Evitar el rastreo facial puede ser algo primordial en estos días, y que quizás no has tomado en cuenta. Y es que, las bases de datos están repletas de nuestros datos, desde nuestros números de matrícula hasta nuestras huellas digitales y fotos de nuestros rostros reales.
Sabemos que nuestra información es una especie de moneda digital. Cuando un producto es gratis, usualmente tu información es el método de pago. Pero, ¿hasta donde está bien que nos rastreen y vigilen mediante la tecnología?
Es por esto que hackers desarrollaron una solución inteligente para luchar contra las bases de datos y evitar el rastreo facial: alimentarlos con datos defectuosos para que los sistemas sean menos efectivos y más caros.
Estos son algunos de sus métodos más ingeniosos para engañar a los sistemas de vigilancia:
1. Engaña los lectores de matriculas.
Algunos piratas informáticos diseñaron una linea de ropa que está cubierta de matriculas de autos. Esto con el fin de activar los lectores de matriculas y llenarlos con datos basura. Puedes encontrar desde sudaderas, camisetas hasta faldas con diseño matriculado.
“Los patrones de los productos en esta tienda están diseñados para activar lectores automáticos de matrículas, inyectando datos basura en los sistemas utilizados por el Estado y sus contratistas para monitorear y rastrear a los civiles y sus ubicaciones”, escribe Kate Rose, fundadora de Adversarial Fashion.
Si bien este tipo de tecnología se puede utilizar de manera positiva, como encontrar personas desaparecidas, recuperar automóviles robados o identificar sospechosos en casos penales, también existen dificultades: es posible que las autoridades rastreen a una persona en tiempo real con nada más que su licencia escaneada o el número de placa.
Los lectores de matrículas usan luz infrarroja para tomar imágenes de una placa. Luego, el software examina estas fotos para extraer y almacenar los datos pertinentes. La tecnología puede recolectar miles de números de placas por minuto.
2. Evita el rastreo con hijabs anti-vigilancia
Desde 2009, el artista Adam Harvey ha estado trabajando en formas de crear moda de contravigilancia, a la que llama Stealth Wear. Uno de sus conceptos es una especie de bufanda que puedes usar como un hijab para ocultarte de drones aéreos.
Estas prendas están fabricadas con telas plateadas que pueden reflejar la radiación térmica. Harvey cree que para 2050, los países podrán realizar una vigilancia completa de su población.
3. Camuflaje de moda
CV Dazzle es el otro proyecto de Adam Harvey, y este se encarga de estudiar cómo se puede usar la moda como una forma de camuflaje contra la tecnología de reconocimiento facial.
El nombre proviene de un tipo de camuflaje naval de la Primera Guerra Mundial llamado Dazzle. Esta diseñado para “romper la continuidad visual de un acorazado y ocultar su orientación y tamaño”, escribió Harvey en un artículo de opinión del New York Times.
CV Dazzle le da un toque vanguardista a las cosas, con peinados y maquillaje extravagantes y teatrales que rompen la continuidad de una cara. Es decir, se mete con el patrón de una cara que un algoritmo puede estar diseñado para detectar.
Generalmente estos algoritmos escanean la relación espacial entre las características de la cara. (Por ejemplo, en la mayoría de los casos, los ojos están generalmente alineados horizontalmente). Puede bloquear la detección, entonces, creando lo que Harvey llama un “antifaz”.
¿Quieres probarlo? Sigue estos consejos:
- Crea asimetría: Los algoritmos de reconocimiento facial están programados para buscar simetría entre los lados izquierdo y derecho de la cara. Disminuye sus posibilidades de detección creando asimetría, como cubrirse el ojo izquierdo con una pluma o un mechón de cabello.
- Usa tonal inversa: Los algoritmos pueden observar los grados de tono y textura de la piel, lo que ayuda a localizar la región facial real. Sin embargo, se basa en la suposición de cómo se ven las características faciales, lo que hace que sea algo fácil engañar al sistema. Solo usa colores de cabello y maquillaje que contrasten con tu tono de piel.
Aplica maquillaje en direcciones extrañas y en tonos inusuales, como verde azulado o esmeralda. La clave es usar colores claros en la piel oscura y viceversa.
- Cúbrete el puente de la nariz: Los algoritmos dependen en gran medida del puente nasal como marcador facial clave. Usa accesorios como gemas, pintura facial o peinados creativos para ocultar el área justo encima de la nariz y entre los ojos.
4. Confunde la Inteligencia Artificial con fotos
Si quieres evitar el rastreo facial, podrías caminar con una foto pegada al frente de tu camisa y el sistema no te reconocería como persona, en comparación con una silla, por ejemplo.
Simen Thys, Wiebe Van Ranst y Toon Goedemé, basan su investigación en esto, en la Universidad de KU Leuven en Bélgica.
Los investigadores querían ver si podían engañar a una herramienta de reconocimiento humano llamada YoLo. Así que crearon y editaron varias imágenes, probándolas contra el sistema de inteligencia artificial hasta que encontraron una que funcionara.
Como puede ver en este video, cuando una persona sostiene una imagen, el sistema de IA no los detecta como persona, mientras que se identifica a otro humano justo al lado. Cuando cambian, y la otra persona sostiene la imagen, la primera persona es reconocida como humana.
5. Evita el rastreo facial con una máscara
URME Surveillance es una empresa dedicada a proteger a las personas de la tecnología de reconocimiento facial. Esto a través del uso de máscaras realistas impresas en 3D que se asemejan al fundador de URME, Leo Savaggio.
Cuando los usuarios usen esta máscara, las cámaras equipadas con software de reconocimiento facial identifican a esas personas como Savaggio, en lugar de sus verdaderas identidades.
6. Distracción con algoritmos informáticos
HyperFace es otro proyecto para evitar el rastreo facial, que vale la pena mencionar. Esta es una liga entre tela y el CV Dazzle que mencioné anteriormente.
Esta vez, sin embargo, se trata de patrones aparentemente abstractos impresos en camisas, que en realidad se parecen a un reconocimiento facial y algoritmos.
Una vez más, Harvey ha diseñado un patrón en la tela que “tiene como objetivo reducir el puntaje de confianza de la detección y el reconocimiento facial al proporcionar caras falsas que distraen los algoritmos de visión por computadora”, explica.
La tela crea caras falsas basadas en representaciones algorítmicas ideales de una cara humana.
