Актриса Рича Чадха недавно предложила трюк с макияжем для обмана камер: нарисовать на лице глаза и губы и скрыть брови. Идея игривая, но она поднимает серьёзный вопрос, который многие люди сейчас задают: побеждает ли макияж распознавание лиц? Короткий ответ: не надёжно и не так, чтобы на это можно было рассчитывать.

Что предложила Рича Чадха и почему это стало вирусным

Согласно объяснению Indian Express, совет Чадхи заключается в том, чтобы нарисовать глаза и губы на лице и скрыть настоящие брови. Логика в том, чтобы дать камере что-то сбивающее с толку, чтобы признаки, которые система ожидает найти, оказались не на своём месте или отсутствовали.

Это быстро распространилось, потому что это просто, наглядно и дёшево, и потому что многие люди чувствуют беспокойство из-за камер, которые могут идентифицировать их в общественных местах. Урок макияжа воспринимается как личное решение проблемы, которая обычно кажется неподвластной отдельному человеку.

Этот подход belongs к более широкому семейству идей, часто называемых «ослепляющим» или антислежечным макияжем, где смелые узоры призваны нарушить автоматическое обнаружение лиц. Эти идеи циркулируют годами и, как правило, получают больше внимания, чем заслуживают как практическая защита.

Как распознавание лиц читает лицо и почему макияж редко его обманывает

Распознавание лиц обычно работает поэтапно. Сначала программное обеспечение обнаруживает, что в изображении или видеокадре присутствует лицо. Затем оно измеряет лицо, составляя карту относительного расположения и пропорций таких признаков, как глаза, нос, рот и линия челюсти. Наконец, оно преобразует эти измерения в числовой шаблон и сравнивает его с шаблонами, хранящимися в базе данных.

Этот конвейер объясняет, почему макияж — ненадёжный щит:

  • Системы различаются. Узор, который сбивает один алгоритм, может ничего не сделать другому. Инструменты постоянно обновляются, поэтому трюк, который работал против старой модели, может не сработать против новой.
  • Лица считываются как единое целое. Современные системы смотрят на общую структуру, а не на отдельный признак. Скрытие бровей или добавление нарисованных черт не меняет костную структуру, форму лица или расстояние между ключевыми точками.
  • Обнаружение всё ещё может сработать. Даже если система испытывает трудности с сопоставлением вас, камера всё равно может зафиксировать наличие лица. Необычный макияж также может привлечь внимание людей, что сводит на нет саму цель в толпе.
  • Условия имеют значение. Освещение, угол камеры и качество изображения влияют на результаты, поэтому образ, который, кажется, сработал один раз, мало что говорит о следующей камере.

Короче говоря, макияж иногда может ухудшить совпадение, но на него нельзя полагаться, чтобы его предотвратить. Восприятие его как защиты может дать ложное чувство безопасности.

Откуда берутся ваши данные о лице: фотографии, метаданные и публичные базы данных

Более серьёзная проблема в том, что большинство распознавания лиц не зависит от того, чтобы поймать вас под удачным углом на улице. Оно зависит от наличия хороших эталонных изображений вас в первую очередь.

Эти изображения часто поступают из мест, которые вы контролируете, по крайней мере частично:

  • Фотографии в социальных сетях. Публичные фотографии профиля и изображения с отметками — лёгкие источники для создания или сопоставления шаблонов лиц.
  • Метаданные фотографий. Файлы изображений могут нести встроенные сведения, такие как время съёмки и, в некоторых случаях, местоположение. Публикация оригиналов без удаления этих данных может раскрыть больше, чем само изображение.
  • Публичные и общие базы данных. Изображения, появляющиеся в публичных записях, галереях мероприятий или других открытых коллекциях, могут быть собраны и повторно использованы.

Как только шаблон существует в базе данных, макияж в момент съёмки имеет гораздо меньшее значение. Данные, которые вас идентифицируют, уже собраны и сохранены. Вот почему контроль за сбором и хранением, как правило, даёт больше, чем изменение внешности.

Обращение организаций с персональными данными — повторяющаяся тема в новостях о приватности. Чтобы понять, как регуляторы реагируют, когда раскрываются большие объёмы личной информации, смотрите наш отчёт о том, как Prodhab открыла собственное расследование утечки данных в Коста-Рике.

Практические способы ограничить биометрическое отслеживание, включая законные права на отказ

Ни один отдельный шаг не удаляет вас из распознавания лиц, но несколько снижают вашу подверженность.

  1. Ужесточите настройки приватности в социальных сетях. Ограничьте, кто может видеть ваши фотографии, отключите автоматическую отметку лиц там, где есть такая возможность, и проверьте, какие изображения являются публичными.
  2. Удаляйте метаданные перед публикацией. Многие телефоны и фотоприложения позволяют удалять местоположение и другие встроенные сведения при публикации изображения. Сделайте это привычкой.
  3. Проверьте свои старые фотографии. Удалите или ограничьте изображения, которые вы больше не хотите распространять, особенно чёткие снимки анфас.
  4. Проверьте разрешения приложений. Отключите доступ к камере и фотобиблиотеке для приложений, которым он не нужен, и будьте осторожны с сервисами, которые запрашивают сканирование лица.
  5. Используйте свои законные права. В зависимости от того, где вы живёте, законодательство о защите данных может позволить вам узнать, какие биометрические данные хранит компания, возразить против их использования или запросить удаление. В Европейском союзе, например, биометрические данные, используемые для идентификации человека, получают усиленную защиту в соответствии с правилами защиты данных. Ищите контакт по вопросам приватности или сотрудника по защите данных, указанного в политике конфиденциальности компании.
  6. Ставьте под сомнение верификацию по лицу. Проверки личности, основанные на сканировании лица, расширяются. Наш материал об отчёте ЕС о возрастной верификации и его тревожных сигналах для приватности показывает, как дебаты о верификации пользователей могут затрагивать чувствительные персональные данные.

Что это значит для вас

Если вам нравится экспериментировать с макияжем, в этом нет ничего плохого, но не предполагайте, что он скрывает вас от современной биометрической системы. Совет Чадхи — хороший повод для разговора, а не стратегия приватности.

Ваши более сильные рычаги находятся выше по цепочке: какие фотографии вас существуют, кто может получить к ним доступ, что они раскрывают через метаданные и какие компании хранят данные о вашем лице. Это то, что вы можете изменить уже сегодня, и некоторые из этих вещей можно обеспечить через закон.

Ключевые выводы

Итак, побеждает ли макияж распознавание лиц? Не надёжно. Системы различаются, они постоянно совершенствуются, а ваши эталонные изображения часто уже находятся в чьей-то базе данных. Тратьте усилия на защиту аккаунтов в социальных сетях, удаление метаданных фотографий, сокращение публичных изображений, ограничение разрешений приложений и использование любых доступных вам прав на отказ или удаление.

Подробнее о том, как органы по защите данных и регуляторы работают с персональной информацией, начните с наших отчётов о расследовании Prodhab и отчёте ЕС о возрастной верификации.

FAQ: Q1: Какой трюк с макияжем предложила Рича Чадха для обмана камер? A1: Чадха предложила нарисовать глаза и губы на лице и скрыть брови, чтобы сбить с толку системы распознавания лиц. Q2: Действительно ли макияж побеждает распознавание лиц? A2: Нет, макияж не является надёжной защитой от распознавания лиц. Он иногда может ухудшить совпадение, но на него нельзя полагаться, чтобы его предотвратить. Q3: Почему макияж редко обманывает системы распознавания лиц? A3: Современные системы читают лица как единое целое, рассматривая общую структуру, такую как костная структура и форма лица, а не полагаясь на отдельные признаки, такие как брови. Q4: Что такое антислежечный макияж? A4: Это более широкое семейство идей, часто называемых «ослепляющим» или антислежечным макияжем, где смелые узоры призваны нарушить автоматическое обнаружение лиц. Q5: Откуда берётся большинство данных для распознавания лиц? A5: Большинство распознавания лиц зависит от эталонных изображений, таких как публичные фотографии в социальных сетях и изображения с отметками, а не от того, чтобы поймать вас на улице. ---END---