Компания Flock Safety, специализирующаяся на автоматических считывателях номерных знаков, в последнее время теряет контракты с американскими городами на фоне растущего недовольства граждан. Как сообщает 404 Media, у Flock также были планы использовать видеорегистраторы в автомобилях Uber и Lyft для слежки за другими транспортными средствами, что лишь усилило критику. Жители прибегают к вандализму, ослеплению камер лазерами и другим способам саботажа.

Изображение: Grok

Однако исследователь Билл Своринген предложил более технологичный метод. На конференции Def Con в Лас-Вегасе он показал Toyota Yaris 2009 года, оклеенный виниловой плёнкой со специальным компьютерным узором. Для человеческого глаза автомобиль выглядит как обычная машина, хотя и с необычным дизайном, но алгоритмы Flock и других систем распознавания не идентифицируют его как транспортное средство.

По словам Сворингена, узор создан с помощью модели обучения с подкреплением, которая перебирала варианты, пока не нашла комбинацию, способную обмануть все 11 алгоритмов обнаружения с открытым исходным кодом, использованных в тестах, а также камеры Flock и нательные системы Axon, применяемые полицией. Первое публичное испытание на Def Con прошло успешно — автомобиль избежал детектирования.

«Конфиденциальность — это фундаментальное право, — заявил Своринген TechCrunch. — Мы хотим дать людям возможность отказаться от отслеживания».

Автомобиль в плёнкес конференции Def Con. Изображение: futurism.com

Разработка является частью кампании noRecognition, в рамках которой уже выпущены футболки и толстовки с аналогичными «состязательными паттернами». В планах — запуск в продажу полноразмерных виниловых обтяжек для автомобилей. Такие узоры используют уязвимости систем компьютерного зрения и становятся частью более широкого тренда — производители одежды и аксессуаров всё чаще предлагают товары, защищающие владельцев от распознавания алгоритмами.

На фоне падения популярности Flock и роста общественного сопротивления подобные разработки находят всё больший отклик. Остаётся лишь вопрос: смогут ли производители систем распознавания адаптироваться к этим узорам или гонка между алгоритмами и их противниками продолжится.