Нейросетевые алгоритмы обнаружения человека в кадре, применяемые в системах видеонаблюдения, можно обмануть с помощью картонного листа с распечатанным изображением, показали бельгийские исследователи.

В основе метода лежит создание состязательных изображений, заставляющих сверточные нейросети «узнавать» объекты других классов. Посвященная разработке статья будет представлена на конференции CV-COPS 2019.

Состязательные примеры представляют собой входные данные, которые лишь немного отличаются от нормальных для человека, но для нейросети выглядят как совершенно иные объекты. Эта уязвимость нейросетевых алгоритмов была обнаружена в 2013 году и с тех пор стала активно изучаться исследователями, потому что ее потенциально можно применять для атак на алгоритмы беспилотных автомобилей, систем видеонаблюдения и других устройств в сферах с высокой ответственностью.

Изначально исследователи создавали состязательные примеры, меняя значения оригинальных пикселей на изображении. В 2017 году исследователи разработали более практичный метод для состязательных атак, подразумевающий создание специально сгенерированных изображений, которые, к примеру, можно наклеить на какой-либо реальный объект.

Исследователи из Лёвенского католического университета под руководством Туна Гёдеме (Toon Goedeme) применили этот метод для обмана алгоритмов обнаружения людей, используемых в системах видеонаблюдения.