«Чёрный лебедь», котики, кружочки и палочки. Как спастись от систем распознавания лиц при помощи макияжа

TKSAG проверил варианты маскировки, защищающие от технологии распознавания лиц, и выбрал самые эффективные из них. <<Чёрный лебедь>>, кошачьи усы, полосы и точки — рассказываем, что из этого убережёт вас от нежелательного внимания в соцсетях.

Директор по распространению технологий <<Яндекса>> и руководитель сервиса <<Яндекс.Здоровье>> Григорий Бакунов рассказал о своём хобби-проекте — сервисе, который может защитить человека от распознавания лица системами наблюдения, окружающими жителей мегаполисов.

По словам Бакунова, его программа-алгоритм способна подобрать необычный, но действенный в борьбе с распознаванием лиц макияж. Она предлагает пользователю варианты раскраски, которая, как описывает разработчик, позволила существенно снизить возможность распознавания. От <<Вася чуть-чуть не похож на себя>> до <<совсем не похож на Васю>> и даже <<вообще не Вася, а скорее Коля>>. Выглядит это, например, так.

Редакция TKSAG раскрасилась в стиле моделей Бакунова, чтобы проверить, насколько хорошо работает идея обходить системы распознавания лиц, рисуя на себе абстрактные линии и круги без всякого намёка на симметрию.

Как проходил эксперимент

Для опытов мы использовали обычную акварель: она легко смывается, но при этом может лежать плотным слоем, который будет заметен на снимках.

Мы попробовали повторить варианты макияжей, получившиеся у Бакунова, создать свои вариации мэйкапа в его стиле, посмотрели, можно ли обойти системы распознавания лиц, используя макияж Натали Портман из «Чёрного лебедя», а также раскрасились котиками.

Чтобы проверить, насколько сам факт наличия макияжа влияет на эти системы, мы сделали несколько разных фото — с раскрашенным лицом, с ним же и в головном уборе, а также с макияжем, головным убором и в очках (традиционный и уже проверенный метод обхода систем распознавания).

Полученные фото были загружены в несколько сервисов, содержащих в себе системы распознавания лиц, — FindFace, Betaface и фейсбук, в котором есть система распознавания ваших лиц и лиц ваших знакомых на загружаемых снимках.

Первый макияж Бакунова

Первым делом мы проверили макияж, разработанный сотрудником <<Яндекса>>, и раскрасили лицо автора статьи. Даже если это не работает против видеокамер, можно ходить с таким макияжем на вечеринки.

Но при проверке фото через FindFace — один из самых известных в России сервисов, использующих систему распознавания лиц, — результат оказался провальным. Страница во <<ВКонтакте>> появилась на первом же месте в найденных совпадениях.

Но стоит надеть бейсболку, и система перестаёт работать.

Тёмные очки на лице тоже отлично спасают от распознавания системой FindFace, которая начинает искать людей в похожих очках и забывает о человеке на снимке.

Другая доступная любому система — автоматическое распознавание людей на загружаемых вами фото в фейсбуке. Сервис сравнивает их со снимками на страницах ваших знакомых и предлагает их отметить.

Макияж и эту проверку не прошёл — профиль сразу же был найден.

Но если добавить к луку бейсболку, происходит небольшое чудо: система перестаёт не только определять человека, но и в принципе видеть лицо на фотографии.

И дело не в неудачном снимке — при проверке другого изображения фейсбук понял, что на нём изображено чьё-то лицо. Но чьё именно, не определил. Но редактора Настю на том же снимке не удалось распознать благодаря обычным солнцезащитным очкам.

А если добавить их к бейсболке, то получим +100 к защите от распознавания (и +50 к нелепости).

Ещё один этап проверки — сервис Betaface, который определяет возраст, пол и расу человека на загруженных снимках. В случае с этим макияжем ему удалось угадать только пол, но не возраст и расу. Автор статьи превратился в 56-летнего азиата, который носит очки.

А нейросеть, с помощью которой можно искать порноактрис, похожих на ваших знакомых (TKSAG тестировал её на Навальном, Усманове и Поклонской), не нашла никаких совпадений для фото с макияжем. И в бейсболке. И с очками. Ну ок.

Второй макияж Бакунова

В своей статье Бакунов предлагал ещё один вариант защитного макияжа, мы протестировали его на редакторе Тане.

FindFace не справился с задачей, хотя глаза на снимке он определённо увидел — большинство девушек среди предлагаемых в поиске вариантов были похожи на Таню хотя бы разрезом глаз.

Когда на редакторе появились ещё и очки, сервис сломался и не нашёл ни одного профиля.

Система распознавания лиц в фейсбуке споткнулась уже на первом фото, не узнав Таню. Снимок в бейсболке показал такие же результаты.

Полноценной победы над распознаванием удалось добиться при помощи очков, бейсболки и макияжа — фейсбук вообще перестал видеть на фотографии какое-либо лицо.

А Betaface описал Таню как 51-летнюю женщину в очках с усами, хотя ни усов, ни очков на фото не было, да и лет редактору намного меньше. Кроме того, сервис «потерял» один глаз, не разобрался, где нос, и нарисовал Тане огромный рот.

И никаких результатов в сервисе с порноактрисами и политиками.

Цвета редакции

Макияжи Бакунова состояли из ассиметричных полосок и кругов, поэтому мы изобрели собственный мейкап в цветах TKSAG, отвечающий тем же требованиям, и раскрасили в него редактора Катю. Никакой симметрии и больших участков лица без макияжа, но простой рисунок — на раскраску потребовалось около 10 минут, при этом процесс был довольно хаотичным.

FindFace потерпел поражение. Результат близок к идеальному.

Это сработало и в фейсбуке — алгоритм не нашёл на снимке лица, и даже не пришлось прибегать к очкам и бейсболке.

Кажется, что на фото мало света, но это не причина поражения фейсбука. Снимок при другом освещении показал такой же результат. И даже очки не помогли системе найти глаза на фото.

На всякий случай мы проверили алгоритм фейсбука на фото Кати без макияжа — система узнаёт её даже в бейсболке (кстати, она оказалась единственной из редакции, кого фейсбук узнал даже в головном уборе).

Чёрный лебедь

Не все хотят ходить по улицам города, раскрасившись в круги и полосы, поэтому мы попробовали обмануть системы распознавания макияжем из кино. Выбор пал на фильм «Чёрный лебедь» с Натали Портман, который должен скрыть разрез глаз, к тому же чем-то похож на маску грабителя.

FindFace увидел лицо, но не узнал его.

Результаты на фейсбуке были такими же. Выглядит так, будто Натали Портман может грабить банки, если вдруг захочет.

Мы пошли немного дальше и сделали из лебедя чёрного котика. Потому что мы любим котиков.

Результаты не изменились. Теперь можно официально заявить, что котики помогают защититься от слежки.

Но не с Betaface — на этот раз сервис уверенно определил, что у Тани нет усов (а как же кошачьи?) и очков, и ошибся только с возрастом (кажется, это частая проблема сервиса).

Кружочки и полоски

В очередном хаотичном макияже мы не стали скрывать глаза, понадеявшись только на силу кружков и полосок. Если судить по прошлым опытам, системы распознавания лиц начинают сбоить при обработке лиц, которые скрыты за хаотичным «шумом».

FindFace на этой фотографии сломался. Возможно, он не видит глаза, в которые нужно смотреть.

Фейсбук также в очередной раз потерпел поражение, но увидел лицо.

За решёткой

Последний и самый антиутопичный вариант макияжа, который должен помочь обойти системы распознавания лиц, но, скорее всего, привлечёт внимание правоохранительных органов.

Достаточно ли этого, чтобы обмануть FindFace? Всё получилось — никакого лица на фото сервис не заметил.

Фейсбук также не справился. Как бы странно это ни звучало, решётка оказывается сильнее системы.

Но всё же самым действенным <<макияжем>> во время опыта для нас оставались бейсболка и очки. Они помогали обходить СРЛ на любом сервисе. Кроме Betaface: очки и бейсболка для него оказались более лёгким препятствием, чем макияж, и сервис почти угадал возраст автора.

FindFace:

Фейсбук:

Betaface:

В современном мире с помощью систем наблюдения можно достигать невероятных результатов в слежке за кем-либо. Так, полицейские в США смогли найти нарушителя уже после неудачной погони с помощью дрона и дополненной реальности. А с помощью FindFace и нескольких других сервисов TKSAG смог найти личные данные незнакомых пользователей из приложения для знакомств по одной их фотографии. Не всегда такие достижения используются на благо общества: мы писали и о том, насколько легко взломать веб-камеру на ноутбуке, кто и зачем занимается этим, а также как от этого защищаться.