如何用「敌对」图案欺骗监控摄像头和AI识别系统

网络安全专家比尔·斯韦林根（Bill Swearingen）发布了noRecognition项目——一个用于生成可欺骗监控AI的图案系统。这些图案应用于衣物或车辆后，能扰乱摄像头对物体、人脸和车牌的识别，使其在追踪系统中「隐形」。

该创新基于机器学习：斯韦林根的算法生成图案，在开源识别模型上测试并优化，每次失败后进行改进。经过一年研究，他进行了超过3100万次测试，成功对抗11种主流算法，包括Flock、Axon和Clearview AI*。该技术不会阻断录像，但能混淆AI，阻止物体识别。

在拉斯维加斯Def Con大会上，斯韦林根展示了图案在真实环境中的效果。一辆贴有此图案的汽车成功躲过用于车牌捕捉的Flock摄像头。未来计划包括推出带有此类图案的服装和配饰，以及在车辆上应用图案。创作者强调，该技术旨在重建隐私权，以应对无处不在的监控。