2 Cosas Que No Sabías Sobre Ejemplos De Currículum Sin Experiencia

Comienza a ser difícil salir a la calle sin que alguna cámara nos capte y trate de apli reconocimiento para identifinos. El espionaje masivo con la excusa de la seguridad nacional es una idad en países como China, y los paranoicos de la cidad comienzan a preguntarse cómo evitar ese reconocimiento automático (AFR).

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Un experto tecnológico ha encontrado una forma de engañar a estos sistemas: pintarse la a de payaso, algo que descubrió casi de forma accidental gracias a los fans del grupo de Hip Hop Insanse Clown Posse (ICP), los llamados “juggalos” y “juggalettes”. Dichos fans se aplican maquillaje de forma que se altera el aspecto de las facciones de la a. Los sistemas de reconocimiento se vuelven locos con esa técnica… por ahora.

El experto en seguridad responsable del descubrimiento aba cómo funcionaba la técnica en su cuenta en Twitter, donde comentó cómo al maquillarse como esos fans las facciones de la a quedaban totalmente enmasadas y los sistemas de reconocimiento automático no lograban funcionar correctamente.

for anyone wondering why some face changes evade recognition and others don’t, here’s a visualization of how landmarks are placed on a few examples. juggalo makeup is picularly effective as it basically totally redefines what is interpreted as the jawline Media TAHKION (@tahkion) 1 de julio de 2018

Como explicaba, el reconocimiento automático se basa en las distancias entre distintos puntos clave de la a. El maquillaje de los juggalos y juggalettes hace que esas distancias queden distorsionadas, y los algoritmos de reconocimiento, que can patrones tradicionales donde deberían estar las cejas, la nariz, la boca o la barlla, fallan.

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El problema, claro, reside en que aunque ese maquillaje evita que seas reconocido por estos sistemas, hace que seas especialmente reconocible en la calle. Dicho de otra forma: todos tendríamos que pintarnos de payaso para poder ir por la calle y evitar así que los sistemas de reconocimiento automáticos nos pudiesen reconocer.

Esos sistemas de reconocimiento comienzan a usarse de forma cada vez más amplia. Como explican en Naked Security, el blog de Sophos, se estima que el FBI cuenta ya con una base de datos con cerca de la mitad de las as de toda la población de los Estados Unidos. Las recolectan a través de registros de detenciones, bases de datos de visados y pasaportes y tamén, claro, de la base de datos con los permisos de conducir de ciudadanos —que en EE.UU. el doento como el DNI en España, por ejemplo— de 18 estados.

Esa ingente cantidad de información no garantiza que los sistemas sean precisos. Diversos estudios como este revelan cómo estas plataformas fallan más con las as de peras de raza negra, algo que provoca según otros estudios que los afroamericanos sean arrestados tres veces más de lo que ocurre con peras de raza blanca porque están “sobrerrepresentados en estas bases de datos”.

La tecnología es desde luego interesante para las fuerzas de seguridad, pero de nuevo se plantea el debate entre la cidad y la seguridad. Y aunque ciertamente ese maquillaje logra engañar a la mayoría de estos sistemas —Face ID logra superar la prueba, pero si la a se enfoca de cerca—, es probable que con el tiempo estos algoritmos puedan ser entrenados precisamente para poder superar esa dificultad.

En Xataka | Cómo está regulado el reconocimiento y cómo debería estarlo ahora que va a ser masivo

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