Fawkes, la aplicación que altera fotos para engañar programas de reconocimiento facial

El código fuente está disponible en GitHub, pero sus desarrolladores también compartieron enlaces a los archivos binarios para Mac, Windows y Linux

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Un nuevo programa informático tiene la propiedad de modificar fotografías de manera imperceptible al ojo humano, pero altera ligeramente los píxeles de la imagen para evitar que sean detectadas por el reconocimiento facial que utilizan muchas plataformas digitales, reseñó la cadena Actualidad RT.

La herramienta se denomina Fawkes —nombre que proviene de Guy Fawkes, el rostro de la máscara de ‘V de Vendetta’— y fue desarrollada por investigadores estadounidenses del laboratorio SAND de la Universidad de Chicago, con el objetivo de que las fotografías no puedan ser utilizadas de una manera no deseada.

Sus creadores explican que aunque los cambios son invisibles para el ojo humano, si alguien intenta usar la imagen modificada por Fawkes en su programa de reconocimiento facial, recibirá «una versión altamente distorsionada» del original.

Asimismo, aseguran que durante los ensayos se demostró una efectividad de 100 % contra algunos de los sistemas de reconocimiento facial más avanzados: Microsoft Azure Face API, Amazon Rekognition y Face++, de la compañía tecnológica china Megvii.

En ese sentido, también advirtieron que «el nivel de protección variará según la disposición (de los dueños de la imagen) a tolerar pequeños ajustes en sus fotos».

El código fuente de Fawkes está disponible en GitHub, pero sus desarrolladores también compartieron enlaces a los archivos binarios para Mac, Windows y Linux. De momento, no tienen planes de convertirla en una aplicación para teléfonos inteligentes, ya que la potencia que requiere Fawkes es tan grande que «sería un desafío» incluso para los dispositivos móviles «más potentes».

«Fawkes está diseñado para aumentar significativamente los costos de desarrollo y mantenimiento de modelos precisos para el reconocimiento facial a gran escala. Si podemos reducir la precisión de estos modelos para que no sean confiables, o forzar a los propietarios de los modelos a pagar costos significativos por persona para mantener la precisión, entonces habremos tenido mucho éxito», indicaron los desarrolladores.

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El Ciudadano / Actualidad RT

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