Rozmazali jste text a tvář kvůli ochraně soukromí? Neuronová síť to stejně rozlouskne

  • Pixelizujete citlivý text?
  • Rozmazáváte tváře ve fotografiích?
  • Za pár let to bude málo, stroje to totiž díky učení prokouknou

Čas od času prolétne webem varování, které předvídá hotovou apokalypsu současné digitální kryptografie v případě, že člověk skutečně zhotoví funkční a univerzální kvantový počítač. Takový stroj by totiž mohl v nesprávných rukou během okamžiku spočítat extrémně složité úlohy s prvočísly, na kterých stojí a padají bezpečnostní certifikáty a šifrovací algoritmy počínaje bankovním sektorem a konče každodenním surfováním na stránkách HTTPS.

Zatím můžeme být klidní, současné experimentální kvantové výpočetní stroje totiž mají k jakémusi univerzálnímu počítači asi tak daleko jako vězeň severokorejského koncentračního tábora k Facebooku.

V nejbližších letech bychom se spíše než kvantových počítačů měli obávat něčeho zcela jiného – stále dokonalejších technik strojového učení a neuronových sítí, které dokážou hotové divy i bez superpozice qubitů a kvantového paralelismu.

Jak strojově rozpoznat rozmazanou tvář

Dokladem budiž čerstvá studie (PDF) z počátku září, za kterou stojí skupina vědců z Cornell Tech a Texaské univerzity v Austinu, a které se věnuje technologii odhalování rozmazaných fotografií pomocí strojového učení.

Každý to dobře zná. Čas od času potřebujeme skrýt na fotografii nějaký text nebo lidský obličej, a tak jej buď zničíme mozaikovým efektem, který oblast rozčtverečkuje, anebo klasickým rozmazáním.

Klepněte pro větší obrázek Klepněte pro větší obrázek
Pixelizované tváře policistů při zátahu a rozmazaný obličej ve videu YouTube. Neuronová síť z Cornell Tech a Texaské univerzity v Austinu dokázala připojit tyto rozmazané podoby tváří k těm původním s 57-72 % přesností.

Problém spočívá v tom, že i při poměrně vysoké síle daného efektu v obrazu stále zůstává určitý korelační vztah k originálu. Lidské oko jej pochopitelně nepozná, ale stroj ano. S příchodem konvolučních neuronových sítí je to přitom relativně snadné. Stačí, vzít nějaký velký soubor fotografií osob, použít několik podobných destruktivních efektů a nechat neurnovou síť učit rozpoznávat tyto jemné korelační nuance, které jsou pro lidský mozek naprosto neviditelné.

Vědci ze zmíněných univerzit to chtěli vyzkoušet v praxi, a tak použili čtyři fotografické databáze pro strojové učení (MNIST, CIFAR-10, AT&T a FaceScrub) a každý snímek zničili sedmi metodami – čtyřmi úrovněmi mozaikování a třemi úrovněmi nově navržené techniky P3, která má anonymizovat citlivé informace ve fotografiích JPEG.

Klepněte pro větší obrázek
Čtyři databáze fotografií a sedm metod anonymizace pomocí mozaikování a techniky P3. Právě s tímto nastavením se neuronová síť učila.

Jejich konvoluční neuronová síť se poté učila, jak se zdeformovaný snímek mění vůči svému originálu podle síly efektu, a jelikož v něm i tak často zůstal zřetelný vztah k originálu, software si mohl vytvořit model, kdy jednomu zdeformovanému snímku odpovídaly originály s určitými parametry. Stačilo je pouze vypsat.

Pokud by tedy měli vědci mnohem rozsáhlejší soubory – třeba snímky ze všech cestovních pasů, bezpečnostních kamer a identifikačních karet, jejich software by mohl s určitou přesností identifikovat jakýkoliv zdeformovaný obličej. A jaká přesnost by to vlastně byla?

Neuronová síť identifikovala zcela rozmazanou tvář

Pokud neuronová síť věděla, jakým typem deformace byla fotografie zničená, dokázala na testovacím souboru odhalit původní fotografii s přesností, která mnohdy dosahovala až hodnot 90-100 %. Pokud to však netušila a vědci jí předložili náhodný snímek, klesla úspěšnost 0,19-50 %. I to je však ohromně vysoké číslo – přinejmenším s ohledem na to, že technika má člověka a text prostě schovat. Na 100 % schovat!

Klepněte pro větší obrázek
Výsledky testování pro jednotlivé databáze a techniky anonimizace

Vzhledem k tomu, že je obor strojového učení a neuronových sítí stále v plenkách, a přesto není týdne, abychom si nepřečetli zase o dalším úspěšném experimentu, který posunul laťku o něco výše, je docela možné, že za pár let dokáže na klasickém výkonném superpočítači dříve opravdu nemyslitelné kousky.

Témata článku: Technologie, Umělá inteligence, Bezpečnost, Strojové učení, Neuronová síť, Výzkum, Soukromí, TeX, Vysoké číslo, Původní úroveň, Toronto, Lidské oko, Toro, Vězeň, Cornell, Nuance, Lidský obličej, Čerstvá síla, Univerzální počítač, Vědec, Představivost, Tvář, Koncentrační tábor, Austin

Určitě si přečtěte

Tesla chce změnit nákladní dopravu. Její elektrický náklaďák má ohromující parametry

Tesla chce změnit nákladní dopravu. Její elektrický náklaďák má ohromující parametry

** Tesla představila elektrický kamion ** Má obdivuhodný výkon i dojezd ** Prodávat by se měl už za dva roky

17.  11.  2017 | Vojtěch Malý | 166

30 počítačových brzd, které vám zpomalí Windows

30 počítačových brzd, které vám zpomalí Windows

Na webu najdete hromadu rad, jak zrychlit počítač a Windows. My jsme na to šli opačně a naopak jsme hledali činnosti, které ho nejvíce zpomalují. Toto je třicítka těch základních.

12.  11.  2017 | Jakub Čížek | 91

Elektronika, která nepotřebuje kabel ani baterii. Živí se rádiovým šumem

Elektronika, která nepotřebuje kabel ani baterii. Živí se rádiovým šumem

** Každá elektrická krabička má konektor pro napájení nebo baterii ** Jenže pozor, jednou by to tak nemuselo být ** Drobná elektronika se může živit rádiovými vlnami

14.  11.  2017 | Jakub Čížek | 15

Nejlepší notebooky do 10 tisíc, které si teď můžete koupit

Nejlepší notebooky do 10 tisíc, které si teď můžete koupit

** I pod hranicí desíti tisíc korun existují dobře použitelné notebooky ** Mohou plnit roli pracovního stroje i zařízení pro zábavu ** Nejlevnější použitelný notebook koupíte za pět a půl tisíce

16.  11.  2017 | Stanislav Janů | 52

Do 20 let nebude nikdo vlastnit auta, říká zkušený šéf několika automobilek

Do 20 let nebude nikdo vlastnit auta, říká zkušený šéf několika automobilek

** Bývalý šéf a expert z několika velkých automobilek se vyjádřil k budoucnosti tohoto průmyslu ** Do 20 let „nikdo“ nebude vlastnit auta ** Veškerá doprava bude řešená pomocí velkých logistických platforem

15.  11.  2017 | Karel Javůrek | 74


Aktuální číslo časopisu Computer

Otestovali jsme 5 HDR 4K televizorů

Jak natáčet video zrcadlovkou

Vytvořte si chytrou domácnost

Radíme s koupí počítačového zdroje