Датские ученые придумали новый способ обмануть камеры видеонаблюдения, распознающие людей. Обнародовав свою идею, они обрекли ее на скорое забвение. Практически все способы скрыться от систем слежения уже бесполезны.
Оснащение городов «умными» камерами напоминает гонку вооружений. Появление новых моделей и обслуживающих их алгоритмов заставляют энтузиастов придумывать новые способы их обмана. Но, узнав об очередной найденной уловке, производители заделывают бреши в системе.
Эту гонку подстегивают большие деньги. По прогнозам исследовательской компании MarketsandMarkets, к 2021 году объем мирового рынка распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. В 2016 году он был вдвое меньше — $3,35 млрд.
Глупые очки
Поэтому немалая часть действенных когда-то способов спрятаться от камер сейчас уже не работает. В первую очередь речь идет о светодиодах, засвечивающих изображение. Шесть лет назад вышла ограниченная серия очков Google Glass, которые, среди прочего, умели распознавать лица (по крайней мере так заявляли в Google). В ответ на это ученые из Токийского национального института информатики и технологического университета Токио создали очки со встроенными инфракрасными светодиодами. Они превращали лицо в расплывчатое пятно света для камеры, работающей в инфракрасном диапазоне. Такого же эффекта можно достичь, если светить лазерной указкой прямо в объектив.
Светящиеся очки, как и многие другие инструменты для обмана «умных» камер, ругали за то, что они привлекают слишком много внимания полицейских. А позже выяснилось, что они работают, только когда инфракрасный луч направлен точно в объектив, писал на портале Хабр представитель российской компании iVideon, которая занимается облачным видеонаблюдением.
Представитель компании iVideon:
В отдельных случаях светодиоды не то что не скрывают лицо, а чуть подсвечивают, обеспечивая более четкую картинку, — это происходит потому, что для засветки лица необходимо смотреть прямо в камеру. В большинстве случаев для современных камер для защиты от ИК-подсветки одних только светодиодов мало. Давно уже существует режим HLC (High light compensation — компенсация яркой засветки). В автоматическом режиме отслеживается точка яркой засветки и делается повторный кадр с игнорированием данных от ячеек матрицы в этом месте.
Так же бесполезны оказались американские очки Reflectacles — условно модные по сравнению с остальными подобными аксессуарами, которые прекрасно сочетаются с шапочками из фольги. В 2016 году они собрали на краудфандинговой платформе Kickstarter $41 тыс. Так что теперь примерно за $100 их можно заказать в интернет-магазине. И получить очки, которые будут сильно привлекать внимание ночью, странно смотреться днем и лишь в некоторых случаях скрывать лицо владельца от камер.
Еще одни маскировочные очки японские ученые представили в 2015 году. У Privacy Visor уже не было диодов, зато была сложная система линз, отражающих, преломляющих и поглощающих свет. Из-за этого камера не может сфокусироваться на области вокруг глаз. Профильные издания писали, что купить их можно будет за $240, но в продажу они, похоже, так и не поступили.
Вероятно, причина в том, что системы распознавания лиц научились анализировать другие уникальные признаки лица, кроме глаз.
Алексей Маркачев, руководитель продуктового управления «Центра речевых технологий»:
Раньше глаза были основной опорной точкой для алгоритмов, поэтому солнцезащитные очки серьезно мешали распознаванию. Но алгоритмы эволюционировали и стали учитывать минимум 68 точек на лице (они расположены по контуру лица, определяют положение и форму подбородка, глаз, носа и рта, расстояние между ними). Поэтому, чтобы остаться неузнанным, мошеннику придется так или иначе изменить их все.
Больше того, камерам помогают люди — охрана на стадионе попросит при входе снять любые головные уборы и очки, чтобы их спокойно распознала камера. После того как алгоритм детектировал лицо, он сравнивает его с доступными базами, например с черным списком болельщиков, и принимает решение, пропустить ли его через турникет, объяснял руководитель продуктового управления «Центра речевых технологий» (ЦРТ) Алексей Маркачев. Система видеоконтроля разработки ЦРТ установлена на стадионе «Петровский» в Санкт-Петербурге.
Макияж-камуфляж
Еще одна тупиковая, по крайней мере пока, идея — контрастный макияж и прическа. Варианты образов, которые позволят скрыть личность от систем наблюдения предложил в 2010 году американский художник Адам Харви. Он утверждает, что не придумал их, а подобрал, ориентируясь на погрешности популярных программ распознавания лиц — использовал библиотеки OpenCV и скрипты на Java и Processing.
Также он дал несколько стильных советов борцам с системой.
1) Наносить макияж, который контрастирует с цветом лица и имеет необычные тона и расположение.
2) Прятать переносицу. Место, где сходятся нос, лоб и глаза, — одна из главных особенностей лица.
3) Прятать область вокруг одного глаза. Расположение и затемненность глаз — другая важная черта.
4) Добавить асимметрии. Алгоритмы настроены на распознавание симметричных лиц.
5) Не использовать маски, в некоторых городах и странах они запрещены.
Свои варианты макияжа представил в июле 2017 года директор по распространению технологий «Яндекса» Григорий Бакунов. Написанная им программа наносила на лица на фотографии случайные штрихи и цикл за циклом ухудшала качество распознавания.
По словам программиста, теоретически один точный штрих на лице может сделать человека абсолютно неузнаваемым для машины. Кстати, теория Адама Харви о переносице как важнейшей части лица подтвердилась, судя по вариантам макияжа, предложенным Бакуновым. Но вскоре после объявления о старте проекта он его свернул. Объяснил тем, что решил не создавать подспорье для злоумышленников.
Бакунов отмечал, что без постоянной сверки с действующими алгоритмами распознавания лиц такой макияж бесполезен, так что варианты, предложенные им и тем более Адамом Харви, уже не сработают. Директор Social Data Hub Артур Хачуян уверен, что они не работали никогда
Артур Хачуян, директор Social Data Hub:
Возможно, этот макияж поможет от алгоритмом FindFace, но ведь это не единственная и не лучшая технология, которая сейчас есть. Кроме того, большинство систем на стратегических объектах вообще оборудовано специальными камерами, там не важно, что на лице человека нарисовано. Макияж никак не меняет геометрию лица. Кроме того, если есть возможность поиска не только по ВК, а, например, как у меня, по 11 социальным сетям, то и выборка фотографий получается гораздо больше.
Хачуян считает, что единственный действенный способ спрятаться от камер — балаклава. Но она привлекает внимание полиции не хуже, чем светящиеся очки.
Чужое лицо
А вот антропоморфную маску в толпе могут и не заметить, считает другой американский художник Лео Сельвахио. Он предлагает носить на улице маску с его лицом. «Эта маска выглядит довольно естественно в общественных местах, большинство людей не станут рассматривать вас пристально на улице, и она хорошо срабатывает для большинства камер безопасности», — уверен художник. Вообще тема анонимности, судя по доступным на рынке товарам, привлекает в основном деятелей искусств.
Купить пластиковое лицо Сельвахио можно на его официальном сайте за $200. Те, кто не готовы тратиться, могут бесплатно скачать, распечатать и вырезать бумажный вариант.
Однако с масками дела обстоят тоже не слишком хорошо. Обмануть систему распознавания лица на смартфоне она, скорее всего, сможет. Это даже с обычной фотографией можно сделать.
Но если речь идет о серьезном оборудовании, подмену оно идентифицирует, объяснял Олег Гринчук, ведущий исследователь компании VisionLabs. В московском метро сейчас тестируются камеры этой компании.
Олег Гринчук, ведущий исследователь компании VisionLabs:
Обман при помощи фотографий, масок и предварительно записанных видео распознают специальные liveness-технологии — они определяют, живой ли человек перед камерой. Система просит человека улыбнуться, моргнуть или поднести камеру или смартфон ближе к лицу — комбинации проверки системы случайны, поэтому злоумышленник не сумеет предварительно записать тысячи видеороликов с нужными комбинациями действий.
Стать Милой Йовович
Пожалуй, единственный метод обмана камер, который себя еще не дискредитировал, предложили в 2016 году ученые из Университета Карнеги-Меллон.
Они разработали цветное покрытие для оправы очков (шаблон напечатали на струйном принтере), которое делало человека невидимым для алгоритма в 80% тестов. Кроме того, цветная схема на очках могла обмануть систему, заставив ее принять человека на картинке за другого. В 87,87% случаев алгоритм принимал белого мужчину в таких очках за актрису Милу Йовович и в 88% экспериментов позволял выдать женщину южноазиатского происхождения за мужчину с Ближнего Востока.
Это происходит из-за сравнения окраски соседних пикселей на лицах вокруг глаз в системах, использующих метод Виолы-Джонса. Паул Виола и Майкл Джонс в 2001 году предложили алгоритм, позволяющий обнаруживать объекты на изображениях в реальном времени, опираясь на суммирование пикселей из прямоугольных регионов. Правда окраска очков, как и макияж, должна постоянно обновляться вместе с алгоритмами, которые она призвана обмануть. Так что тем, кто захочет создать маскировочные очки, придется для начала осилить научную работу, в которой они описаны.
Большой московский брат
Системы распознавания лиц уже распространены в России. В этом апреле на турникетах станции метро «Октябрьское Поле» установили камеры с функцией распознавания лиц.
Ни в метрополитене, ни в компании VisionLabs, которая, по данным РБК, реализует проект, не разъяснили назначение и функционал камер. Представитель метро отметил лишь, что «на данном этапе камеры предназначены только для обеспечения безопасности, но решение об окончательной конфигурации и архитектуре проекта, порядке его внедрения и сроках работы пока не принято».
Об использовании биометрии (системы распознавания людей по физическим или поведенческим чертам) для оплаты проезда в транспорте в России говорят с 2017 года. Тогда этот вопрос подняли на конференции «Взгляд в цифровое будущее».
По словам Тимура Аитова, заместителя гендиректора компании «Программный продукт», которая занимается разработкой билетных систем для пригородного сообщения и метрополитена, реализацию этой идеи тормозит то, что, во-первых, система распознавания лиц потенциально будет выдавать много ошибок. Во-вторых, даже при правильной работе работать она будет медленно и, значит, тормозить работу метро. В-третьих, ее нужно будет подключить к Единой биометрической системе — это база данных граждан, созданная Ростелекомом по инициативе Минкомсвязи и других ведомств. И в ней сейчас всего несколько тысяч цифровых слепков.
Так что пока разработчики сосредоточились на безопасности. «Октябрьское Поле» — уже второй официальный тест камер с распознаванием лиц в московском транспорте. Первый раз их включали в марте 2018 года на нескольких (неназванных) станциях метро, железнодорожных вокзалах и стадионах. Тогда утверждалось, что алгоритм просматривает до 20 лиц в секунду, сверяясь с базой данных. Это позволило задержать девять преступников, находившихся в розыске, говорил мэр Москвы Сергей Собянин в апреле 2018 года. Спустя месяц зампред правления Сбербанка Станислав Кузнецов говорил о 42 преступниках, пойманных в столичной подземке благодаря системе распознавания лиц, разработанной банком.
Тестировали систему для «обеспечения общей безопасности» прошлой весной и в Домодедово. А в декабре 2018 года власти города говорили о планах заменить обычные видеокамеры наблюдения на камеры, подключенные к системе распознавания лиц, по всей Москве.