Москвички придумали нейросеть, которая не даст обмануть систему распознавания лиц

Благодаря студенткам НИТУ МИСИС злоумышленники не смогут взломать банкомат или страницу в соцсетях, показывая на камеру фейковое изображение лица
Москвички придумали нейросеть, которая не даст обмануть систему распознавания лиц
Так человек пытается имитировать кого-то другого при помощи маски с чужими чертами лица
Алиса Семенова

Алиса Семенова, Алина Бурыкина и Елизавета Борисенко всего за 2 дня создали систему face anti-spoofing. Она помогает избежать ситуаций, при которых мошенники пытаются обмануть системы распознавания лиц – обычно злоумышленники это делают с помощью фейковых изображений в печатном и электронном виде или масок, имитирующих черты лица конкретного человека.

Те самые студентки
Те самые студентки
предоставила Алиса Семенова

Алиса, лидер команды, рассказала Metro о том, как это работает:

– Допустим, мошенник захотел получить доступ к закрытой информации или проникнуть в здание университета, школы, в любой охраняемый объект. Он попытается обмануть обычную систему распознавания лиц с помощью фотографии сотрудника этого здания, которую либо напечатает, либо скачает на телефон и поднесёт близко к видеорегистратору. С нашей системой такие фокусы не пройдут.

Алиса также сказала, что их разработка может помочь избежать взлома страницы в соцсетях – при верификации аккаунта селфи с паспортом не сможет использовать другой человек. 

Пример "ложного" изображения
Пример "ложного" изображения
Алиса Семенова

По словам Алисы, их система определяет "подставное лицо" с высокой точностью (96 процентов). В свою технологию они закачали несколько нейросетей – заранее обученных и самообучающихся.

– Чтобы обучить нейросеть, мы самостоятельно собрали 16500 изображений, половину из которых определили как подлинные, другие – как ложные.

Для демонстрации системы в действии, девушки создали веб-приложение, в которое можно загрузить одну или несколько фотографий, чтобы удостовериться – реальный ли изображён человек или фейковый.

– Программа после анализа установит "подлинное лицо", "фейковое лицо" или "на фотографии вообще нет лиц", – отмечает Алиса.

Такое фото включили в подборку "подлинных"
А вот это изображение является примером ложного
"Ложные обманки" с телефона
Селфи, которое было отнесено программой к подлинным изображениям
Такое фото включили в подборку "подлинных"1/4
Алиса Семенова