據《麻省理工科技評論》的報道，一家名為 Adversarial Fashion（中文譯名“反對時尚”）的公司在上週舉辦的 DefCon 網路安全大會上，展示了它的首個“反監視套裝”系列，這些衛衣、短袖、長裙和短裙可以給監視攝像頭傳遞垃圾資訊使其識別認證出現問題，從而影響到攝像頭背後資料庫的有效性。
Kate Rose 是這些衣服的設計者，她同時還是一名駭客。一次採訪中她談到，在與朋友閒聊的過程中，朋友提到電子車牌閱讀器（automated license plate readers，簡稱 ALPRs）會經常出錯，它們可能會把柵欄或者其他一些東西誤判為車牌。“後來我想，既然它能被柵欄糊弄，或許我也可以愚弄它一下。”
“反對時尚”裙被 ALPR 識別為摩托車車牌
之前有報道360的周鴻禕曾經說過現在的人工智慧有時候是人工智障，我們經常聽說在張學友演唱會透過智慧攝像頭抓捕到逃犯的新聞，周鴻禕揭露如果你在衣服上打上二維碼，那麼攝像頭就無法正常的識別你的臉，而是優先識別為二維碼，你可以成功逃過人臉識別。
以上方式其實是利用了人工智慧演算法的漏洞，透過輸入惡意樣本來欺騙演算法，使系統最終輸出一個“不正確”的結果，這被稱為“對抗樣本攻擊”。
在使用深度神經網路的影象識別中，我們分類的每個“點”都是由數千個畫素組成的完整影象。這為我們提供了數以千計的可能值，透過它們可以改變決策線。也就是說，我們只要輕微改變一個照片的畫素，人工智慧就會被輕易欺騙，“貓變麵包機”可以輕鬆實現。
不過現在最新的識別技術又出來了，那就是步態識別。它是透過人的走路方式來識別人的身份的方法。
所以技術總是矛與盾的不斷對抗的過程。
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愷哥
說事兒
