Die Schauspielerin Richa Chadha schlug kürzlich einen Make-up-Trick vor, um Kameras zu entgehen: Augen und Lippen auf das Gesicht malen und die Augenbrauen verdecken. Die Idee ist spielerisch, wirft aber eine ernste Frage auf, die sich viele Menschen jetzt stellen: Schlägt Make-up die Gesichtserkennung? Kurze Antwort: nicht zuverlässig, und nicht auf eine Weise, auf die man sich verlassen sollte.

Was Richa Chadha vorgeschlagen hat und warum es viral ging

Laut dem Erklärstück der Indian Express beinhaltet Chadhas Tipp, Augen und Lippen auf das Gesicht zu malen und die echten Augenbrauen zu verbergen. Die Logik dahinter ist, einer Kamera etwas Verwirrendes zu bieten, sodass die Merkmale, die ein System erwartet, an der falschen Stelle liegen oder fehlen.

Es verbreitete sich schnell, weil es einfach, visuell und günstig ist, und weil viele Menschen sich unwohl fühlen bei Kameras, die sie in der Öffentlichkeit identifizieren können. Ein Make-up-Tutorial wirkt wie eine persönliche Lösung für ein Problem, das normalerweise außerhalb der individuellen Kontrolle zu liegen scheint.

Der Ansatz gehört zu einer breiteren Familie von Ideen, die oft als Dazzle- oder Anti-Überwachungs-Make-up bezeichnet werden, bei dem kühne Muster die automatisierte Gesichtserkennung stören sollen. Diese Ideen kursieren seit Jahren und erhalten tendenziell mehr Aufmerksamkeit, als ihnen als praktische Abwehrmaßnahmen zusteht.

Wie Gesichtserkennung ein Gesicht liest und warum Make-up sie selten täuscht

Gesichtserkennung funktioniert in der Regel in Stufen. Zuerst erkennt die Software, dass ein Gesicht in einem Bild oder Videobild vorhanden ist. Als Nächstes vermisst sie das Gesicht und kartiert die relativen Positionen und Proportionen von Merkmalen wie Augen, Nase, Mund und Kieferlinie. Schließlich wandelt sie diese Messungen in eine numerische Vorlage um und vergleicht sie mit Vorlagen in einer Datenbank.

Diese Pipeline erklärt, warum Make-up ein unzuverlässiger Schutz ist:

  • Systeme unterscheiden sich. Ein Muster, das einen Algorithmus verwirrt, kann bei einem anderen nichts bewirken. Tools werden ständig aktualisiert, sodass ein Trick, der bei einem älteren Modell funktionierte, bei einem neueren versagen kann.
  • Gesichter werden als Ganzes gelesen. Moderne Systeme betrachten die Gesamtstruktur, nicht ein einzelnes Merkmal. Das Verbergen von Augenbrauen oder das Hinzufügen gemalter Merkmale ändert nichts an der Knochenstruktur, der Gesichtsform oder dem Abstand zwischen Schlüsselpunkten.
  • Die Erkennung kann trotzdem gelingen. Selbst wenn ein System Schwierigkeiten hat, Sie zuzuordnen, kann eine Kamera dennoch melden, dass ein Gesicht vorhanden ist. Ungewöhnliches Make-up kann auch menschliche Aufmerksamkeit erregen, was in einer Menschenmenge den Zweck zunichtemacht.
  • Die Bedingungen spielen eine Rolle. Beleuchtung, Kamerawinkel und Bildqualität beeinflussen alle die Ergebnisse, sodass ein Look, der einmal zu funktionieren scheint, wenig über die nächste Kamera aussagt.

Kurz gesagt: Make-up kann manchmal eine Übereinstimmung verschlechtern, aber man kann sich nicht darauf verlassen, eine zu verhindern. Es als Schutz zu betrachten, könnte ein falsches Sicherheitsgefühl vermitteln.

Woher Ihre Gesichtsdaten kommen: Fotos, Metadaten und öffentliche Datenbanken

Das größere Problem ist, dass die meisten Gesichtserkennungssysteme nicht davon abhängen, Sie in der Straße in einem günstigen Winkel zu erwischen. Sie hängt davon ab, überhaupt gute Referenzbilder von Ihnen zu haben.

Diese Bilder stammen oft von Orten, die Sie zumindest teilweise kontrollieren:

  • Social-Media-Fotos. Öffentliche Profilbilder und markierte Bilder sind leicht zugängliche Quellen für den Aufbau oder Abgleich von Gesichtsvorlagen.
  • Foto-Metadaten. Bilddateien können eingebettete Details wie den Zeitpunkt der Aufnahme und in manchen Fällen den Standort enthalten. Das Teilen von Originalen ohne Entfernung dieser Daten kann mehr preisgeben als das Bild selbst.
  • Öffentliche und geteilte Datenbanken. Bilder, die in öffentlichen Aufzeichnungen, Event-Galerien oder anderen offenen Sammlungen erscheinen, können gesammelt und wiederverwendet werden.

Sobald eine Vorlage in einer Datenbank existiert, spielt Make-up zum Zeitpunkt der Aufnahme eine viel geringere Rolle. Die Daten, die Sie identifizieren, wurden bereits gesammelt und gespeichert. Deshalb bewirkt die Kontrolle über Erhebung und Speicherung tendenziell mehr als die Veränderung Ihres Aussehens.

Der Umgang von Organisationen mit personenbezogenen Daten ist ein wiederkehrendes Thema in den Datenschutznachrichten. Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie Aufsichtsbehörden reagieren, wenn große Mengen personenbezogener Informationen offengelegt werden, lesen Sie unseren Bericht darüber, wie Prodhab eine eigene Untersuchung zu einem Datenleck in Costa Rica eröffnete.

Praktische Wege zur Einschränkung biometrischer Verfolgung, einschließlich gesetzlicher Opt-out-Rechte

Kein einzelner Schritt entfernt Sie aus der Gesichtserkennung, aber mehrere reduzieren Ihre Exposition.

  1. Verschärfen Sie die Datenschutzeinstellungen in sozialen Medien. Beschränken Sie, wer Ihre Fotos sehen kann, deaktivieren Sie die automatische Gesichtserkennung, wo die Option existiert, und überprüfen Sie, welche Bilder öffentlich sind.
  2. Entfernen Sie Metadaten vor dem Teilen. Viele Telefone und Foto-Apps ermöglichen es Ihnen, Standort und andere eingebettete Details beim Teilen eines Bildes zu entfernen. Machen Sie es zur Gewohnheit.
  3. Prüfen Sie Ihre alten Fotos. Löschen oder beschränken Sie Bilder, die Sie nicht mehr im Umlauf haben möchten, insbesondere klare Frontaufnahmen.
  4. Überprüfen Sie App-Berechtigungen. Deaktivieren Sie den Kamera- und Fotobibliothekszugriff für Apps, die ihn nicht benötigen, und seien Sie vorsichtig bei Diensten, die Gesichtsscans verlangen.
  5. Nutzen Sie Ihre gesetzlichen Rechte. Je nachdem, wo Sie leben, kann das Datenschutzrecht Ihnen erlauben, zu erfragen, welche biometrischen Daten ein Unternehmen besitzt, deren Nutzung zu widersprechen oder deren Löschung zu verlangen. In der Europäischen Union beispielsweise genießen biometrische Daten, die zur Identifizierung einer Person verwendet werden, einen erhöhten Schutz nach den Datenschutzvorschriften. Suchen Sie nach dem Datenschutzkontakt oder dem Datenschutzbeauftragten, der in der Datenschutzerklärung eines Unternehmens aufgeführt ist.
  6. Hinterfragen Sie gesichtsbasierte Verifizierung. Identitätsprüfungen, die auf Gesichtsscans basieren, nehmen zu. Unsere Berichterstattung über den EU-Bericht zur Altersverifizierung und seine Datenschutz-Warnsignale zeigt, wie Debatten über die Verifizierung von Nutzern sensible personenbezogene Daten berühren können.

Was das für Sie bedeutet

Wenn Sie gerne mit Make-up experimentieren, schadet das nicht, aber gehen Sie nicht davon aus, dass es Sie vor einem modernen biometrischen System verbirgt. Chadhas Tipp ist ein guter Gesprächsanlass, keine Datenschutzstrategie.

Ihre stärkeren Hebel liegen vorgelagert: welche Fotos von Ihnen existieren, wer darauf zugreifen kann, was sie durch Metadaten preisgeben und welche Unternehmen Ihre Gesichtsdaten speichern. Das sind Dinge, die Sie heute ändern können, und mehrere davon können rechtlich durchgesetzt werden.

Die wichtigsten Punkte

Schlägt Make-up also die Gesichtserkennung? Nicht zuverlässig. Systeme variieren, sie werden ständig verbessert, und Ihre Referenzbilder befinden sich oft bereits in der Datenbank von jemandem. Investieren Sie Ihre Mühe in die Absicherung von Social-Media-Konten, die Entfernung von Foto-Metadaten, das Reduzieren öffentlicher Bilder, die Einschränkung von App-Berechtigungen und die Nutzung aller verfügbaren Opt-out- oder Löschungsrechte.

Für mehr darüber, wie Datenschutzbehörden und Aufsichtsstellen mit personenbezogenen Informationen umgehen, beginnen Sie mit unseren Berichten über die Prodhab-Untersuchung und den EU-Bericht zur Altersverifizierung.