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    人臉識別時要穿好衣服嗎?真相讓你掉淚

    Simon2021-08-05 00:57:00

    網友曬出人臉識別前臺和后臺審核圖片差異。截圖

    “我晚上喜歡裸睡,不知道會不會被識別到”

    據某博主發文,人臉識別后臺審核時看到的照片范圍很大,攝像頭拍到的區域會全部看到,并非只有人臉,提醒大家人臉識別時要穿好衣服。

    對此,不少網友擔心,“我晚上穿著睡衣人臉識別的,沒穿內衣”“好家伙,我晚上喜歡裸睡,不知道會不會被識別到”“用了這么久的人臉識別,沒想到還有知識點盲區”。

    不過,很多提供人臉識別功能的企業紛紛表示,“保障用戶隱私安全”。某手機廠商對中新網記者表示,面容ID數據不會離開設備,也永遠不會備份到iCloud或其他任意位置。

    “人臉識別會將深度圖和紅外圖像轉換為數學表示形式,然后再將這個表示形式與注冊的面部數據進行對比。”上述手機廠商表示。

    騰訊方面對中新網記者表示,人臉識別會嚴格遵照主管部門規定,最大限度保障用戶隱私安全。用于驗證的用戶身份信息不會被記錄、存儲,或用于除公安權威數據平臺數據源驗證以外的任何其他用途。

    “相關數據均通過加密處理,在與公安權威數據平臺數據源比對的驗證過程中,全程均為機器識別,沒有人工參與。”騰訊表示。

    用戶擔心和質疑不斷

    雖然企業稱人臉識別隱私數據絕對安全,但網絡上浩如煙海的人臉照片又時刻提醒著“人臉識別隱私泄露嚴重”。

    尤其是手機人臉識別,“我感覺一天得摸手機100次,每次開屏都人臉識別,還有一些軟件也要人臉識別,我不能保證每次攝像頭范圍只包括人臉,如果攝像范圍皆被上傳存儲,這就太可怕了。”有用戶對中新網記者表示。

    有分析指出,人臉識別技術不同,設備種類繁多,是否人工審核?是否會以圖片形式存儲圖像?拍攝范圍多大?這些每個企業處理方式不同,也不透明,難免用戶會擔心。

    以致,有網友支招,“如果是機器審核無所謂了,但是如果是人工審核就要注意了。”“盡量選擇知名企業APP,非知名APP不要用人臉識別功能。”

    現實中,中新網記者調查發現,人臉識別的機器很便宜,便宜的幾百元就能買一臺。有人臉識別門禁、人臉識別考勤、人臉識別測溫、人臉識別開鎖等。值得注意的是,這些機器大部分都自帶存儲,部分甚至支持聯網和云存儲等。

    未明示人臉識別范圍或侵害用戶權益

    未標注人臉識別范圍違法嗎?有媒體援引律師的說法稱,若APP使用的用戶信息大于在人臉識別過程中采集的信息,則存在侵權可能。

    記者注意到,很多APP在做人臉識別時,并不會提醒采集范圍,而且框出臉型輪廓也并不代表攝像頭范圍內只有人臉,正如網友擔心的那樣。

    很多APP在做人臉識別時,并不會提醒采集范圍。截圖

    北京云嘉律師事務所律師、中國政法大學知識產權研究中心特約研究員趙占領對中新網記者表示,用戶應當意識到人臉識別不宜范圍過大,攝像背景、角度和范圍要選好,這是一個用戶需要注意的事情,當然,如果商家提示一下就更好了。

    7月28日發布的《最高人民法院關于審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》明確,信息處理者處理人臉信息未公開處理人臉信息的規則或者未明示處理的目的、方式、范圍,人民法院應當認定屬于侵害自然人人格權益的行為。該《規定》于8月1日起施行。

    所以,人臉識別時還需謹慎,起碼保證攝像頭范圍內穿著得體,你覺得呢?

    人臉識別圖像識別
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    人臉識別技術概述
    2023-06-16 09:27:10
    雖然這兩個系統使用了類似的技術來分析面部圖像,但面部驗證系統需要用戶明確同意才能部署,而許多人臉識別系統在未經用戶同意的情況下運行。通過使用反識別工具,用戶 P 可以采取針對性的防御措施,以保護其隱私并防止被商業人臉識別系統識別出來。
    深度神經網絡(DNNs)缺乏透明性使得它們容易受到后門攻擊,其中隱藏的關聯或觸發器會覆蓋正常的分類以產生意想不到的結果。例如,如果輸入中存在特定符號,則具有后門的模型總是將人臉識別為比爾蓋茨。后門可以無限期地隱藏,直到被輸入激活,并給許多與安全或安全相關的應用帶來嚴重的安全風險,例如,生物識別系統或汽車自動駕駛。
    本文基于國網湖南電力在網絡安全領域的研究成果,闡述人工智能技術如何應用于電力物聯網入侵檢測場景的實踐,以期為相關研究建設工作提供參考。
    STRIDE是一個流行的威脅建模框架,目前已被廣泛用來幫助組織主動發現那些可能對其應用系統造成影響的威脅、攻擊、漏洞和對策。
    針對 TLS 惡意流量識別方法存在大量標記樣本獲取困難、無標記樣本沒有充分利用、模型對于未知樣本識別率較低等問題,提出基于半監督深度學習的網絡惡意加密流量識別方法。該方法能夠利用大量未標記網絡流量用于模型訓練,提升分類模型的泛化能力。該方法首先借助網絡流量圖片化方法將原始流量 PCAP 轉換為灰度圖,然后借助 FixMatch 框架對實現少標記樣本下惡意流量進行識別。在公開數據集 CTU-Malw
    采用真實數據訓練出來的人工智能和機器學習(AI/ML)系統越來越被認為是對特定攻擊不設防,用非預期的輸入就能騙過這些系統。
    對AI發動后門攻擊
    2022-08-23 08:29:37
    就是在這一批數據集上疊加觸發器,原來的數據集我們成為良性樣本,被疊加上觸發器后的樣本我們稱之為毒化樣本。模型訓練完畢后,在測試時,如果遇到帶有觸發器的測試數據,則會被誤導做出誤分類的結果。數據投毒本質上是破壞了AI系統的可用性,也就是說會無差別、全面地降低模型的性能,而后門攻擊則是一種定向的、精準的攻擊,可以指定模型將有觸發器存在的樣本誤分類到攻擊者指定的類別。
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    Simon
    暫無描述
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