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您的位置: 文学城 » 新闻 » 焦点新闻 » "AI隐形衣"曝光:明明就在眼前 AI却不知道那是个人

"AI隐形衣"曝光:明明就在眼前 AI却不知道那是个人

文章来源: 壹苹新闻网 于 2026-08-17 13:31:15 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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电影中的隐形衣尚未成真,美国资安研究人员却找到让AI“视而不见”的方法。只要把电脑生成的特殊图纹印在衣服或贴到汽车上,监视器虽然仍会录下完整影像,背后的辨识系统却可能看不出画面里有人或车辆,因而不会发出追踪警报。

美国资安研究人员史威林根公布六个图案,但其实有效过更强的图案没有公布,以免被视觉辨识人员拿来加入训练。Tech Crunch

《TechCrunch》报导,美国资安研究人员史威林根(Bill Swearingen)过去一年反复进行约3100万次测试,开发出名为“noRecognition”的反辨识图纹。他表示,现在已能依需求生成图案,干扰美国街头常见的车牌辨识器、人体侦测及脸部辨识系统。

近年监视器不再只是把影像录下来。

搭配AI辨识演算法后,系统可以从数以万小时计的影像中,自动找出特定车牌、车辆、人物或脸孔,让警方不必逐一观看画面,就能像从干草堆中抽出一根针般锁定目标。

史威林根的图纹不会遮挡镜头,也不会让穿戴者从影像里真正消失,而是让辨识演算法无法判断被图纹覆盖的东西究竟是人、汽车或其他物体。

系统如果没有侦测到目标,就不会自动标记、搜寻或发出警报,使穿戴者重新变成埋藏在大量影像中的一根针。

“隐私是一项基本权利。”史威林根表示,他希望让不愿被追踪的民众,能够选择退出演算法监控。

史威林根住在密苏里州堪萨斯城,也是当地资安社群SecKC的共同创办人。

他说,居住地附近布满监视器,有些甚至仅相隔几英尺,但居民从未同意自己要受到全天候监看,他也从未同意政府把驾照照片拿去进行脸部辨识。

真正让他动手研发的原因,是去年曾想参加一场示威活动,却担心沿途监视器可能辨识、追踪行使集会与言论自由的参与者。

他自认身为住在美国中部的白人男性,过去很少因身分或外貌遭受歧视;如果连他都对监控感到不安,处境更弱势的人可能更加不敢公开表达意见。

史威林根最初建立小型实验室,逐一测试不同的开源影像辨识演算法,接着增加运算能力,将系统发展成一套强化学习模型。他形容,这个过程就像“教AI如何画画”。

每当生成图纹仍被监视器认出,模型就修改图案再次测试,反复尝试直到能同时骗过多种演算法。

史威林根宣称,目前模型已找到可以干扰11套开源辨识演算法的图纹。这套模型现在每分钟都能生成新图案,而且每一批的数学效果都比上一批更好。

史威林根8月7日在拉斯维加斯举行的DEF CON资安大会上,首度进行公开实地测试。他与汽车影音频道Donut Media合作,使用最新图纹包覆一辆2009年式Toyota Yaris,再让汽车通过车牌辨识摄影机,“我们证明它确实有效。”

不过,没有被图纹完整包覆的车轮仍是测试中的难题。Donut Media预计未来数周公开完整实验视频。

有特别图案的女性,AI无法辨识为人类。Tech Crunch

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"AI隐形衣"曝光:明明就在眼前 AI却不知道那是个人

壹苹新闻网 2026-08-17 13:31:15

电影中的隐形衣尚未成真,美国资安研究人员却找到让AI“视而不见”的方法。只要把电脑生成的特殊图纹印在衣服或贴到汽车上,监视器虽然仍会录下完整影像,背后的辨识系统却可能看不出画面里有人或车辆,因而不会发出追踪警报。

美国资安研究人员史威林根公布六个图案,但其实有效过更强的图案没有公布,以免被视觉辨识人员拿来加入训练。Tech Crunch

《TechCrunch》报导,美国资安研究人员史威林根(Bill Swearingen)过去一年反复进行约3100万次测试,开发出名为“noRecognition”的反辨识图纹。他表示,现在已能依需求生成图案,干扰美国街头常见的车牌辨识器、人体侦测及脸部辨识系统。

近年监视器不再只是把影像录下来。

搭配AI辨识演算法后,系统可以从数以万小时计的影像中,自动找出特定车牌、车辆、人物或脸孔,让警方不必逐一观看画面,就能像从干草堆中抽出一根针般锁定目标。

史威林根的图纹不会遮挡镜头,也不会让穿戴者从影像里真正消失,而是让辨识演算法无法判断被图纹覆盖的东西究竟是人、汽车或其他物体。

系统如果没有侦测到目标,就不会自动标记、搜寻或发出警报,使穿戴者重新变成埋藏在大量影像中的一根针。

“隐私是一项基本权利。”史威林根表示,他希望让不愿被追踪的民众,能够选择退出演算法监控。

史威林根住在密苏里州堪萨斯城,也是当地资安社群SecKC的共同创办人。

他说,居住地附近布满监视器,有些甚至仅相隔几英尺,但居民从未同意自己要受到全天候监看,他也从未同意政府把驾照照片拿去进行脸部辨识。

真正让他动手研发的原因,是去年曾想参加一场示威活动,却担心沿途监视器可能辨识、追踪行使集会与言论自由的参与者。

他自认身为住在美国中部的白人男性,过去很少因身分或外貌遭受歧视;如果连他都对监控感到不安,处境更弱势的人可能更加不敢公开表达意见。

史威林根最初建立小型实验室,逐一测试不同的开源影像辨识演算法,接着增加运算能力,将系统发展成一套强化学习模型。他形容,这个过程就像“教AI如何画画”。

每当生成图纹仍被监视器认出,模型就修改图案再次测试,反复尝试直到能同时骗过多种演算法。

史威林根宣称,目前模型已找到可以干扰11套开源辨识演算法的图纹。这套模型现在每分钟都能生成新图案,而且每一批的数学效果都比上一批更好。

史威林根8月7日在拉斯维加斯举行的DEF CON资安大会上,首度进行公开实地测试。他与汽车影音频道Donut Media合作,使用最新图纹包覆一辆2009年式Toyota Yaris,再让汽车通过车牌辨识摄影机,“我们证明它确实有效。”

不过,没有被图纹完整包覆的车轮仍是测试中的难题。Donut Media预计未来数周公开完整实验视频。

有特别图案的女性,AI无法辨识为人类。Tech Crunch