網絡監控終極剋星？專家成功生成防追蹤圖案 可避開AI人臉識別與車牌追蹤

美國網絡安全專家 Bill Swearingen 開發名為「noRecognition」的電腦生成圖案，利用強化學習模型成功破壞主流監控鏡頭及車牌識別系統的演算法，使目標無法被自動辨識。該項目已於 Def Con 大會實測成功，未來計劃透過眾籌推出印有防監控圖案的服飾及車身貼膜。

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網絡安全專家研發電腦圖案阻截監控鏡頭AI識別 成功避開車牌與人臉追蹤系統

在網絡監控日趨普及的背景下，美國網絡安全專家 Bill Swearingen 經過為期一年的測試，成功開發出名為「noRecognition」的電腦生成圖案項目。該技術能干擾市場上主流車牌識別器及監控鏡頭的演算法，防止系統自動辨識圖案所覆蓋的人員、車輛或物件。

noRecognition項目透過電腦生成圖案干擾監控鏡頭識別演算法

近年公共場所的監控鏡頭普遍升級，具備自動識別畫面內容的功能，包括追蹤高速行駛車輛的車牌，以及利用人臉識別技術辨認特定對象。這些演算法能快速篩選大量影片片段，協助執法部門提取關鍵活動資訊。

noRecognition 項目產生的圖案並非阻擋鏡頭進行影像錄影，而是破壞鏡頭識別物件、人像或人臉的能力，使系統無法觸發任何自動警報。透過消除演算法的辨識能力，被覆蓋的目標將重新隱沒於海量影片數據之中。Swearingen 表示，該項目旨在讓民眾獲得選擇拒絕被自動追蹤的權利。

結合機器學習技術自動生成高效干擾圖案

Swearingen 的研究以早期的防監控服飾及藝術項目為基礎。他在過去一年設立了概念驗證測試實驗室，最初逐步針對不同的開源影片鏡頭識別演算法進行測試，隨後利用電腦算力擴展測試規模。

該項目最終發展為一個強化學習模型（Reinforcement Learning Model）。該系統具備自主訓練功能，能針對特定的鏡頭演算法評估不同圖案的干擾成效。當某個圖案被演算法成功識別時，模型會重複調整並再次嘗試，直至找出能同時應對多種演算法的最佳圖案組合。

目前該模型已成功突破 11 種開源識別演算法，其中包括 Flock 車牌識別器、Axon 執勤記錄儀以及運行 Clearview AI 的鏡頭系統。模型現時每分鐘均可生成新圖案，且每一批次的數學效能均高於上一批次。

Def Con網絡安全大會現場實測

在拉斯維加斯舉行的 Def Con 網絡安全大會上，Swearingen 進行了首次公開實體測試。在汽車媒體 Donut Media 的協助下，團隊在一部 2009 年產的 Toyota Yaris 車身上貼上最新研發的圖案，測試其能否避過 Flock 監控鏡頭的自動辨識。

測試結果證實該圖案在真實環境中能有效對抗監控識別，惟車輪部分的覆蓋仍具挑戰性。相關演示影片預計將於未來數週內公佈。

將防監控圖案應用於潮流服飾及車身貼膜

隨著首個公開演示完成，noRecognition 項目已展開眾籌活動，資金將用於推出印有相關圖案的商品，包括 T 恤及連帽衛衣，未來亦計劃推出適用於車身的專用貼膜。Swearingen 指出，產品目標是保持圖案的高解析度與品質，確保遠距離依然有效，同時兼顧外觀設計的時尚感。

為防止鏡頭製造商針對性修補演算法漏洞，Swearingen 表示目前最強效的圖案暫不公開於網絡。其模型仍在持續運作並生成新圖案，透過不斷修正失敗經驗以提升圖案的干擾效能。

Source： ezone.hk、TechCrunch

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Source: ezone.hk