El patrón generado por IA te oculta de las cámaras de vigilancia—incluyendo Flock
Bill Swearingen pasó el último año realizando un experimento una y otra vez desde su hogar en Kansas City, donde cofundó el encuentro de seguridad SecKC. Después de aproximadamente 31 millones de pruebas, dice que puede producir patrones bajo demanda que ocultan lo que cubren del software de detección conectado a las cámaras Flock, el controvertido sistema de vigilancia que se está implementando en toda América.
Lo mostró en público por primera vez el viernes en Def Con, trabajando con el canal de YouTube Donut Media para cubrir un Toyota Yaris de 2009 con uno de sus patrones más nuevos y pasarlo frente a una cámara Flock.
"Demostramos que era efectivo", dijo Swearingen a TechCrunch, aunque mencionó que las ruedas fueron un desafío. Donut Media dijo que el video de la demostración estará disponible en las próximas semanas.
El patrón no ciega la cámara. Las grabaciones siguen registrándose normalmente, y una persona que observa la pantalla ve un automóvil. Lo que se rompe es la capa superior: el modelo de detección de objetos que decide "eso es un vehículo, eso es una matrícula, regístralo".
Así que, básicamente, alimenta a un detector de IA con suficiente ruido visual diseñado contra su propia matemática y no registra nada. El automóvil vuelve a ser una aguja en un pajar.
Eso es aprendizaje automático adversarial, y funciona porque la visión por computadora no ve lo que tú ves. Un envoltorio que se lee como un diseño gráfico llamativo para una persona puede no ser leído en absoluto por un clasificador.
Swearingen lo construyó con un modelo de aprendizaje por refuerzo que califica su propia tarea. Si se detecta el patrón, el modelo se ajusta, intenta de nuevo—lo que él describió como enseñar al modelo "cómo pintar". Ahora genera patrones frescos cada minuto, y está manteniendo los más fuertes fuera de línea para que los proveedores de cámaras no puedan entrenar contra ellos.
"La privacidad es un derecho fundamental", dijo, llamando a los patrones una forma para que las personas "optar por no ser rastreadas". Dijo que la idea surgió el año pasado cuando quería asistir a una protesta y le preocupaba que las cámaras registraran a todos los que aparecieran.
La larga cola de esconderse de las máquinas
Las personas han estado improvisando contra los sistemas de detección durante años, generalmente con soluciones de ferretería. Activistas de San Francisco colocaron conos de tráfico en los capós de los robotaxis de Waymo y Cruise para congelarlos en su lugar, una explotación que no necesitaba ningún código en absoluto.
Durante las redadas de inmigración en Los Ángeles del año pasado, los manifestantes fueron más allá y incendiaron varios Waymos. Las máscaras, capuchas y gorras con visera siguen siendo el estándar en las líneas de protesta. Las etiquetas de ropa adversarial han estado vendiendo impresiones que confunden la cara durante años, y las gafas anti-reconocimiento han llegado con escasa evidencia de que hagan mucho.
Lo que separa el proyecto de Swearingen, que él llama noRecognition, es la lista de objetivos. Swearingen probó contra las pilas específicas en amplia implementación, y Flock es la que está recibiendo críticas. La empresa enfrenta una creciente reacción en Capitol Hill, y documentos internos muestran que propuso un plan para convertir 350,000 cámaras de tablero de Uber y Lyft en una flota móvil de escaneo de matrículas.
Los lectores automáticos ya han detenido a conductores inocentes a punta de pistola por coincidencias erróneas, y inmigrantes y manifestantes siguen siendo atrapados en la red de IA de ICE. Los legisladores están presionando a Meta sobre el reconocimiento facial en sus gafas inteligentes en una vía paralela, por lo que cualquier medida legal para luchar contra la tecnología de detección automática está siendo estudiada por entusiastas de la privacidad.
El proyecto noRecognition de Swearingen está llevando a cabo una campaña de crowdfunding para financiar mercancía temprana: camisetas y sudaderas ahora, pieles para vehículos más tarde. Swearingen dijo que el objetivo es una resolución lo suficientemente alta como para funcionar a distancia y un diseño lo suficientemente bueno como para que las personas realmente lo usen.
Conducir un automóvil envuelto en carreteras públicas es una cuestión legal propia, y las leyes sobre obstrucción de matrículas varían según el estado. Los patrones cubren la carrocería, no las matrículas.
"Cada fallo mejora mi modelo, y así [los patrones] siguen mejorando cada vez más", dijo Swearingen.
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