Новости Технологии 27.10.2022 в 20:10 comment views icon

«Свитер-невидимка»: ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознавания

author avatar
https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/09/Katya-96x96.jpg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/09/Katya-96x96.jpg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/09/Katya-96x96.jpg

Катерина Даньшина

Автор новостей

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

Группа исследователей из Мэрилендского университета в Колледж-Парке, работающая с искусственным интеллектом Facebook, разработала «свитер-невидимку», который может скрыть человека от систем обнаружения.

Изначально команда сосредоточилась на моделировании атак: создании «состязательного шаблона» "Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознавания"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознаванияСостязательная атака (adversarial attack) - способ обмануть нейросеть, чтобы она выдала некорректный результат, который можно было бы применить к обнаруженным объектам на изображении, а нейросеть не смогла бы их распознать. Исследователи попытались создать универсальный противоборствующий патч — единый шаблон, который можно применить на любом объекте и скрыть его от системы ИИ.

"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознаванияПредыдущие попытки состязательных атак на нейросети преимущественно были сосредоточены на классификаторах (присваивают целостную метку всему изображению), но на этот раз исследователи взялись за детекторы (локализуют объекты на изображении).

«Детекторы работают, рассматривая тысячи предыдущих изображений с разными местоположениями, размерами и соотношениями сторон объекта. Чтобы обмануть детектор объектов, состязательный шаблон должен изменить и все предыдущие изображения, что намного сложнее, чем обмануть единственный вывод классификатора», — говорится в исследовании.

Исследователи доказали, что сложнее — не значит невозможно. В рамках широкого исследования состязательных атак на детекторы команде удалось создать необходимый патч. Команда напечатала 10 шаблонов на плакатах и ​​разместила их в 15 местах — все они снизили производительность детекторов в изображениях.

Онлайн-курс Бізнес-аналіз. Basic Level від Ithillel.
В ході курсу студенти навчаться техніці збору і аналізу вимог, документуванню та управлінню документацією, управлінню ризиками та змінами, а також навчаться моделювати процеси і прототипуванню.
Приєднатися

А затем, тестируя концепцию, подобную игре в «бумажных кукол» (детская игра, в которой куклу из картона можно было одевать в разные наряды), команда использовала одежду и выявила, что «свитер-невидимка» значительно эффективнее ухудшает работу детекторов.

«Этот стильный свитер — отличный способ согреться этой зимой. Он оснащен непромокаемой подкладкой из микрофлиса, имеет современный крой и противоборствующие ИИ узоры — которые помогут скрыться от детекторов объектов. В нашей демонстрации детектор YOLOv2"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознавания"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознаванияYOLO v2 - это современный детектор с высоким разрешением 78,6 мАП на VOC 2007, который работает на скорости выше реального времени. удалось обмануть с помощью шаблона, обученного на наборе данных COCO"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознавания"Свитер-невидимка": ученые разработали одежду, которая поможет спрятаться от ИИ-систем распознаванияCOCO (англ. Common Objects in Context) — большой набор изображений. Состоит из более чем 330000 изображений (220000 — размеченных), с более чем 1,5 милионов объектов на них с тщательно сконструированной целью», — отмечает команда исследователей.

Источник: Hackster

Раздел Технологии выходит при поддержке Favbet Tech

Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.


Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: