{"id":21378,"date":"2021-01-28T12:43:58","date_gmt":"2021-01-28T18:43:58","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=21378"},"modified":"2021-01-28T12:44:33","modified_gmt":"2021-01-28T18:44:33","slug":"como-evitar-que-los-sistemas-de-reconocimiento-facial-descifren-las-fotos-de-tus-redes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ciberseguridad\/como-evitar-que-los-sistemas-de-reconocimiento-facial-descifren-las-fotos-de-tus-redes\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo evitar que los sistemas de reconocimiento facial descifren las fotos de tus redes"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">n el siglo XXI, el anonimato no es cosa f\u00e1cil. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">No con nuestras vidas retratadas en nuestras redes sociales, y no con empresas como la estadounidense Clearview recopilando millas de millones de fotos de ciudadanos de todo el mundo para desarrollar y ofrecer servicios de reconocimiento facial. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cLo que hacen empresas como esta es cribar toneladas de im\u00e1genes de las redes sociales y crear una enorme base de datos con muchas fotos para cada persona. <\/span><\/span><!--more--><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">La de tu perfil de LinkedIn, la de Facebook\u2026 \u201d, explica Micah Goldblum, investigador especializado en aprendizaje autom\u00e1tico de la Universidad de Maryland. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Para evitar que nuestras fotos acaben en esas populosas galer\u00edas, tenemos dos opciones: no subirlas a internet o dejarlas irreconocibles.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">LowKey apuesta por la segunda opci\u00f3n. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Esta herramienta modifica las im\u00e1genes con el doble objetivo de que las personas retratadas en ellas sigan siendo identificables para el ojo humano, pero resulten indescifrables para los sistemas de reconocimiento facial. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Una vez procesadas en esta plataforma, la precisi\u00f3n con que se identifican estas im\u00e1genes cae por debajo del 1%. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La aplicaci\u00f3n es el resultado un equipo de investigadores del que forman parte Golblum junto con Valeria Cherepanova, Tom Goldstein, Shiyuan Duan, John Dickerson, Gavin Taylor y Harrison Foley.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">La tecnolog\u00eda de LowKey emplea los ataques llamados adversariales, que se caracterizan por buscar la manera de enga\u00f1ar a los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">En investigaci\u00f3n, estos sistemas se suelen emplear para establecer una suerte de juego del gato y el rat\u00f3n en el que los avances de un modelo impulsan las mejoras del otro, pero resultan de escasa utilidad pr\u00e1ctica para un ciudadano cualquiera. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cMucho de lo que se ha hecho en este campo se centra en problemas que solo son interesantes para los investigadores\u201d, se\u00f1ala Goldblum. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">En contraste, LowKey ya est\u00e1 al alcance de cualquiera en una web que permite subir las im\u00e1genes originales, ajustar la intensidad del ataque y descargar su versi\u00f3n envenenada.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u00bfC\u00f3mo lo hace? <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">La herramienta retoca el aspecto de las fotograf\u00edas desde el punto de vista de la m\u00e1quina. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cEstas redes neuronales toman tu cara y la transforman en una serie de n\u00fameros que describen sus propiedades\u201d, precisa Goldblum. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Esa traducci\u00f3n del rostro a n\u00fameros es ilegible para nosotros: no representa el ancho de la nariz ni est\u00e1 asociada al color del pelo. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Es una representaci\u00f3n del modo en que piensa el ordenador, de manera que para enga\u00f1ar al sistema no necesitamos maquillajes ni pelucas, sino introducir las modificaciones que den como resultado una serie num\u00e9rica distinta.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cSiempre es posible modificar una imagen con \u00e9xito\u201d, subraya Goldstein. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El verdadero reto de LowKey es que, ante el ojo humano, la imagen modificada siga teniendo un parecido aceptable con la original. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">&#8220;En algunos casos, conseguimos el objetivo con perturbaciones muy peque\u00f1as, pero en otros cambios son muy grandes&#8221;, admite el experto.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Cajas negras<\/span><\/span><br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los entresijos de sistemas de reconocimiento facial como Amazon Rekognition o Microsoft Azure Face Recognition API, con los que se ha puesto a prueba LowKey, no est\u00e1n accesibles para el gran p\u00fablico, puesto que son propiedad privada de las empresas que los han desarrollado. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Esto ha obligado a los investigadores a desarrollar su tecnolog\u00eda adversarial a tientas, basando sus ataques en la informaci\u00f3n disponible sobre las \u00faltimas herramientas aplicadas a la identificaci\u00f3n de individuos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Tambi\u00e9n es la raz\u00f3n de la variabilidad de los resultados que se obtienen, pero el equipo contin\u00faa trabajando para mejorar este apartado. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">&#8220;Por ahora, LowKey funciona con fotos individuales y consigue modificaciones menos visibles con im\u00e1genes peque\u00f1as, de baja resoluci\u00f3n&#8221;, precisa Valeria Cherepanova.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u00bfPodemos esperar que su sistema siga funcionando conforme estas empresas modifican sus sistemas de reconocimiento facial? <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Seg\u00fan explica Goldblum, una feliz consecuencia de haber dise\u00f1ado LowKey a ciegas es que sus efectos son bastante generales: &#8220;Al tiempo que se han vuelto m\u00e1s complejas, las redes neuronales tambi\u00e9n se han vuelto m\u00e1s f\u00e1ciles de enga\u00f1ar. Si no est\u00e1n tratando de defenderse espec\u00edficamente de LowKey, sino de lograr sistemas de reconocimiento m\u00e1s y m\u00e1s avanzados, no veo ninguna raz\u00f3n para pensar que se van a volver menos vulnerables al enga\u00f1o &#8220;.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Adem\u00e1s de poner al alcance del p\u00fablico una herramienta de uso sencillo para proteger sus fotos, LowKey persigue el objetivo de crear conciencia de la vulnerabilidad de los contenidos que se suben a la red. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Si utilizamos esta herramienta, emborronamos los contenidos nuevos, pero no podemos rescatar la informaci\u00f3n que ya ha podido ser recabada de im\u00e1genes anteriores. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">&#8220;Mucha gente no tiene buenas pr\u00e1cticas en lo que respeta a redes sociales y privacidad. Sencillamente suben montones de im\u00e1genes de s\u00ed mismos en diferentes lugares. Y, como resultado, ofrecen un mont\u00f3n de informaci\u00f3n que puede usar para identificarles&#8221;, razona Goldstein. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">En este sentido, una aproximaci\u00f3n m\u00e1s segura ser\u00eda limitar al m\u00e1ximo el n\u00famero de fotos que empleamos: si tenemos tres cuentas en distintas plataformas utilizar la misma en las tres. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">&#8220;<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Fuente:<\/span><\/span><\/p>\n<p>P\u00e9rez, M. H. (2021, 27 enero). C\u00f3mo evitar que los sistemas de reconocimiento facial descifren las fotos de tus redes. Recuperado 28 de enero de 2021, de https:\/\/retina.elpais.com\/retina\/2021\/01\/27\/innovacion\/1611740468_002373.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>n el siglo XXI, el anonimato no es cosa f\u00e1cil. 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