31 миллион тестов, прежде чем появились первые результаты. Похоже, что человечество стоит на пороге новой моды и нового тренда. Американский специалист по кибербезопасности Билл Суэринген неожиданно попробовал себя в роли кутюрье. Он создал алгоритм, генерирующий узоры для одежды и покрытий, которые могут сбивать с толку системы компьютерного зрения. Камера перестаёт корректно распознавать человека, его лицо или автомобиль. Такие решения не делают объект буквально невидимым, а затрудняют его автоматическое обнаружение и идентификацию.

Проект noRecognition публично проверили на реальном автомобиле — серой Toyota Yaris 2009 года, оклеенной специальным маскирующим узором. Во время теста камера Flock — системы автоматического распознавания номеров, широко используемой в США, — не смогла зафиксировать эту машину.

Модель тренировалась итеративно: каждый провал, когда камера все-таки распознавала объект, становился новым примером для дообучения. В итоге система нашла узоры, которые одновременно обманывают 11 алгоритмов компьютерного зрения, включая программы камер Flock, нательных камер Axon и систему Clearview AI. Теперь модель генерирует новые паттерны каждую минуту, и, по словам автора, каждая следующая партия работает лучше предыдущей.

Идея не нова. Еще в 2010 году художник Адам Харви показал в проекте CV Dazzle, как асимметричный макияж и прическа ломают распознавание лица, вдохновившись камуфляжем «dazzle времен» Первой мировой войны, которым красили военные корабли, чтобы сбить с толку вражеские дальномеры. Позже появился HyperFace — свитер с псевдо-лицами, заставлявший алгоритм видеть больше 1200 несуществующих лиц на одном куске ткани вместо одного настоящего. Suearingen пошел дальше: его нейросеть ищет уязвимости не абстрактного зрения, а конкретных коммерческих детекторов, которые реально стоят на улицах.

Суэринген подчеркивает: его паттерны не мешают камере записывать видео, они мешают алгоритму понять, что именно на видео находится. Человек снова становится иголкой в стоге сена, пока кто-то не знает, где именно искать. Проект уже запустил краудфандинговую кампанию на Kickstarter, где можно заказать футболки и худи с рабочими узорами, а в перспективе — пленку для оклейки кузова. Самые эффективные паттерны исследователь пока не публикует в открытом доступе, чтобы производители камер не успели быстро выпустить контрмеры.

Полное видео заезда команда обещает выпустить в течение нескольких недель вместе с партнерами из Donut Media, которые снимали демонстрацию. Единственное, что подвело алгоритм даже в лучшем сценарии, — сложная геометрия шин: колеса той самой Toyota Yaris узор замаскировал заметно хуже, чем плоские панели кузова.