Des émojis coup de poing pour se protéger de la reconnaissance faciale

Depuis le résurgence du mouvement Black Lives Matter, on a pu constater que les forces de l'ordre américaines n'hésitent pas à recourir à des contenus partagés sur les réseaux sociaux pour identifier les personnes qui participent aux manifestations contre les violences policières et les arrêter. Certaines personnes inquiètent de se faire arrêter renoncent à participer à ces manifestations et à exercer leurs droits civiques par la même occasion.

Pour tenter de protéger les manifestants qui sont pris en photo et empêcher les dispositifs de reconnaissance faciale de faire matcher les photos avec les informations conservées dans des bases de données, des chercheurs de Stanford ont développé une intelligence artificielle open source qui remplace les visages des manifestants par un émoji poing.

L'outil a recours à de la détection faciale pour remplacer le visage par un émoji. Cette méthode présente l'avantage de ne pas avoir à identifier les personnes qui sont sur les photos. L'algorithme a été entraîné à partir d'un échantillon de 1,2 millions de personnes.
The model we use in this work has been trained on over 1.2 million people in the open-sourced research dataset, called QNRF, with crowds ranging from the few to the the thousands. False negatives are the worst error in our case.

Les porteurs de ce projet rappellent que leur méthode par ajout d'un émoji est plus efficace que les méthodes d'anonymisation qui floutent les visages des personnes. En effet, des méthodes pour décoder et déflouter les photos peuvent révéler l'identité des personnes.

Computer scientists have tried to mitigate this threat by using blurring and pixelation techniques to hide the faces of demonstrators. But these masking methods can’t always protect protestors from facial recognition; machine learning methods can decode and unblur the images to reveal their concealed face.

Evidemment, cet outil n'est pas infaillible et l'identification d'un individu peut-être effectuée en recoupant plusieurs photos. Les vêtements ou tout autre élément distinctif peuvent compromettre l'anonymat des manifestants.

Blocking out the face offers a great form of anonymization; nevertheless, this cannot be mistaken for complete foolproof anonymity, e.g. if someone is wearing a t-shirt with their SSN or if they are not anonymized in another image and identity could be triangulated through similar clothing and surroundings. It may be self-evident, but this tool is not perfect, so please lend a careful and caring eye to ensuring faces are masked before sharing photos.

Enfin, pour protéger votre vie privée pendant les manifestations, n'hésitez pas à réécouter ce podcast d'Hackstock

BLM Privacy est disponible ici

#BlackLivesMatter #ReconnaissanceFaciale

Source : The Next Web / BLM Privacy