カナダ・トロント大学の研究プロジェクトは、2018年5月、顔認識システムを妨害するアルゴリズムの開発に成功した。

技術進歩に伴ってその精度が向上しつつある顔認識システムに対抗し、個人のプライバシーを保護する“プライバシーフィルター”として注目されている。

・顔認識システムを妨害するアルゴリズムを開発

このアルゴリズムは、2つの人工知能アルゴリズムを戦い合わせて学習させる、ディープラーニング（深層学習）の手法のひとつ「アドバーサリアル・トレーニング」を用いているのが特徴。

研究プロジェクトでは、顔認識アルゴリズムと、顔認識のタスクを妨害するアルゴリズムを開発し、これらを互いに戦わせながら学習させた。

その結果、顔認識アルゴリズムが画像の顔を認識するために目の角を探していると、顔認識妨害アルゴリズムが、画像にわずかな歪みを生じさせ、目の角を認識させづらくするといったように、顔認識アルゴリズムのタスクを妨げるようになったという。

実際、600人以上の顔画像データを使って、この顔認識妨害アルゴリズムを検証したところ、ほぼ100％であった顔認識の精度が0.5％にまで大幅に低下した。

・個人のプライバシー保護に役立つ

このように研究プロジェクトが開発した顔認識妨害アルゴリズムの仕組みは、ソーシャルメディアネットワークやウェブサイト、モバイルアプリなどに実装することによってプライバシーの保護に役立つとの期待が寄せられている。（文　松岡由希子）

University of Toronto