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还想打马赛克掩盖身份?人工智能让你告别打码时代

像人类一样,机器也能识别模糊的面部图像——而且更快 得克萨斯大学和康奈尔科技学院的研究人员称,打码(像素化图像)是模糊身份的狡猾方式,但计算机可被训练得能识别出这些“被保护”的人。 如果攻击者有一套清晰的照片可供练习,被像素化模糊的部分便昭然若揭。只要人工智能(AI)也能有相应的清晰照片集用以训练,面部马赛克作为匿名机制这种事还是让它飘散在风中吧。 听起来似乎没什么大用——人类也能做到同样的事情,但由于计算机化了,便可以自动执行,也就是说可以日夜不停,快速进行。 arXiv科学论文电子预印本库中的一篇论文( http://arxiv.org/pdf/1609.00408v1.pdf )称,像素化(拼接)、模糊(如YouTube上用的一样),甚至加密JPEG系数(被称为P3的机制:“隐私保护照片共享”),也挡不住恢复被保护的图像。 他们认为,人工神经网络可被训练来成功识别人脸、物体和手写签名,即使这些图像用上述模糊技术处理过。基于不同数据集合不同模糊类型,成功率在50%到95%之间。 他们的AI不需要人类来指出重要特征。不仅不需要预先指定相关特性,也不用知道部分加密或模糊化的图像泄露出来...

人脸识别市场应用爆发 技术局限仍待突破

从谷歌、Facebook到BAT,从社保领取到校园门禁,人脸识别将成为一把便捷的“万能钥匙”。但行业内关于人脸识别准确性、安全性、隐私性的辩论,也从未停止。 人脸识别市场应用爆发 人脸识别又叫做人像识别、面部识别,是一种通过用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,以美国、德国和日本的技术实现为主。 国内人脸识别市场自2015年三月,马云在德国汉诺威电子展上,用支付宝“刷脸”买了一套纪念邮票,成为我国内人脸识别技术应用到商业领域的首个产品雏形。人脸识别应用市场也从爆发。随后,各大互联网巨头也纷纷推出了刷脸相关的应用。 而事实上人脸识别技术在安防行业的起源更早。通过人脸识别技术,在拥挤的人群中快速识别出社会不安定分子,是公共社会安全的基本要求;通过对景区人脸联测,实现景区人流智能控制;以及在考勤、智能锁、身份证信息验证等领域的应用。 如今,人脸识别技术已成为全社会、全领域的应用技术...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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