Вештачката интелигенција (AI) можеби е решението за заштита на вашите лични фотографии од несакано препознавање на лица и измамници, истовремено одржувајќи ја квалитетот на сликата. Ново истражување од Georgia Tech, објавено на 19 јули во arXiv базата на пре-принтови, објаснува како истражувачите развиле AI модел наречен "Хамелеон. " Овој модел создава дигитална "единствена, персонализирана заштитна маска за приватност (P-3)" за лични фотографии, која го спречува софтверот за скенирање лица да го препознае лицето на човекот, така што изгледа како фотографиите да припаѓаат на некој друг. "Споделувањето и аналитиката на податоците што ја зачувуваат приватноста, како што е Хамелеон, ќе го промовираат управувањето и усвојувањето на одговорна AI технологија, поттикнувајќи одговорна наука и иновации, " изјави водечкиот автор на студијата Линг Лиу, професор по податоци и компјутинг поттикнат од интелигенција на Georgia Tech во Школата за компјутерски науки. Лиу го развила моделот Хамелеон со други истражувачи. Системите за препознавање на лица се раширени, од полициски камери до Face ID на iPhone. Неовластени скенирања можат да доведат до сајбер-криминалци кои собираат слики за измами, фалсификати или следење. Тие можат и да ги составуваат овие слики во бази на податоци за несакани реклами и сајбер напади. Создавање на Маски Додека маскирањето на слики не е ново, постоечките системи често или ги затскриваат значителните детали на фотографијата или ја намалуваат квалитетот на сликата со додавање на дигитални артефакти.

За да го адресираат ова, истражувачите истакнуваат три клучни карактеристики на Хамелеон. Првата е оптимизацијата преку слики, која му овозможува на Хамелеон да генерира една P3-Маска по корисник наместо една за секоја фотографија. Ова нуди непосредна заштита и ефикасно користење на компјутерските ресурси, што е корисно доколку Хамелеон се користи во уреди како што се паметни телефони. Второ, Хамелеон користи "оптимизација на перцепцијата, " осигурувајќи дека визуелниот квалитет на заштитеното изображение е задржан без потреба од рачна интервенција или прилагодување на параметрите. Третата карактеристика го зајакнува P3-Маската да издржи непознати модели на препознавање на лица. Ова вклучува интегрирање на фокално разновидно-оптимизирано ансамбл учење во процесот на создавање на маската, техника на машинско учење која комбинира предвидувања од повеќе модели за да ја подобри точноста на алгоритмот. На крај, истражувачите се стремат да ги прошират техниките на замаглување на Хамелеон и надвор од заштита на личните слики.