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    Das KI-generierte Muster schützt Sie vor Überwachungskameras – einschließlich Flock

    By: rootdata|2026/08/12 21:31:15
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    Bill Swearingen hat das vergangene Jahr damit verbracht, ein Experiment immer wieder von seinem Zuhause in Kansas City aus durchzuführen, wo er das SecKC-Sicherheits-Meetup mitbegründet hat. Nach etwa 31 Millionen Tests sagt er, dass er auf Abruf Muster erzeugen kann, die alles, was sie bedecken, vor der Erkennungssoftware verbergen, die in Flock-Kameras integriert ist – dem umstrittenen Überwachungssystem, das in ganz Amerika eingeführt wird.

    Er zeigte es am Freitag zum ersten Mal öffentlich auf der Def Con, in Zusammenarbeit mit dem YouTube-Kanal Donut Media, um einen 2009 Toyota Yaris mit einem seiner neuesten Muster zu bedecken und ihn an einer Flock-Kamera vorbeizufahren.

    "Wir haben bewiesen, dass es effektiv war", sagte Swearingen gegenüber TechCrunch, obwohl er sagte, dass die Räder eine Herausforderung darstellten. Donut Media sagte, dass das Video der Demo in den nächsten Wochen veröffentlicht wird.

    Das Muster blendet die Kamera nicht. Das Filmmaterial wird weiterhin normal aufgezeichnet, und ein Mensch, der den Bildschirm beobachtet, sieht ein Auto. Was bricht, ist die Schicht oben drauf – das Objekterkennungsmodell, das entscheidet: "Das ist ein Fahrzeug, das ist ein Nummernschild, logge es."

    Im Grunde genommen füttert man einen KI-Detektor mit genug visuellem Rauschen, das gegen seine eigene Mathematik konstruiert ist, und er loggt nichts. Das Auto wird wieder zur Nadel im Heuhaufen.

    Das ist adversariales maschinelles Lernen, und es funktioniert, weil Computer Vision nicht sieht, was Sie sehen. Eine Hülle, die für eine Person als lautes Grafikdesign erscheint, kann für einen Klassifizierer als nichts wahrgenommen werden.

    Swearingen hat es mit einem Verstärkungslernmodell gebaut, das seine eigene Hausaufgaben bewertet. Muster werden erkannt, das Modell passt sich an, versucht es erneut – was er als Lehren des Modells "wie man malt" beschreibt. Es gibt jetzt jede Minute frische Muster aus, und er hält die stärksten offline, damit Kamerahersteller nicht gegen sie trainieren können.

    "Privatsphäre ist ein fundamentales Recht", sagte er und bezeichnete die Muster als eine Möglichkeit für Menschen, "sich gegen das Tracking zu entscheiden". Er sagte, die Idee entstand letztes Jahr, als er an einer Protestveranstaltung teilnehmen wollte und sich Sorgen machte, dass die Kameras jeden, der auftauchte, aufzeichnen würden.

    Der lange Weg, sich vor Maschinen zu verstecken

    Die Menschen improvisieren seit Jahren gegen Erkennungssysteme, normalerweise mit Lösungen aus dem Baumarkt. Aktivisten in San Francisco stellten Verkehrshütchen auf die Motorhauben von Waymo- und Cruise-Robotertaxis, um sie an Ort und Stelle einzufrieren, ein Exploit, der keinen Code benötigte.

    Während der Einwanderungsrazzien in Los Angeles im letzten Jahr gingen die Protestierenden weiter und setzten mehrere Waymos in Brand. Masken, Kapuzen und breitkrempige Hüte sind nach wie vor die Standardausstattung bei Protesten. Adversariale Bekleidungsmarken verkaufen seit Jahren gesichtverwirrende Drucke, und Anti-Erkennungs-Brillen sind mit dünnen Beweisen angekommen, dass sie viel bewirken.

    Was Swearingens Projekt, das er noRecognition nennt, unterscheidet, ist die Zielgruppe. Swearingen testete gegen die spezifischen Stapel, die weit verbreitet sind, und Flock ist derjenige, der in der Kritik steht. Das Unternehmen sieht sich einem wachsenden Widerstand auf dem Capitol Hill gegenüber, und interne Dokumente zeigen, dass es einen Plan vorgeschlagen hat, 350.000 Uber- und Lyft-Dashcams in eine rollende Nummernschild-Scanning-Flotte umzuwandeln.

    Automatisierte Leser haben bereits unschuldige Fahrer unter Waffengewalt wegen falscher Übereinstimmungen angehalten, und Einwanderer und Protestierende werden weiterhin in ICEs KI-Netzwerk gefangen. Gesetzgeber drängen Meta wegen der Gesichtserkennung in seinen Smart Glasses auf einem parallelen Weg, sodass jede rechtliche Maßnahme zur Bekämpfung automatischer Erkennungstechnologie von Datenschutz-Enthusiasten untersucht wird.

    Swearingens noRecognition-Projekt führt eine Crowdfunding-Kampagne durch, um frühe Merchandise-Artikel zu finanzieren – T-Shirts und Hoodies jetzt, Fahrzeugfolierungen später. Swearingen sagte, das Ziel sei eine Auflösung, die aus der Ferne funktioniert, und ein Design, das gut genug ist, damit die Leute es tatsächlich tragen.

    Ein mit Folie beklebtes Auto auf öffentlichen Straßen zu fahren, ist eine eigene rechtliche Frage, und die Gesetze zur Nummernschildverdeckung variieren von Bundesstaat zu Bundesstaat. Die Muster bedecken die Karosserie, nicht die Nummernschilder.

    "Jeder Fehler verbessert mein Modell, und so werden [die Muster] immer besser und besser", sagte Swearingen.

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    Dieser Inhalt wird nur zu allgemeinen Informationszwecken bereitgestellt und stellt keine finanzielle, Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle erwähnten Ereignisse, Prämien, Online-Aktionen oder zugehörige Informationen sollten nicht als Empfehlung, Aufforderung oder Einladung zum Kauf, Verkauf, Handel oder anderweitigem Umgang mit Krypto-Assets betrachtet werden. Krypto-Assets sind sehr volatil und können zu Verlusten führen. Die Verfügbarkeit von WEEX Services, Produkten und zugehörigen Aktionen kann je nach Region unterschiedlich sein. Sie sind dafür verantwortlich sicherzustellen, dass Ihre Teilnahme mit geltenden lokalen Gesetzen und Vorschriften übereinstimmt.

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