Nueva técnica mantiene tus fotos en línea a salvo de los algoritmos de reconocimiento facial

Nueva técnica mantiene tus fotos en línea a salvo de los algoritmos de reconocimiento facial
Reconocimiento facial
Modificado por última vez en Lunes, 06 Julio 2020 13:27
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Un "mapa de sensibilidad humana" cuantifica cómo los humanos reaccionan a la distorsión visual

En un segundo, el ojo humano solo puede escanear algunas fotografías. Las computadoras, por otro lado, son capaces de realizar miles de millones de cálculos en la misma cantidad de tiempo. Con la explosión de las redes sociales, las imágenes se han convertido en la nueva moneda social en Internet.

Hoy, Facebook e Instagram pueden etiquetar automáticamente a un usuario en fotos, mientras que Google Photos puede agrupar las fotos de uno a través de las personas presentes en esas fotos usando la tecnología de reconocimiento de imágenes de Google.

Enfrentarse a las actuales amenazas contra la privacidad digital, por lo tanto, se extiende más allá de simplemente evitar que los humanos vean las fotos, sino también evitar que las máquinas recopilen datos personales de las imágenes. Las fronteras de la protección de la privacidad deben extenderse ahora para incluir máquinas.

Protección de la información confidencial en las fotos

Dirigido por el profesor Mohan Kankanhalli, decano de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de Singapur (NUS), el equipo de investigación del Departamento de Ciencias de la Computación de la Escuela ha desarrollado una técnica que protege la información sensible en las fotos al hacer cambios sutiles que son casi imperceptibles para los humanos pero hacen que las características seleccionadas sean indetectables por algoritmos conocidos.

La distorsión visual que utilizan las tecnologías disponibles en la actualidad arruinará la estética de la fotografía, ya que la imagen debe modificarse mucho para engañar a las máquinas. Para superar esta limitación, el equipo de investigación desarrolló un "mapa de sensibilidad humana" que cuantifica cómo los humanos reaccionan a la distorsión visual en diferentes partes de una imagen en una amplia variedad de escenas.

El proceso de desarrollo comenzó con un estudio con 234 participantes y un conjunto de 860 imágenes. A los participantes se les mostraron dos copias de la misma imagen y tuvieron que elegir la copia que estaba distorsionada visualmente.

Después de analizar los resultados, el equipo de investigación descubrió que la sensibilidad humana está influenciada por múltiples factores. Estos factores incluyen cosas como la iluminación, la textura, el sentimiento de los objetos y la semántica.

gato distorsionado

Imagen: Un algoritmo de IA identificará un gato en la imagen de la izquierda pero no detectará un gato en la imagen de la derecha

Aplicando distorsión visual con mínima interrupción

Utilizando este "mapa de sensibilidad humana", el equipo ajustó su técnica para aplicar distorsión visual con una interrupción mínima a la estética de la imagen al inyectarlas en áreas con baja sensibilidad humana.

Al equipo de NUS le llevó seis meses de investigación para desarrollar esta novedosa técnica y sus logros fueron publicados en las Actas de la 27ª Conferencia Internacional de ACM sobre Multimedia.

"Es demasiado tarde para evitar que las personas publiquen fotos en las redes sociales en interés de la privacidad digital. Sin embargo, la dependencia de la IA es algo a lo que podemos apuntar porque la amenaza de los acosadores humanos palidece en comparación con el poder de las máquinas. Nuestra solución permite lo mejor de ambos mundos ya que los usuarios aún pueden publicar sus fotos en línea a salvo del ojo curioso de un algoritmo", dijo el profesor Kankanhalli.

Los usuarios finales pueden usar esta tecnología para ayudar a enmascarar atributos vitales en sus fotos antes de publicarlas en línea y también existe la posibilidad de que las plataformas de redes sociales integren esto en su sistema de manera predeterminada. Esto introducirá una capa adicional de protección de la privacidad y tranquilidad.

El equipo también planea extender esta tecnología a los vídeos, que es otro tipo destacado de medios que se comparten con frecuencia en las plataformas de redes sociales.


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