Китайские студенты изобрели «криптонит» для камер с ИИ

Студенты Уханьского университета создали «пальто-невидимку» InvisDefense. Оно «скрывает» владельца от видеокамер, работающих на базе ИИ (в том числе и тех, что в дронах). Стоимость одного экземпляра — примерно 71 доллар.

Разработка позволяет камере увидеть очертания объекта, но не даёт искусственному интеллекту распознать в нём человека. Это стало возможно благодаря «камуфляжному» принту, созданному по специальному алгоритму, нанесённому на пальто и эффективно ослепляющему камеры видимого света. А встроенные в ткань тепловые модули излучают сигналы, которые сбивают с толку инфракрасные камеры ночью.

Участвовавшие в тестах уличные камеры показали снижение точности обнаружения пешеходов на 57%. После исследователи добились успеха и в обмане систем распознавания людей в беспилотных автомобилях.

Продукт взял первое место на «Кубке Huawei» — конкурсе ИБ-инноваций, проводимом при поддержке китайского техгиганта.

13 декабря, 2022

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

24.07.2026
Диалоги с DeepSeek могут индексироваться поисковыми системами
24.07.2026
«Виртуальное имущество становится полноценным объектом гражданских правоотношений»
24.07.2026
В новый пакет евросанкций попали банки, криптоплатформы и один зампред ЦБ РФ
24.07.2026
ВШЭ — о телеком-трендах 2025 года в России
23.07.2026
Минцифры представило своё видение борьбы с ИКТ-преступлениями
23.07.2026
Indeed: ИИ — это новая электронная почта
23.07.2026
Для каждого второго ИБ-студента гибкий график важнее стартовой зарплаты
23.07.2026
Подкомиссии по вопросам развития цифровых платформ дали ход
23.07.2026
WiFi как новая критически важная инфраструктура
23.07.2026
Фактчекинг по госреестрам — будущее ИИ-поиска?

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных