Армия США готовит ПО для защиты технологий распознавания лиц, которые используются в военных приложениях. Учёные Университета Дьюка (Северная Каролина) разработали инструмент, предназначенный для отражения хакерских атак на военные приложения с технологиями распознавания лиц.

Технологии распознавания лиц и объектов используются в ВС США для обучения систем искусственного интеллекта в беспилотных летательных аппаратах, системах слежения и многом другом. Угрозой являются бэкдоры в платформах распознавания лиц – с их помощью злоумышленники могут повлиять на обучение ИИ.

Модели искусственного интеллекта опираются на массивные наборы данных, и в случае компрометации используемых для распознавания лиц данных (одежда, форма ушей, цвет глаз и т.п.) ИИ будет неверно идентифицировать людей.

Это будет иметь серьёзные последствия для программ слежения – подозреваемые с большой вероятностью будут идентифицированы неверно и в итоге избегут обнаружения.

Разработанный в Университете Дьюка инструмент слой за слоем сканирует изображения в поисках признаков постороннего вмешательства. На его создание ушло девять месяцев и 60 тыс. долларов (грант Армейской исследовательской лабораторией).

27 января, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

10.10.2025
Forrester предупреждает о взломах данных с помощью агентского ИИ
10.10.2025
ЛК: Действия атакующих стали носить более деструктивный характер
10.10.2025
«Т-Банк» собрал ключевые цвета
10.10.2025
«Это уникальный симбиоз, который стирает границы между телекомом и банкингом»
10.10.2025
Скамеры готовят фейковые ИИ-сервисы ещё до релиза настоящих
10.10.2025
Renault информирует клиентов об утечке данных у поставщика
09.10.2025
«Процедура сброса зачастую лишь разрывает логические связи с данными»
09.10.2025
Аналитики Servicepipe выявили, что в рекламных кампаниях на Smart TV боты могут составлять до 99%
09.10.2025
ENISA: Становится всё сложнее отличить APT-группы от хактивистов
09.10.2025
«Сбер» оптимизирует штат. Специалисты проигрывают роботам

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных