来认识一下“Chameleon”——一种人工智能模型，通过复杂的数字面具可以保护您免受面部识别的影响

一种新的人工智能模型可以在不破坏个人图像质量的情况下掩盖其图像，这将有助于保护您的隐私。

人工智能 (AI) 可以成为隐藏您的个人照片、防止不需要的面部识别软件和欺诈者发现的关键，而且不会破坏图像质量。

佐治亚理工大学的一项新研究于 7 月 19 日发布到预印本 arXiv 数据库，详细介绍了研究人员如何创建名为“变色龙”的人工智能模型，该模型可以生成数字“单一、个性化的隐私保护（ P-3) mask”用于个人照片，阻止不必要的面部扫描来检测人脸。变色龙会让面部识别扫描仪将照片识别为其他人。

该研究的主要作者、数据与情报教授Ling Liu表示：“像 Chameleon 这样的保护隐私的数据共享和分析将有助于推进人工智能技术的治理和负责任的采用，并刺激负责任的科学和创新。”佐治亚理工学院计算机科学学院（与其他研究人员一起开发了 Chameleon 模型）的计算技术，在一份声明中。

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面部识别系统现在在日常生活中很常见，从警察摄像头到 iPhone 中的 Face ID。但不必要或未经授权的扫描可能会导致网络犯罪分子收集图像进行诈骗、实施欺诈或跟踪。他们甚至可以收集图像来建立数据库，用于不必要的广告定位和网络攻击。

制作面具

虽然图像遮蔽并不是什么新鲜事，但现有系统经常会混淆人物照片的关键细节，或者通过引入数字伪影而无法保留任何真实质量的图像。为了克服这个问题，研究人员表示变色龙具有三个具体特征。

第一个是使用跨图像优化，使 Chameleon 能够为每个用户创建一个 P3-Mask，而不是为每个图像创建一个新的掩模。这意味着AI系统可以为用户提供即时保护，也可以更有效地利用有限的计算资源；如果 Chameleon 用于智能手机等设备，后者可能会很方便。

其次，Chameleon 融入了“可感知性优化”——这是指如何自动渲染图像，无需手动干预或参数设置——以确保保留受保护的面部图像的视觉质量。

第三个功能是强化 P3-Mask，使其足够强大，足以挫败未知的面部识别模型。这是通过将焦点多样性优化的集成学习集成到掩模生成过程中来完成的。换句话说，它使用机器学习技术，结合多个模型的预测来提高算法的准确性。

最终，研究人员希望将 Chameleon 的混淆方法应用于个人用户个人图像的保护之外。

“我们希望利用这些技术来保护图像不被用来训练人工智能生成模型。我们可以保护图像信息不被未经同意地使用，”佐治亚理工学院博士生Tiansheng Huang说。还参与了 Chameleon 的开发。