El reconocimiento facial es una tecnologia muy util, por ejemplo, para facilitar el acceso a tu iPhone sin necesidad de tener que andar recordando contraseñas. Sin embargo, desde el punto de vista de la privacidad es todo un reto mantener el anonimato y más “contra” empresas como Clearview capaces de extraer información de tu “cara bonita” de la web pudiendo después vender dicha información a otras empresas para cualquier tipo de utilización.

Por eso, la Universidad de Chicago ha ideado una táctica muy sutil pero a la vez eficaz para luchar eficazmente contra este tipo de algoritmos de espionaje.

Llamado Fawkes, un homenaje a la máscara de Guy Fawkes que se ha convertido en sinónimo del anónimo colectivo en línea Anonymous, el equipo de Chicago ha ideado un método para reducir la precisión de estos modelos para que no sean confiables, o forzar a los propietarios del modelo a pagar costos significativos por persona para mantener la precisión.

Al intercambiar o distorsionar algunos de estos pixeles, la cara aún podría ser reconocible para tí o para mí, pero se registraría como una persona completamente diferente a casi todos los algoritmos de reconocimiento facial populares.

Según la investigación del equipo, esta técnica de «encubrimiento» logró engañar a los sistemas de reconocimiento facial comercializados por Microsoft, Amazon y Google el 100% del tiempo.

Si tienes una imagen que deseas proteger de los fisgones o buscadores, puede cargarla en Fawkes, que luego mezcla esos pixeles invisibles en aproximadamente 40 segundos por fotografía, según los investigadores.

A continuación, puedes cargar la nueva foto codificada en secreto en la plataforma de redes sociales que elijas con el conocimiento de que si, por ejemplo, una empresa como Clearview llega a buscar tus fotos públicas, es probable que esta imagen en particular no se conecte a ninguna de sus otras imágenes digitales en línea.

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