Come “salvaguardare” le tue foto dal riconoscimento facciale?

ULTIMO AGGIORNAMENTO 13:43

Ecco due app per proteggere le nostre foto dal riconoscimento facciale, che va da Google al blocco del telefono.

Come preservare la privacy dal riconoscimento facciale – MeteoWeek.com

Facebook e Google hanno lavorato sodo per sviluppare e migliorare algoritmi in grado di identificare le persone in foto ed entrambe sono diventate bravissime a farlo.

Non sappiamo ancora bene che risultato intendano ottenere con queste tecnologie, ma prima di fare ipotesi sul futuro dobbiamo capire a che punto è arrivata questa sofisticata forma di identificazione.

Privacy è un fattore molto importante per gli utenti. specie in un momento dove la società sembra negarcela in molti frangenti.

Sfortunatamente, i nostri dati e le nostre informazioni possono essere compromessi in modi molto diversi.

Le società di marketing possono provare a raccogliere dati per includerci negli elenchi di spam, ad esempio.

O i famosi cookie sui siti.

Anche le piattaforme ei servizi che utilizziamo potrebbero farne un uso improprio. Qualcosa che è presente è il riconoscimento facciale che utilizzano alcuni social network.

Questo è qualcosa che a volte ha generato polemiche. In questo articolo facciamo eco a una nuova tecnica che protegge le foto su Internet da algoritmi di riconoscimento facciale .

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Due app per preservare le nostre foto dal riconoscimento facciale

Due app che proteggono la privacy – MeteoWeek.com

Contro i programmi di riconoscimento facciale che analizzano le foto, ad esempio postate sui social, risalendo all’identità della persona nell’immagine, è possibile fare degli impercettibili cambiamenti nelle foto che le rendono ‘indigeste‘ alle intelligenze artificiali.

Lo dimostrano due app appena presentate alla conferenza specializzata Iclr, realizzate dall’Università di Chicago e dalla Deakin University in Australia e descritte sul sito del Mit Technology Review.

Fawkes

L’applicazione realizzata dall’università statunitense si chiama Fawkes, un nome che richiama la maschera protagonista del film ‘V per Vendetta‘, e agisce secondo il principio del ‘data poisoning‘, letteralmente ‘avvelenamento dei dati’.

L’immagine risultante non è distinguibile a occhio nudo rispetto all’originale, ma confonde i programmi di riconoscimento, un ottimo modo.

In un piccolo esperimento con 50 immagini di tutti i principali programmi sul mercato, da Amazon’s Rekognition a Microsoft Azure, la app ha avuto il 100% di successo.

Niente in contrario.

L’app australiana

L’applicazione realizzata da Daniel Ma della Deakin University va oltre Fawkes.

I cambiamenti introdotti nelle immagini riescono a ‘nascondere‘ totalmente il volto, che non viene riconosciuto come tale dai software.

Questo tipo di tecnologie” spiega Ma “può essere utilizzato per mettere al sicuro i propri dati. E’ un nuovo tipo di difesa per i propri diritti digitali nell’era dell’intelligenza artificiale”.

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Modificare l’immagine per nasconderla dall’intelligenza artificiale

Quanto è importante il riconoscimento facciale – MeteoWeek.com

Per ingannare una macchina, fare in modo che l’algoritmo di riconoscimento facciale non funzioni, dovremmo modificare in modo significativo una foto.

Il team di ricerca di Facebook ha sviluppato una “mappa della sensibilità umana” che quantifica come reagiscono gli esseri umani distorsione visiva in diverse parti di un’immagine in un’ampia varietà di scene.

Questo processo di sviluppo è iniziato con uno studio con 234 partecipanti e una serie di 860 immagini.

Ai partecipanti del progetto sono state mostrate due copie della stessa immagine e hanno dovuto scegliere la copia visivamente distorta.

In questo modo hanno rilevato com’è la sensibilità umana, inclusi fattori come l’illuminazione, la trama, il modo in cui gli oggetti sono percepiti o la semantica.

L’obiettivo di questo progetto, che ha richiesto sei mesi per essere completato, è che gli utenti possano utilizzare lo strumento cambia leggermente queste immagini , abbastanza per un algoritmo per rilevare che è diverso ma non così tanto che l’occhio umano trova differenze.

L’idea è che gli utenti utilizzino questo strumento prima di caricare immagini sui social network