Actrița Richa Chadha a sugerat recent un truc de machiaj pentru a păcăli camerele: desenează ochi și buze pe față și ascunde sprâncenele. Ideea este jucăușă, dar ridică o întrebare serioasă pe care mulți oameni și-o pun acum: machiajul învinge recunoașterea facială? Răspuns scurt: nu în mod fiabil și nu într-un mod pe care să te bazezi.

Ce a sugerat Richa Chadha și de ce a devenit viral

Potrivit explicației din Indian Express, sfatul lui Chadha implică pictarea ochilor și buzelor pe față și ascunderea sprâncenelor reale. Logica este să dai camerei ceva confuz la care să se uite, astfel încât trăsăturile pe care un sistem se așteaptă să le găsească să fie în locul greșit sau lipsesc.

S-a răspândit rapid pentru că este simplu, vizual și ieftin și pentru că mulți oameni se simt neliniștiți de camerele care îi pot identifica în public. Un tutorial de machiaj pare o soluție personală pentru o problemă care de obicei pare că scapă de sub controlul individului.

Abordarea aparține unei familii mai largi de idei numite adesea machiaj dazzle sau anti-supraveghere, unde modelele îndrăznețe sunt menite să perturbe detectarea automată a feței. Aceste idei circulă de ani de zile și tind să primească mai multă atenție decât merită ca apărări practice.

Cum citește recunoașterea facială o față și de ce machiajul rareori o păcălește

Recunoașterea facială funcționează în general în etape. Mai întâi, software-ul detectează că o față este prezentă într-o imagine sau un cadru video. Apoi, măsoară fața, cartografiind pozițiile relative și proporțiile trăsăturilor precum ochii, nasul, gura și linia maxilarului. În final, convertește aceste măsurători într-un șablon numeric și îl compară cu șabloanele stocate într-o bază de date.

Această conductă explică de ce machiajul este un scut nesigur:

  • Sistemele diferă. Un model care încurcă un algoritm poate să nu aibă niciun efect asupra altuia. Instrumentele sunt actualizate constant, așa că un truc care a funcționat împotriva unui model mai vechi poate eșua împotriva unuia mai nou.
  • Fețele sunt citite ca un întreg. Sistemele moderne analizează structura generală, nu o singură trăsătură. Ascunderea sprâncenelor sau adăugarea de trăsături pictate nu schimbă structura osoasă, forma feței sau spațierea dintre punctele cheie.
  • Detectarea poate reuși în continuare. Chiar dacă un sistem se străduiește să te potrivească, o cameră poate semnala totuși că o față este prezentă. Machiajul neobișnuit poate atrage și atenția umană, ceea ce anulează scopul într-o mulțime.
  • Condițiile contează. Iluminarea, unghiul camerei și calitatea imaginii afectează toate rezultatele, așa că un aspect care pare să funcționeze o dată spune puțin despre următoarea cameră.

Pe scurt, machiajul poate uneori degrada o potrivire, dar nu te poți baza pe el pentru a împiedica una. Tratarea lui ca protecție ar putea da un fals sentiment de siguranță.

De unde provin datele tale faciale: fotografii, metadate și baze de date publice

Problema mai mare este că cea mai mare parte a recunoașterii faciale nu depinde de prinderea ta la un unghi norocos pe stradă. Depinde de a avea imagini de referință bune cu tine, în primul rând.

Aceste imagini provin adesea din locuri pe care le controlezi, cel puțin parțial:

  • Fotografii de pe rețelele sociale. Fotografiile de profil publice și imaginile etichetate sunt surse ușoare pentru construirea sau potrivirea șabloanelor faciale.
  • Metadatele fotografiilor. Fișierele imagine pot purta detalii încorporate precum ora la care a fost făcută o fotografie și, în unele cazuri, locația. Partajarea originalelor fără eliminarea acestor date poate dezvălui mai mult decât imaginea în sine.
  • Baze de date publice și partajate. Imaginile care apar în registre publice, galerii de evenimente sau alte colecții deschise pot fi colectate și reutilizate.

Odată ce un șablon există într-o bază de date, machiajul în momentul captării contează mult mai puțin. Datele care te identifică au fost deja colectate și stocate. De aceea controlarea colectării și stocării tinde să facă mai mult decât schimbarea aspectului tău.

Gestionarea datelor personale de către organizații este o temă recurentă în știrile despre confidențialitate. Pentru a înțelege cum reacționează autoritățile de reglementare atunci când cantități mari de informații personale sunt expuse, consultați raportul nostru despre cum Prodhab a deschis propria investigație privind o scurgere de date din Costa Rica.

Modalități practice de a limita urmărirea biometrică, inclusiv drepturile legale de renunțare

Niciun pas unic nu te elimină din recunoașterea facială, dar câțiva îți reduc expunerea.

  1. Restrânge setările de confidențialitate ale rețelelor sociale. Limitează cine îți poate vedea fotografiile, dezactivează etichetarea automată a feței acolo unde există opțiunea și verifică ce imagini sunt publice.
  2. Elimină metadatele înainte de partajare. Multe telefoane și aplicații foto îți permit să elimini locația și alte detalii încorporate când partajezi o imagine. Fă din asta un obicei.
  3. Audiază-ți fotografiile vechi. Șterge sau restricționează imaginile pe care nu mai vrei să circule, în special fotografii clare, din față.
  4. Verifică permisiunile aplicațiilor. Dezactivează accesul la cameră și biblioteca foto pentru aplicațiile care nu au nevoie de ele și fii precaut cu serviciile care cer scanări ale feței.
  5. Folosește-ți drepturile legale. În funcție de locul unde locuiești, legislația privind protecția datelor te poate lăsa să întrebi ce date biometrice deține o companie, să te opui utilizării lor sau să soliciți ștergerea. În Uniunea Europeană, de exemplu, datele biometrice folosite pentru identificarea unei persoane beneficiază de protecție sporită în temeiul regulilor de protecție a datelor. Caută contactul pentru confidențialitate sau responsabilul cu protecția datelor menționat în politica de confidențialitate a unei companii.
  6. Pune la îndoială verificarea bazată pe față. Verificările de identitate care se bazează pe scanări ale feței se extind. Articolul nostru despre raportul UE privind asigurarea vârstei și semnalele sale de alarmă privind confidențialitatea arată cum dezbaterile despre verificarea utilizatorilor pot atinge date personale sensibile.

Ce înseamnă asta pentru tine

Dacă îți place să experimentezi cu machiajul, nu este nimic rău în asta, dar nu presupune că te ascunde de un sistem biometric modern. Sfatul lui Chadha este un bun punct de plecare pentru conversație, nu o strategie de confidențialitate.

Pârghiile tale mai puternice sunt în amonte: ce fotografii există cu tine, cine le poate accesa, ce dezvăluie prin metadate și ce companii îți stochează datele faciale. Acestea sunt lucruri pe care le poți schimba astăzi și câteva pot fi impuse prin lege.

Concluzii

Deci, machiajul învinge recunoașterea facială? Nu în mod fiabil. Sistemele variază, se îmbunătățesc continuu, iar imaginile tale de referință sunt adesea deja în baza de date a cuiva. Investește-ți efortul în securizarea conturilor sociale, eliminarea metadatelor fotografiilor, reducerea imaginilor publice, limitarea permisiunilor aplicațiilor și utilizarea oricăror drepturi de renunțare sau ștergere disponibile.

Pentru mai multe despre cum autoritățile de protecție a datelor și autoritățile de reglementare gestionează informațiile personale, începe cu rapoartele noastre despre investigația Prodhab și raportul UE privind asigurarea vârstei.