Что такое деанон лица

Что такое деанон (деанонимизация)?

Многие современные пользователи думают, что если настроить VPN и посещать Интернет с браузера Tor, то нет никаких шансов вычислить их личность. Некоторые, менее продвинутые пользователи, считают, что функция «приватное окно» в браузере обеспечивает им полную анонимность и не позволяет ни коем образом узнать об их «маленьком секрете». Ряд из более продвинутых юзеров используют подключение к удалённому рабочему столу, VPN, средства сокрытия IP-адреса, подмены отпечатков браузера и множество других средств и механизмов по сохранению своей анонимности.

Деанон что это?

Виды деанона (деанонимизации)

Разоблачение личности проблема не только медийных персон, но и простых людей не желающих, чтобы об их присутствие на том или ином сайте, в социальной сети, мессенджере знал кто-либо из их окружения.

Способы деанона

Для тех, кто занимается вопросом деанона пользователей, порой, и не требуется углубляться в поиски, так как часто информация находится на поверхности, в открытых источниках. Всё, что требуется — знать, что и где искать. Деанонимизацию пользователя могут проводить различными путями:

Объединение различных наборов данных является ключевым фактором для полноценной деанонимизации, поскольку информация из нескольких источников может дополнять и обогащать друг друга.

Способы защиты от деанона

Видите список способов деанона? Выше он, над этим пунктом находится. Прочитали? Хорошо, поскольку теперь Вы знаете, как защитить себя от деанонимизации. Если коротко рассмотреть:

Помимо этого, рекомендую посмотреть видео по теме, от прекрасной дамы-блоггера «VNNV»:

Источник

Деанонимизация

Деанонимизация — раскрытие вполне реальных данных о персоне, которая пыталась выдавать себя за анонима. Обычно проводится как часть кампании по принудительному разоблачению деятельности, несет издержки для деанонимизированного — от небольшого чувства удивления и до шока, ведущему к самым печальным последствиям. Деанонимизации стали широко популярны во времена высокой популярности имиджборд вроде двача, где основная публика комментировала анонимно, но особо одаренных выявляли и принудительно деанонили другие комментаторы, в основном для стеба, но иногда с преследованием своих целей, например, мести. Со временем распространились на новые крупные сайты вроде Википедии, Лепры, ЖЖ и прочих, где популярнее работа не под реальным именем, а под каким-то ником, а также на мессенджеры и почты.

Содержание

Пользователи [ править ]

Деанон пользователей — наиболее популярен сейчас. Выбираются произвольные люди, собирается нужная инфа, после чего составляется отчет о деаноне и его публикация общественности. Один из популярных в последнее время примеров деанона популярного человека — деанон Вольнова. Известного пранкера внаглую деанонили недоброжелатели, видимо, в связи с украинскими событиями. В начале он спалил свое лицо в передаче по ТВ, после чего одна из его знакомых смогла сопоставить лицо и Вольнова. Также деанон проводился средствами взлома аккаунта Вольнова в VoIP сервисе Задарма, где взломщикам стала доступна детализация звонков, смс и многое другое. Там нашлось место и личным данным. А ломанули так как Вольнов засветил свой номер телефона. Также деанон проходил на основании отзыва, который Вольнов оставил на сайте пиццерии. Не обошлось без взлома, с помощью которого был вытащен его контактный почтовый ящик. Почта дала данные к вк, а в вк нашелся реальный адрес. Легенда рунета была взята под грудки.

Сайты [ править ]

Как сделать деанон [ править ]

Популярным стал вопрос о том, как самому сделать деанонимизацию. Прежде всего требуется понять, оправдывает ли цель средства, так как при деаноне могут потребоваться различные технические средства, помощь специалистов. Если брать деанон самый обычный, то в начале ищется информация по нужной персоналии с учетом используемых ею никнеймов, электронных почт, номеров телефонов/ID мессенджеров.

Ищутся упоминания любой активности на любых страницах в интернете, часто люди любят писать вместе со своим привычным ником или адресом почты реальное имя/фамилию/телефон. Полезно проверить сайты объявлений вроде авито, а также хранилища информации о телефонных номерах вроде номер.орг. Не будет лишним и поиск по фоткам/видео, здесь могут найтись интересные данные. Не помешает также подстановка никнейма в адреса страниц в социальных сетях вроде вк, фейсбук для поиска совпадений с реальными людьми.

Иногда деанонимизация проводится в режиме реального времени: собирается информация о маршрутах и поездках пользователя, после чего в режиме реального времени за ним проводится слежка (если уже имеются его фотки либо приметы внешности). Более жесткий способ деанона — с использованием связей в органах. Обычно такой вариант применим в случае необходимости разоблачения анонимного преступника, использующего интернет для своей темной работы.

Стоит понимать, что универсальных способов деанона не существует, а каждый его случай уникален. Разумеется, деанон известной в интернете и/или обществе личности чаще всего окажется гораздо сложнее (впрочем, иногда всё с точностью до наоборот) деанона случайного лошка из ВКонтакте. Тем не менее, можно выделить несколько основных направлений в этом нелёгком деле:

Лурк [ править ]

Лурк, на удивление, написал вполне энциклопедическую (правда, короткую) статью о деанонимизации, особенно уделив внимание ее видам. Так, авторы лурки выделили целых 3 типа деанона, в том числе добровольный, случайный и злонамеренный. Почему-то сделан акцент на другие значения, в том числе на бред, который выдавал в какое-то время diary.ru. Разбирается законодательная ответственность за деанон (полезно знать школьникам), также описан случай с извращенцем из двача (малопримечательный для наших дней). А потом какое-то неимоверное число ссылок. В общем, что-то новое узнать можно, но мало.

Закон [ править ]

Также отдельный вопрос, кто занимается деаноном, в ряде случаев им могут быть заняты всякие менты, которые делают его в интересах, например, своего расследования. Другое дело, если менты, используя свой инструментарий, деанонят человека, после чего тупо вымогают деньги и всячески третируют жертву. В такой ситуации жертве с большой вероятностью лучше поменять место жительства.

Источник

Как деанонить и искать нужную информацию и защититься от деанона

В этой статье я подробно расскажу о том, как деанонить и искать нужную информацию о человеке, который вас интересует. А именно я расскажу о деанону по социальным сетям, электронной почте, фото и даже о деаноне с помощью игр. Также я дам подборку сайтов для деанона и приложений для деанонимизации. В подборке приложений будут также и Telegram-боты. Я планировал написать эту статью ещё где-то месяц-два назад и наконец-то руки дошли. И ещё я в каждом пункте буду давать вам информацию о защите от этих способов, которая тоже может быть не менее вам полезна.

Предисловие

Мне не важно для каких целей вам нужна эта информация — месть, интерес или что-либо ещё. Мне всё равно. Я вас ни к чему не призываю и так далее. Но помните, что за эти действия на вас могут написать заявление в МВД. Так что вам лучше либо жить в другой стране, либо помнить, что распространение информации о личной жизни человека может быть наказуемо. Тем более я не вижу смысла скрывать эту информацию, так как считаю это очень лёгким делом и вы в любом случае узнаете, но пусть лучше вы узнаете это от меня, нежели от кого-нибудь другое.

Деаноном я занимаюсь ещё с года 2015, но при этом знаю гораздо больше, чем даже те, кто занимается им ещё дольше. Деаноном я обычно занимаюсь именно ради интереса и не более. И я уверен, что мой опыт будет вам очень полезен. Но при этом не забывайте, что бывают такие случаи, когда вы просто не сможете найти какую-либо информацию. Либо потому, что у вас неверные данные о человеке (выдуманные имя и фамилия, например), либо потому, что человек её просто не оставил или удалил. А нельзя найти то, чего не существует.

Также хочу отметить, что «деанон» с помощью всяких ботов, сайтов, приложений и прочих инструментов — это не деанон. Настоящий деанон происходит вручную. А всевозможные инструменты это для профанов. Конечно, совсем не использовать их у вас вряд-ли получится, так как они могут облегчить какой-нибудь рутинный труд вроде анализа друзей.

Как деанонить по социальным сетям

Итак, самое основное и самое частое — деанон по социальным сетям. Начнём с самых основных действий, которые вы можете сделать, чтобы узнать какую-нибудь информацию.

Просмотрев список подарков вы сможете узнать примерный круг общения. Просмотрев группы вы сможете найти там группу школы/города и т.п. Просмотрев список друзей вы можете узнать город (по самому распространённому городу друзей). Также там вы сможете найти родственников.

Как защититься?

Самое простое — сделать фейковый аккаунт. Или же вы можете скрыть информацию. Не думайте что скрытие друзей вас защитит! Есть множество способов узнать скрытых друзей.

Идём дальше. Если этого вам было мало, то берём его имя, фамилию и город и вбиваем в поисковик. Я рекомендую Яндекс. Пишите там, например «Владимир Пукин, Засранск». И, возможно, вы найдёте его профили в социальных сетях. Если вам нужна конкретная, то рекомендую брать одноклассники и с помощью поиска по людям найти нужного человека. Там уже могут быть и старые фотографии, и группы школы и так далее.

Как защититься?

Просто удалите старые/ненужные профили в социальных сетях. Либо почистите там всё, что может вас компрометировать.

Ну и ещё всякие мелочи. Вы можете вбить id или номер человека в поиск по социальной сети. Можете поискать его комментарии и т.п. Если же вы совсем потеряли надежду — пишите друзьям напрямую.

Как деанонить по номеру телефона

Самое интересное. Деанон по номеру это самое простое и интересное. Вбейте номер в кавычках в поиск Яндекса — «+79000000000». Скобки должны быть именно такие. Поиск Яндекса таким образом покажет лишь результаты, содержащие именно его. Также можете и ник, например, вбить в кавычках — «deanoner2010». Ещё вы можете поискать объявления на всяких Avito и прочем по этому номеру. А если просто вбить в поиск, то узнаете оператора и город, регион.

Как защититься?

Не распространяйте зря номер. Используйте, по возможности, электронную почту или социальные сети для связи по объявлениям.

Вы можете использовать всякие сервисы, чтобы посмотреть как записан определённый номер у других людей. Чтобы найти человека в мессенджерах — просто добавьте его в контакты. Также в социальных сетях есть импорт контактов с телефона — добавьте нужный номер в контакты и воспользуйтесь функцией импорта и сможете найти профиль, который зарегистрирован на нужный номер.

Как защититься?

Запретите находить себя по номеру. Регистрируйтесь на виртуальные номера.

Как деанонить с помощью фото

Чтобы деанонить с помощью фото, вам нужно изначально достать саму фотографию, конечно же. Далее переходим в поисковиках в поиск по фотографиям и вбиваете ссылку на фотографию/загружаете скачанную.

Так вы сможете найти эту фотографию на других сайтах. То есть найти человека в социальных сетях или в профилях. Если фотографий нет совсем, то значит фотография новая — воспользуйтесь поиском Google или подождите дня два. Либо она просто нигде не публиковалась. Если же фотография много где размещена, в том числе и у многих разных людей, то скорее всего эта фотография — фейк, то есть не того человека, который нам нужен.

Как защититься?

Не публикуйте фотографии либо не давайте кому попало.

В социальных сетях есть функция, чтобы запретить поисковым сетям индексировать страницу в поиске. Не думайте, что вас это защитит. Поисковики могут проигнорировать это. Также есть сервисы, собирающие фотографии с профилей Вконтакте. Для этого вы можете вбить в поиск ссылку на пользователя и вы найдёте эти самые сервисы.

Деанон по электронной почте

Если у нужного человека почта от mail.ru, то просто перейдите в «Мой мир» в его профиль. Мой мир это типа социальной сети от mail.ru и обычно там делают профили пользователи почты.

Как защититься?

Создайте новый адрес либо удалите старый, или же только информацию с него.

Или же вбейте в поиск его в кавычках — «danil.pistoletov.88@mail.ru».

Узнаём примерное местоположение

С помощью всяких логгеров (список на них будет в разделе с подборкой сайтов) вы можете узнать айпи человека. Далее вбейте в поиск «узнать ip по местоположению» и воспользуйтесь каким-нибудь сервисом. Там вы сможете узнать, как минимум, город. Хотя обычно эти самые логгеры и указывают город пользователя. Но по ссылке могут перейти и боты с социальных сетей. Обычно у Вконтакте это бот из Санкт-Петербурга.

Как защититься?

Не переходите по подозрительным ссылкам, либо переходите на них с помощью VPN или других инструментов. Также обычно мобильный интернет даёт адрес от других городов — соседних.

Игры и деанон

Деанонить можно даже с помощью игр. Например, создаёте сервер Minecraft, приглашаете туда друзей и с помощью консоли видите их IP-адрес. Вообще, игр с местоположением может быть много. Один из лучших вариантов — Pokemon GO. В играх вы тоже можете использовать логгеры или подобные инструменты.

Подборка приложений для деанона

1. Агент 307

Одно из лучших приложений в своём роде. Содержит все необходимые функции. Единственный минус — реклама.

2. Поиск скрытых друзей

3. Наблюдатель Вконтакте

Поможет отслеживать изменения в профиле.

4. LikeChecker

5. HINP

Это скорее не приложение для деанона, но вы можете найти по местоположению фотографии из Вконтакте. Это достаточно интересно, но там могут быть и фото с рекламой.

Подборка сайтов для деанона

1. 220 VK

Классика. Один из самых известных сайтов, который содержит множество функций — узнать скрытых друзей, проанализировать города друзей, узнать кто добавил вас в чёрный список и не только.

2. Search Likes

3. VK Watch

4. Wayback Machine

Здесь может быть аккаунт в социальных сетях или что-либо ещё.

Боты Telegram:

Источник

Деанонимизация

О плюсах и минусах деанонимизации Интернета рассказывает исполнительный директор Викимедиа РУ Станислав Козловский

Антон Носик о деанонимизации Интернета

Деанонимизация (деанон) — нарушение анонимности, заключающееся в публикации персональных данных (настоящих ФИО, места проживания или работы и др.) участника Интернета, в частности: википроектов, блогов, форумов и т. д. Под деанонимизацией может также пониматься сопоставление нескольких аккаунтов одного человека на одном или нескольких интернет-сайтах.

Содержание

Виды деанонимизации

Есть несколько видов деанонимизаций, классифицируемых по способу и целям их осуществления:

Отдельно может выделяться деанонимизация на основании авторитетных источников — когда деанонимизующая информация публикуется в авторитетном и заслуживающем доверия независимом источнике.

Инциденты

В расследовании meduza.io 2019 года утверждается, что Научный центр при Управделами президента (ГлавНИВЦ) торгует сервисами, позволяющими деанонимизировать любого жителя России. С помощью сервисов «ПСКОВ» и «Шерлок» страховые компании могут проверять недобросовестных сотрудников, а службы безопасности компаний — кандидатов на работу; «Посейдон» помогает МВД искать в соцсетях «экстремистов». «Медуза» утверждает, что эти системы предположительно берут персональные данные россиян не только из открытых источников, но и из слитых баз, свободно продающихся на черном рынке. [1]

В программе «Медиамонитор» он мог отслеживать репосты новостей в соцсетях: «Забиваешь заголовок или ссылку — и на карте России появляется кластер сообщений, например, в Новосибирске. Внутри кластера — адреса конкретных страничек и айпишники их авторов». Люди из Управделами утверждали, что это IP-адреса не хостинг-провайдера, а самого пользователя: «Может, ты сразу хочешь видеть физический адрес — и ГБ [госбезопасность] туда высылать».

«Шерлок» позволяет пробивать по ФИО, возрасту, городу персоны; по номеру мобильного телефона; по адресу электронной почты, при этом можно выяснить прописку, судимости, паспортные данные, ИНН, ОГРН, номера телефонов, номера авто, зарегистрированные человеком компании и домены.

«Медуза» добавляет, что в управлении делами президента, которому подведомствен ГлавНИВЦ, заявляют, что не работают с незаконно полученными персональными данными россиян.

Примеры деанонимизации

В разное время в википроектах и вообще в Интернете происходили и другие деанонимизации различных известных людей.

Отношение

Деанонимизации широко распространены на немодерируемых анонимных имиджбордах, например Дваче.

В википроектах, в том числе Викиреальности информация о деанонимизациях, содержащих реальную личную информацию, публикуются только в исключительных случаях по решению правящих структур.

Я встречался с этой девушкой 2 года, и вот, пожалуйста, начались претензии: «Я хочу знать, как тебя зовут!»

Источник

Как устроен компьютерный «деанон» по лицу — и можно ли его избежать

Современное компьютерное зрение обеспечило государства небывалыми возможностями в области видеонаблюдения. Кажется, лучше прочих этим пользуются авторитарные (или склонные к авторитаризму) режимы. С деаноном пытаются бороться самыми разными способами — от лазерных указок до специального макияжа и украшений. Однако если в Гонконге маски и шарфы надевают протестующие, то в Москве массово переходят на балаклавы сами правоохранители. Впрочем, против новых, только появляющихся систем распознавания лиц ни то, ни другое уже, видимо, не поможет.

Система видеонаблюдения SenseVideo от китайской SenseTime Group — один из самых дорогих стартапов в области компьютерного зрения. Система не только определяет и классифицирует объекты, но и автоматически распознает пешеходов.

Эксперименты по применению системы распознавания лиц в столице, проводившиеся департаментом информационных технологий Москвы (ДИТ) совместно с МВД, уже показали впечатляющие результаты. По словам полицейских, с 2017 года благодаря установке тысячи камер возле подъездов жилых домов задержали более 90 преступников, находившихся в розыске. Использование видеомониторинга и системы идентификации по лицам на нескольких станциях московского метро ежемесячно приводит к пяти-десяти задержаниям.

Внедрение таких систем может иметь далеко идущие последствия для участников массовых акций. По статистике, представленной в рамках тестирования тех же пилотных проектов департамента информационных технологий и МВД, одни только фиксированные камеры позволили идентифицировать и задержать на массовых мероприятиях более полутора сотен преступников «в бегах»; если к ним прибавятся данные с портативных камер, задержанных может стать гораздо больше.

Как работает распознавание

Технология распознавания человека по лицу состоит из двух отдельных и очень разных по сложности этапов: детекции и собственно распознавания. На первом из них компьютерный алгоритм анализирует видеоряд и пытается найти на изображении область, где находится лицо. В принципе, сделать это можно и вручную — если есть снимок конкретного подозреваемого, которого требуется «пробить по базе». Однако в большинстве случаев системы распознавания работают со сплошным видеопотоком, поэтому для поиска лица в кадре используются простые автоматические алгоритмы.

Главный из них — созданный еще в 2001 году метод Виолы — Джонса, который сейчас встроен в каждый смартфон и во многие фотоаппараты. Алгоритм обращает внимание на соотношение ярких и темных участков на картинке и ищет в ней такие области, где взаимное расположение участков похоже на лицо. Это очень простой метод — его простота, с одной стороны, делает алгоритм очень быстрым и экономным к вычислительным ресурсам, но с другой — позволяет легко обманывать автоматику и уходить от детекции. Сделать это можно с помощью макияжа (который изменяет положение на лице ярких и темных пятен), глубокого капюшона, надвинутой на глаза шапки и прочих простых средств.

Получится обмануть Виолу — Джонса или нет, легко проверить самому: достаточно попробовать сделать селфи на телефоне или загрузить снимок в социальную сеть — автоматически детектированное лицо обычно выделяется рамкой. Однако даже если детекция не сработает, важно помнить, что ваше лицо может быть вырезано из кадра вручную. И тогда оно все равно отправится на следующий этап — распознавание.

После детекции области лица изображение сперва конвертируется из цветного в серое (матрицу яркости), затем определяется расположение глаз, обрезается по контуру лица (фактически особенности контура не играют никакой роли для опознания, поэтому в систему подгружаются стандартные «овалы»). Наконец, это уже достаточно схематическое изображение превращается в числовой вектор — последовательность, содержащую максимум несколько сотен параметров, которые отличают лицо одного человека от другого.

Преобразование изображения лица в числовой вектор — самый сложный этап технологии. Его обычно поручают сверточным нейросетям, задача которых — нивелировать различия в освещенности, ракурсе, мимике и прочих особенностях конкретной фотографии и свести изображение человека к набору признаков, максимально похожих для разных снимков одного человека и максимально различающихся для разных людей.

После того как этот набор признаков найден, задача распознавания становится тривиальной: полученные значения сравниваются с другими векторами, хранящимися в базе данных, и среди них находится самый близкий. Если близость превышает некоторый заранее заданный порог, система сигнализирует о совпадении, а затем выдает пользователю идентификатор и привязанный к нему файл с личным делом.

Методы противодействия: лазеры и балаклавы

Если ваших снимков нет и никогда не было ни в одной базе данных, вас не смогут идентифицировать. Но для этого необходимо совсем не оставлять за собой цифровых следов, что практически невозможно — хотя бы потому, что для этого придется, например, отказаться от получения паспорта. Можно ли при этом попытаться защитить себя от установления личности?

Методы противодействия идентификации условно можно поделить на две группы: первые не позволяют алгоритмам детектировать лицо на видео, вторые не дают его правильно распознать.

Так, участники недавних протестов в Гонконге придумали два простых и по-китайски практичных способа избежать детекции лиц. Один из них — надевать балаклавы и маски для лица. Важно отметить, что обычные марлевые повязки для рта и носа не помогут, поскольку ключевая информация для алгоритмов связана с областью глаз, надбровных дуг, бровей и верхней части переносицы. Не выручат и стандартные темные очки. При ношении этих аксессуаров по отдельности системы успешно определяют личность бунтовщиков. Однако их совмещение и использование капюшона позволяет в ряде случаев избежать автоматической детекции и идентификации — по крайней мере с помощью современных промышленных систем.

Впрочем, для российских протестующих этот метод с некоторых пор неприменим: согласно закону Российской Федерации «О собраниях, митингах, демонстрациях, шествиях и пикетированиях», их участникам запрещено использовать «маски, средства маскировки, иные предметы, специально предназначенные для затруднения установления личности».

Другой метод — засветка объективов с помощью лазерных указок. В Гонконге их используют даже против полицейских, светя в глаза и мешая, например, прицеливаться. Действенность этого способа «Медузе» на условиях анонимности подтвердил эксперт по видеоаналитике из одной московской фирмы, разрабатывающей автоматизированные системы работы с клиентами в банках и ритейле. По его словам, даже простая засветка ярким солнечным светом в погожий летний день сбивает алгоритмы с толку. А использование лазеров дает вместо нормального кадра с изображением лишь несколько расплывчатых световых пятен на темном фоне.

Косвенное подтверждение эффективности простой засветки есть и в конструкции систем автоматической классификации транспортных средств (АКТС): при въездах на платные трассы камеры всегда дублируются с двух сторон, чтобы избежать ошибки из-за лобовой засветки при восходящем или заходящем солнце.

Методы противодействия: макияж и украшения

Помимо явно запрещенных в России масок, а также лазерных указок, использование которых может трактоваться как неподчинение или даже нападение на полицейских, существуют и другие методы снизить вероятность своей идентификации — которые находятся в «серой» правовой зоне. К ним можно отнести использование грима, париков, очков, яркого макияжа — словом, все то, что в области компьютерного зрения называется disguised face identification. В отличие от «обычного» распознавания, в этом случае пока нет хорошо отработанных, высокоточных и готовых к внедрению промышленных систем. Разные команды инженеров тестируют различные подходы, и порой они дают очень разные результаты.

Современный уровень качества детекции промышленными системами позволяет оценить, например, отчет российской компании «Видеомакс», в котором специалисты протестировали пакет аналитических программ для распознавания лиц «Face-Интеллект» (разработка компании Axxon, подразделения британской ITV-Group). Выяснилось, что никакие накладные усы, бороды, темные и прозрачные очки не смогли обмануть алгоритмы. А вот ношение объемного парика снижало точность опознания почти вдвое. Совместное же использование парика с длинными волосами, головного убора, наклеивание пластырей и имитация синяков на лице позволяли системе идентифицировать пользователя с точностью лишь в 51%.

Как ни странно, самый впечатляющий результат достигнут при использовании патриотического грима: нанесение на лицо цветов российского триколора под углом 45 градусов и использование кепки с надписью «Россия» напрочь исключали даже обнаружение лица на кадре. Система просто ничего не видела. Относится ли к средствам маскировки патриотический грим, пока неясно — в определении Конституционного суда использование грима на лице допускается, но только в агитационных целях, а не в целях сокрытия личности.

В том же 2017 году, когда тестировался «Face-Интеллект», директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов придумал гораздо более сложный метод противодействия идентификации. Он учел принципы работы нейросетей при опознании специфических особенностей лиц и предложил наносить макияж в виде нескольких, на первый взгляд, хаотически расположенных линий и точек. Его метод не только помогал избегать идентификации, но и позволял подсунуть системе другое лицо. Определенные схемы макияжа обманывали алгоритм, и он считал, что это лицо совсем другого человека. Сервис на основе придуманной технологии Бакунов и его коллеги тогда решили не делать — ссылаясь на то, что «слишком уж велик шанс использовать его не для добра, а вовсе с другими целями».

По словам самого Бакунова, у метода две слабости. Во-первых, такой макияж довольно трудно подобрать и правильно нанести. А во-вторых, он выглядит настолько странно и нелепо, что может привлечь излишнее внимание.

Схожий с макияжем подход удалось пару лет назад придумать польским дизайнерам из компании Nova. Они разработали так называемые украшения для лица, позволяющие сбить с толку системы идентификации. Самое популярное их изделие состоит из подобия оправы для очков, к нижним дугам которой прикреплены два закрывающих скулы медных круга, а над переносицей поперек лба возвышается медный рог. Этот эстетичный аксессуар практически не закрывает лицо для человека, но блокирует систему распознавания лиц — по крайней мере ту, которую использовал Facebook на момент тестирования дизайнерами.

Методы противодействия: очки и катафоты

Одним из самых перспективных подходов к противодействию идентификации личности по лицу может стать использование специальных высокотехнологичных очков. Некоторые выглядят довольно эстетично и не привлекают лишнего внимания. Человек в них не вызовет подозрений у полиции, их можно носить на митингах и пикетах. А вот эффективность таких очков в ряде случаев очень высока, особенно против камер наблюдения с инфракрасной подсветкой области обзора.

Схожий подход использует инженер и дизайнер Скотт Урбан. В разработанных им очках Reflectacles Ghost и Phantom в оправу помещено множество катафотов. Они отражают инфракрасные лучи, испускаемые многими моделями камер наблюдения (особенно предназначенных для ночного режима), и превращают лицо в большое ярко светящееся пятно. В другой модели очков от Reflectacles (IRPair) применяется обратный принцип: в них встроены особые фильтры, не позволяющие инфракрасному излучению достичь лица и подсветить его для камеры. Кроме того, они предотвращают сканирование радужки глаз и трехмерное картирование лица.

Методы противодействия: многоликая одежда

Самый экстравагантный способ уйти от слежки «Большого брата» предложили дизайнеры одежды. Это так называемый умный текстиль HyperFace, сделанный для проекта Hyphen-Labs NeuroSpeculative AfroFeminism. Задача одежды HyperFace — перегрузить алгоритм идентификации и тем самым воспрепятствовать его работе. Для этого на ткань наносится особый узор, имитирующий множество схематичных лиц. При этом каждый из паттернов нацелен на противодействие одному конкретному алгоритму, — например, заложенному по умолчанию в библиотеку OpenCV методу Виолы — Джонса или HoG/SVM (Histogram of Oriented Gradients/Support Vector Machines).

Строго говоря, использование «многоликой одежды» — это эксплуатация старой психологической проблемы фигуры и фона. Лицо выделяется на фоне остального пейзажа как фигура, однако если весь пейзаж состоит из лиц, то выделить и опознать одно из них уже невозможно. Все становится фоном — и алгоритм перестает работать.

Методы противодействия: обратная задача

Не только государство может применять системы идентификации по лицам против своих граждан. Некоторые участники массовых акций в последнее время начали использовать видео- и фотоматериалы с протестных акций, чтобы деанонимизировать полицейских, превышающих полномочия. В ответ на это силовики сами стали массово использовать балаклавы, использование которых простыми гражданами на митингах запрещено. Кажется, что это — гарантированный способ сохранить свою анонимность. Но так ли это на самом деле — сложный технический вопрос. Если исходить из результатов последних соревнований в области машинного зрения, складывается впечатление, что ответ скорее отрицательный.

Прежде чем говорить об этих результатах, надо внести ясность с понятием т. н. точности распознавания, вокруг которой обычно идет разговор при обсуждении алгоритмов. К сожалению, сама по себе «точность», то есть суммарное число ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний системы, деленное на число ее испытаний, почти ничего не говорит о том, справится ли данный алгоритм с конкретной задачей. Для этого нужно как минимум знать объем выборки людей, среди которых требуется найти обладателя лица на снимке (а еще лучше понимать цену ошибки и представлять площадь под ROC-кривой ).

Проще говоря, если речь идет о наблюдении за миллионами людей в сплошном потоке, — например, о системах видеонаблюдения в метро или на массовой акции, — то доля ложных срабатываний в таких системах должна быть очень низкой (а «точность» — высокой) — иначе общая стоимость реагирования на каждое срабатывание будет слишком высокой. Если же число людей, среди которых система проводит поиск, можно каким-то образом значительно снизить (например, искать не среди всех граждан, а среди представителей известной профессии, пола, возраста и так далее), то и требования к точности будут принципиально более низкими.

Последние результаты конкурсов по идентификации скрытых лиц говорят о следующих цифрах. При заданном уровне ложных срабатываний в 1% самые лучшие алгоритмы дают верный ответ более чем в 90% случаев. Если же уровень ложных срабатываний снизить на порядок, результат оказывается лишь на 10% хуже.

Этого, конечно, недостаточно для того, чтобы уже сегодня можно было внедрять системы распознавания скрытых лиц в метро. Но если стоит задача поиска в гораздо меньшей выборке, точности современных методов распознавания даже лиц под гримом или маской будет, по-видимому, вполне достаточно для обнаружения потенциальных кандидатов на деанонимизацию. И хотя сейчас готового сервиса на основе этих алгоритмов нет, он может появиться очень скоро.

Источник