Fawkes照片工具:秘密給人臉識別系統“下毒”

據外媒報導,互聯網上充斥著數十億張照片,其中許多都消失在已經被廢棄的賬號和舊託管服務中。然而由於社交媒體平台的興起,將它們跟照片中的人物鏈接起來比以往任何時候都容易。不為公眾所知的是,一些公司正在悄悄地下載這些內容並用它來創建秘密的人臉識別模型的主體…但有一個解決方案,它被稱為Fawkes。​​​​​​​

資料圖

很明顯,面部識別模型被面部識別系統用來識別一個特定的人。 AI接受的圖像越多,它就能越能準確地識別隨機視頻和圖像中的人物–包括實時監控等。很多人都沒有意識到這些面部識別模型的存在,而這對隱私的影響真的很可怕。

企業和政府能通過簡單地收集人們在網上自由發布的自己的圖片來訓練他們的人工智能模型。大量的信息被輸入到人工智能係統中並由此形成一個難以阻止的難題。

芝加哥大學SAND實驗室的研究人員為解決這一問題邁出了一步,他們讓普通人能對自己的圖像進行複雜的控制。該團隊已經公開發布了Fawkes,一個簡單、免費的工具,它使用人工智能對一個圖像進行微調從而使其在人類看來是不變的但在人工智能係統訓練時卻變得“高度扭曲”。

研究人員解釋稱,通過向系統輸入這些圖像,某人本質上是在參與一種“攻擊”,通過破壞系統對那個人長相的理解來毒害系統。輸入給人工智能的每一張“中毒”圖像都降低了它在圖像和視頻中準確識別那個人的能力,使得它對於任何想要利用它的公司或政府來說幾乎毫無用處。

Fawkes並不是一個簡單的圖像操縱器,而是一個更複雜的人工智能驅動的應用,它會產生一些無法被目標面部識別訓練系統檢測到的變化,這意味著它們將無法識別並移除那些有害的“有毒”圖像。研究人員稱,由於無法分辨出哪些圖像被隱藏了,這些公司將不得不投入相當大的精力,對收集到的所有內容進行分類以找到導致圖像失真的圖像。

根據這項研究,對人工智能的測試顯示了非常高的準確率。

火星直徑大小的太陽黑子出現 潛在影響地球通信系統

北京時間8月12日消息,據國外媒體報導,目前,研究人員觀測到太陽存在一個巨大黑子正在朝向地球,預計未來幾天黑子體積將逐漸增大。該區域被稱為AR2770,是一處與火星直徑相當的“主暗核”區域,其表面散佈著許多隕坑大小的“斑點”。當前太陽黑子正處於25太陽週期,這是最新11年電磁活動週期中的黑子,並觀測到存在輕微耀斑裂紋。雖然AR2770區域還沒有出現“殺手級”太陽耀斑,但專家們正在密切關注,為可能影響地球電力系統運行的耀斑做好準備工作。

該區域被稱為AR2770,是一處與火星直徑相當的“主暗核”區域,其表面散佈著許多隕坑大小的“斑點”。

最新發現的太陽黑子是由業餘天文學家馬汀·懷斯(Martin Wise)在美國佛羅里達州特倫頓市觀測的,他說:“我的太陽望遠鏡很容易瞄準這個太陽黑子。”據悉,他使用一個8英寸直徑的放大鏡片捕捉該圖像。

據太空氣象報告稱,太陽AR2770區域釋放一系列B級耀斑,這是最低等級的太陽耀斑,這是發射穿透地球大氣層的次級電離波。然而,這個黑子正在逐漸增大,未來幾天活躍性可能增大,可能產生更強烈的太陽耀斑。

美國宇航局稱,太陽耀斑是黑子附近磁場線纏繞、交叉或者重組引起的能量突然爆發事件。預測太陽活動性可能會保護太空軌道的宇航員,以及避免人造衛星遭受破壞。

今年6月份,英國華威大學科學家研製一種新型太陽時鐘,它可以更好地計算太陽活動開啟和關閉時間。該研究報告第一作者桑德拉·查普曼(Sandra Chapman)教授說:“太陽活動大事件可能隨時發生,但更有可能發生在太陽活動高峰期。通過對觀測數據清晰排序,我們發現地球過去150年的地磁活動,只有很少一部分發生在這種平靜環境中。”

美國宇航局稱,太陽耀斑是黑子附近磁場線纏繞、交叉或者重組引起的能量突然爆發事件。預測太陽活動性可能會保護太空軌道的宇航員,以及避免人造衛星遭受破壞。

評估未來太陽超級風暴發生風險的能力對於太空氣象敏感的空基、陸基技術至關重要,例如:人造衛星、通信系統、電力分配和航空飛行等。

如果我們掌握一個對太空氣象敏感的預測系統,就能知曉未來發生太空氣象大事件的概率,知道我們什麼時候處於太陽活動平靜期,這樣便於從事太空設備維護等活動。

研究小組使用過去200年的太陽黑子觀測數據綜合分析,並將太陽18個太陽週期的活動性繪製成標準化的11年太陽活動週期,太陽每11年開始一次新的周期,在周期的一半,太陽活動增加,產生更多的耀斑和輻射,所有這些都可以通過太陽黑子進行測量。

研究小組利用自1818年以來每天的黑子數量記錄繪製出太陽活動圖,從而可以精確計算太陽活動的開啟和關閉時間。一旦由太陽黑子的觀測構建了時鐘,就可以對太陽活動和太空氣象觀測進行排序。

查普曼說:“科學家畢生都在努力解讀’自然之書’,有時我們會製造新的方式轉換數據,那些看起來凌亂複雜的事物會突然變得簡單漂亮,我們的太陽時鐘首次清晰地揭曉太陽活動開啟和關閉時間,能區分太空氣象平靜和活躍時間間隔。”

日本餐飲行業開始啟用送餐機器人……

日本餐飲行業開始大量啟用送餐機器人

近日,日本東京山手線第30個新車站“高輪Gateway站”內,東日本鐵路公司(JR東日本)正在全力推進擁有消毒、送餐和運送行李等功能的機器人實證試驗。

據報導,該車站被定位為機器人技術的試驗場。為防止新冠病毒傳播,該公司還考慮使用能消毒的機器人,在不撞到人和牆壁的情況下巡迴,給扶手噴灑消毒液。

另外,該車站還啟用了可以把咖啡送到車站會議室,然後自動歸位的機器人、裝載行李箱自動行走的機器人及適合小範圍移動的交通工具“Personal Mobility”等。

SK電訊與外賣公司Woowa Brothers聯手,將利用5G技術開發送貨機器人服務

韓國移動運營商SK電訊公司表示,已與韓國最大外賣公司Woowa Brothers公司合作,利用5G技術開發機器人送貨服務。此前,Woowa Brothers已在首爾南部水原的有限區域內運營基於4G LTE網絡的送貨機器人,兩家公司自6月起在首爾東部的建國大學校園內對送貨機器人進行了5G技術測試。

兩家公司計劃將該機器人部署在工廠中,用於遠程維護和貨物裝載等任務。

MiR最新移動協作機器人亮相

近日,丹麥著名機器人製造商Mobile Industrial Robots(以下簡稱MiR)推出新產品——移動協作機器人MiR250。 MiR250具有安全性、靈活性、易用性,可以通過快速更換電池實現24小時連軸轉,其模塊化設計使得產品尺寸更小且適應性更強,有助於優化內部物流,可以快速部署在客戶的應用場景,且無需改變設施佈局。

MiR機器人可用於商用或者醫療服務行業,幫助醫院做一些搬運工作或者消毒工作。因為底盤移動靈活,也很容易做二次開發,能夠把以前需要人完成的消毒或者搬運藥箱的工作用移動底盤來替代,可以實現很多自動化的場景

人本集團20億元機器人及智能裝備製造項目落戶蕪湖

8月5日,鳩江區人民政府與人本集團簽署規劃總投資20億元機器人及智能裝備製造項目。根據協議,人本集團擬總投資20億元,建設年產2000萬套高效能、精密機器人及智能裝備軸承,年產3億套高精度微型機器人及智能裝備軸承和年產500萬套高精度機器人及智能裝備用交叉滾子軸承項目。

考古學家利用水下機器人對古代沉船施以保護

據愛爾蘭當地新聞資訊網站“ancient-origins” 8月3日消息,一艘位於希臘阿隆尼索斯島(Alonnisos)海域附近的古代沉船將首次面向公眾開放。本次阿隆尼索斯島(Alonnisos)海域附近的古代沉船遺址得以開發給公眾潛水參觀,得益於水下智能機器人對遺蹟的層層保護。根據資料顯示,這艘木船於公元前5世紀沉沒於愛琴海域,考古學家判斷,這是一艘商用貨船,船上運載了3000-3500壺希臘釀造的葡萄酒。有報導稱,這是歐洲首​​次向普通潛水愛好者開放水下沉船遺跡。

衛星互聯網把“基站”搬到太空

7月上旬,國內首架高速衛星互聯網飛機完成首航,利用一顆高通量衛星在萬米高空完成了百兆以上速度的聯網,並實現了流暢的空中直播。早在今年4月,衛星互聯網就被明確列入新型基礎設施的範圍。作為新一代信息技術演化生成的信息基礎設施,從構想到發射組網,衛星互聯網的藍圖正一步步變為現實。

衛星互聯網示意圖

中國航天科工集團二院供圖

衛星互聯網是什麼?

以衛星為接入手段的互聯網寬帶服務模式

“衛星互聯網主要是指以衛星為接入手段的互聯網寬帶服務模式,它屬於新基建中的信息基礎設施。”中國航天科工集團“虹雲工程”總設計師向開恆說,目前衛星互聯網較多的是指利用地球低軌道衛星實現的低軌寬帶衛星互聯網。相比高軌衛星,它具有低時延、易於實現全球覆蓋的特點。

中國航天科技集團五院全球低軌衛星移動通信與空間互聯網系統中心副主任黃華介紹說,地面網絡靠基站通信,衛星互聯網則是基於衛星通信技術接入互聯網,好比將地面的基站搬到了太空中,每一顆衛星就是一個移動的基站。

根據通信衛星所處軌道的不同,衛星互聯網可分為高軌和低軌兩類。

高軌衛星的軌道距離地面約3.6萬公里,也叫作對地靜止軌道。儘管都在高速運動,但該軌道上的衛星軌道周期和地球自轉週期嚴格一致,相對地面保持“靜止”,其覆蓋的地區也是固定,因此建立通信服務比較容易。利用這個特點,可以通過高軌衛星實現寬帶通信,而且所需的衛星數量不用太多。但高軌衛星互聯網也存在天然的局限。地球半徑只有6378公里,用高軌衛星實現通信服務,相當於從地球表面發信號到3.6萬公里以外,一來一回,再加上信號處理等過程,導致時延不小。對於一般的通話或訪問網頁來說還可接受,但對實時性要求高的應用如聯網游戲、無人機遙控等則無法滿足需求。此外,地面接收高軌衛星信號的終端必須做得比較大,才能良好接收如此遠距離的信號。

因此,人們把目光投向了500—2000公里範圍內的近地軌道。在這個軌道上,地面和衛星之間的通信傳輸時延達毫秒,足夠滿足車聯網、自動駕駛等需求,接收終端可做成手持的,智能手機都能接入。

“衛星互聯網的興起,是由需求和技術的可能性共同驅動的。”黃華說,將衛星互聯網納入新基建,反映了數字化、信息化帶來的需求。而隨著航天和通信技術的進步,又使得提供這種服務成為可能。

專家認為,從發展趨勢看,數字化、信息化已深刻改變人們生活,手機用戶希望隨時隨地都能聯網。儘管地面網絡發達,但許多特定場景下靠地面網絡覆蓋代價太大,難以收回成本。相關數據也顯示,目前全球仍有35億人不能上網,7億人沒有通信服務。於是,將“基站”佈設到近地太空成了一個選擇。而且,與上世紀90年代的銥星等窄帶低速衛星互聯網不同,新的衛星互聯網要實現的是和地麵類似的寬帶網絡服務,也就是低軌寬帶衛星互聯網。

低軌寬帶衛星互聯網如何實現?以1000公里的近地軌道為例,衛星繞地球一圈100多分鐘,通過成百上千個衛星在這個軌道高度組成星座,從而實現對全球的無縫覆蓋。對用戶來說,儘管衛星始終在運動,但每時每刻都有衛星飛過頭頂,網絡信號始終保持穩定覆蓋。

衛星互聯網能幹什麼?

無論身處沙漠還是海上、飛機上,都能享受到像家裡一樣的上網體驗

隨著低軌寬帶衛星互聯網概念的興起,近年來國際上出現了星鏈、OneWeb等相應計劃。

在國內,2018年12月22日,“虹雲工程”首發星即技術驗證衛星被送入軌道,標誌著我國低軌寬帶通信衛星系統建設邁出實質性步伐。 “虹雲工程”是由中國航天科工集團有限公司牽頭研製的覆蓋全球的低軌寬帶通信衛星系統,通過搭建由156顆小衛星組成的衛星互聯網系統,實現全球無死角的自由接入寬帶互聯網。幾乎同時,2018年12月29日,“鴻雁”星座首發星也成功發射並進入預定軌道。 “鴻雁”星座是由中國航天科技集團自主建設的低軌衛星通信系統,其目標也是在太空構建一條四通八達、覆蓋全球的信息通路,計劃用60顆核心骨幹衛星和數百顆寬帶通信衛星組成系統,實現全球任意地點的互聯網接入。

“虹雲工程”技術驗證星發射入軌後,在2019年完成了不同天氣條件、不同業務場景等多種工況下的全部功能與性能測試。測試人員通過衛星用戶終端接入互聯網,成功實現了網頁瀏覽、微信發送、電商購物、視頻聊天、高清視頻點播等典型互聯網業務,也可以正常使用短視頻APP。衛星在軌實測的所有功能與指標均滿足要求甚至超出預期。這顆試驗星用戶體驗速率超過10兆。

“系統建成後,無論我們身處沙漠還是海洋,抑或是飛機上,都能享受到與在家裡一樣的上網速度和服務體驗。”向開恆說,衛星互聯網能夠實現隨時隨地的互聯網接入,尤其是在高山荒漠、深海遠洋等傳統移動通信到達不了的偏遠地方,更具優勢。

黃華認為,儘管衛星互聯網的最大網速比不過地面光纖,但用戶實際使用體驗不會有太大差別。衛星互聯網和地面網絡如5G網絡將是互補關係。在大城市等地面通信發達地區,人們優先使用地面網絡。而在地面網絡不能到達的地區,包括南北極科考、戶外探險等場景則更適合使用衛星互聯網。衛星互聯網能夠滿足信息基礎設施差的地方的需求,填補信息鴻溝,使網絡連接變得可能和便利。

衛星互聯網提供的服務並不限於寬帶,也包括能夠提高定位和授時精度的導航增強功能,可對航空、航海、遠洋貨物等進行跟踪的物聯網等。例如“虹雲工程”就是一個通信、導航和遙感一體化的系統,可滿足應急通信、傳感器數據採集以及工業物聯網、無人化設備遠程遙控等實時性要求較高的應用需求。 “鴻雁”星座是寬窄結合的系統,用戶既可以使用手持終端打電話,也可以上網和使用導航增強功能。

北京九天微星科技發展有限公司首席執行官謝濤認為,通過和5G、工業互聯網、物聯網、大數據等緊密結合,衛星互聯網未來的應用場景會非常豐富。衛星互聯網更像是一個太空中的平台,搭載5G的載荷,可以滿足寬帶通信;搭載攝像頭就能實現遙感;加上導航增強,就能支持自動駕駛。

怎樣用好衛星互聯網?

關鍵核心技術要進行攻關,產業發展要實現良性循環

當下,商業航天發展迅速​​。作為衛星通信與互聯網結合的產物,衛星互聯網尤其是低軌寬帶衛星互聯網勾勒出一幅讓人嚮往的商業藍圖。不過,要真正搭建起系統並投入實際應用,尤其是讓用戶獲得良好體驗,並不簡單。

“儘管我們對衛星和通信技術都有一定掌握,但衛星互聯網建設難度不小,不能一蹴而就,需要進一步創新。”黃華說。

相比高軌衛星相對地球靜止而容易“捕獲”,低軌衛星以每秒7公里多的高速繞地球轉動,這種快速移動所導致的頻率變化、衛星信號的動態切換等,和地面網絡不大相同。為了防止網絡中斷,從而讓用戶有良好的體驗,需要對許多關鍵核心技術進行攻關。此外,為了降低地面維護成本,上千顆在軌衛星有必要通過智能化實現在軌自主運行,這也要通過技術創新來實現。

除了解決技術難題,專家認為,衛星互聯網真正用起來,關鍵還在於被普通大眾接受,要好用也能用得起。這就要求衛星組網實現低成本,地面終端也要實現低成本、小型化。 “例如,通過批量生產,衛星互聯網的衛星會更便宜;通過技術攻關,把芯片越做越小,把天線從‘一塊磚’變成‘一片瓦’。”

謝濤認為,衛星互聯網這種複雜系統對於系統設計、技術路徑選擇、產業配套等都有非常高的要求,有必要在設計之初就考慮到成本、產業成熟度、地面情況以及實際應用需求等綜合性因素。 “衛星互聯網納入新基建給產業的快速發展注入了信心和活力,推動產業鏈提供更高性價比的衛星、載荷和地面終端產品,讓全產業鏈降低成本。”

向開恆表示,一方面,隨著低軌寬帶衛星互聯網應用不斷拓展,通信容量會不斷擴大。而規模越來越大,成本也會隨之不斷下降;另一方面,通過政府層面的引導、市場層面的實踐,整合資源,通過產業化、商業化運作降本提效,形成產業發展良性循環。

專家預計,普通用戶像打手機一樣用上衛星互聯網,可能還需要數年時間。

蘋果三星們將UWB技術帶火,但企業級應用將先獲益

近日,三星在其發布的Galaxy Note20系列智能手機中,正式加入了UWB超寬帶技術。這是繼蘋果之後,又一家主流的手機廠商在其手機產品中植入UWB技術。

三星要在手機中加入UWB技術早在數年前就有跡可循,而在蘋果成為第一個吃螃蟹的人之後,三星跟進也就順應了趨勢發展,

據悉,目前三星在Note20系列上用UWB技術作文件的共享傳輸使用,而在未來三星的設想中,UWB功能還將用來更準確地定位與查找事物,安全精準的解鎖汽車與房屋鑰匙等功能。

UWB技術出現時間很早,早在20多年前,UWB技術作為大帶寬傳輸數據而備受關注,但後來因為Wi-Fi的崛起,UWB技術逐漸沉寂。 UWB作為一項精準的測距與定位技術一直得以延續,不過,因為成本高,應用需求較少等因素,UWB定位技術的圈子比較窄,大眾的認識度不夠。

而從去年開始,隨著蘋果正式植入UWB芯片,使得UWB從一個小眾技術進入到大眾的視野,從目前的消息來看,"華米OV"等主流的國內手機廠商也在積極的佈局UWB技術,可以說,UWB的消費級應用正在走進。

UWB作為消費級應用面臨著哪些問題

手機大廠的積極佈局,固然能夠意味著UWB技術開始面向消費級應用的普及,不過,UWB技術要真正實現大規模的消費級應用,依然還有很長的路要走。這主要體現在兩個方面。

第一個方面,UWB消費級的應用配套產業鏈還不成熟

UWB技術既可作為高速率的傳輸技術,也可以用來做精準的定位技術,而要充分發揮UWB技術的優勢,需要配套產業鏈完善才行,比如本次三星發布的手機用來傳輸數據,只有兩台都植入了UWB芯片的手機才能實現,這在現實應用中的意義有限。

而要實現其他定位、測距、開鎖等功能,則需要有更加豐富的定位標籤類產品、鎖類產品才能實現,要打通這麼多的環節,絕不是一件簡單的事情。這需要一個龐大生態的建設,不是一兩家巨頭企業就能搞定的事情。

第二個方面,就是UWB消費級應用的體驗有待驗證

最近這些年,我們經歷了太多的風口,比如說智能家居、智能硬件、VR/AR、區塊鍊等等,一個新事物的出現,行業往往都會抱有過高的期待,但它是否真的能夠通過商業驗證,被消費者所認可,我們應該理性看待。

比如說作為傳輸技術而言,目前在Wi-Fi普及並且能力越來越強大的條件之下,UWB能難形成替代,而作為高精度的定位技術而言,UWB雖然在穩定性與精度方面有著獨特的優勢,但是它功耗相對較大,成本較高,應用範圍會有所限制。

因為能夠成功的消費級應用有太多因素,比如說產品的性能體驗、產品的實用性、產品的價格等等,這些即便在小範圍內得到驗證的內容,在面向大眾消費者不見得能通用。

企業級的應用照樣值得期待

當然,各大手機廠商積極擁抱UWB技術,這給UWB技術面向消費級應用的普及帶來了前所未有的機遇,可以說UWB的消費級應用一觸即發。但我們也不能忽視UWB的企業級應用市場,尤其是作為定位技術而言,UWB的技術指標與它的價格目前已經在企業級應用站穩了市場。

首先,UWB 定位技術的定位精度比較高,視距(LOS)情況下UWB 定位精度可以達到增長率10cm 以內,這是其他無線定位技術難以企及的,這個精度就能釋放很多企業級的應用場景,比如AGV 小車的管理、司法監獄裡面對於人員的軌跡監測、離散製造過程中對於原材料的實時監控等。

其次,UWB 定位技術的穩定性比較好,從射頻機制層面來說,UWB 發射的脈衝波抗干擾能力就比連續的電磁波強,並且UWB工作的頻段在3GHz-10GHz,相比2.4G 頻段的無線定位技術,外界的干擾信號也少很多。而穩定性是企業級應用的一個硬性指標,這也是很多企業級應用選擇 UWB 技術的一個重要原因。

最後,就是企業級應用對於價格的接受程度高。 UWB 技術方案令人詬病的一個問題就在於建設成本比較貴,而在企業級應用領域,用戶更在意技術與方案能否滿足自己的需求,因此對於價格的接受度會更高。

To B類的UWB應用潛力同樣十分巨大,並且有清晰成熟的商業模式,在各大手機廠商把UWB技術帶火之後,做B端的UWB應用會減少很多阻礙,可以直接受益於這一波的紅利。

來源:中國 UWB 定位技術企業級應用市場調研(2019 版)(物聯傳媒)

來源:中國 Continue reading

給照片穿上“隱身衣”,最強人臉識別算法也失靈!業界推出最新AI工具Fawkes,幫你保護照片隱私數據

導讀:在這個時代,保護隱私數據不再是烏托邦

社交媒體平台正在洩露你的個人隱私。

一張自拍照就能夠識別出姓名、聯繫方式、家庭住址,這對於面部識別技術來說,可能已經不是什麼難事兒。換句話說,只要能夠獲取到照片數據,面部識別技術就能輕鬆獲取個人敏感信息。

如今,我們在社交媒體上的大量曝光,獲取這些照片數據也變得很容易。此前,美國面部識別公司便創建了一個約有30 億張圖像的超大容量人臉數據庫,而這些數據均從Facebook,Venmo,YouTube 等社交媒體平台抓取而來。

無處不在的面部識別技術和未經授權的數據獲取已經對個人隱私造成了嚴重威脅。面對這些威脅,芝加哥大學Sand Lab團隊提出了一種新的解決思路——或許我們可以為照片添加一層“隱身衣”!

人臉識別的剋星Fawkes

Fawkes ,已經讓曠視、微軟、亞馬遜等公司的面部識別算法失靈。

來自芝加哥的調查團隊稱。 Fawkes的正是為照片添加防識別“隱身衣”的AI軟件,經檢測,它已經在最先進的面部識別技術中取得了百分百的勝利。

我們先來看一組圖片。

相信你很難看出兩組照片有任何差別。事實上,後者已經過了Fawkes處理,並能夠屏蔽任何人臉識別算法。

研究人員介紹,Fawkes軟件對人臉圖像進行了像素級的細微更改,肉眼幾乎無法察覺到。而任何掃描這些圖像的算法都會將這些“高度失真”的圖片視為完全不同的人。

而且,Fwkes的處理速度很快,單個圖像僅需要幾分鐘。

如此說來,經過Fawks快速處理的圖像,可以在不改變原貌的基礎上,隨意分享在各大社交媒體平台,而不用擔心照片被相關公司隨意抓取或用於非法途徑。

據了解,Fawkes的命名取自Guy Fawkes Mask(蓋伊·福斯克面具)。該面具形像是英國插圖畫家大衛·勞埃德(David Lloyd)以16世紀英國陰謀家蓋伊·福克斯的臉為原型而創造。最早出現在漫畫《V 字仇殺隊》中。研究人員以此表示,通過AI技術巧妙地,不可察覺地更改照片以欺騙面部識別系統。

研究團隊表示,他們希望Fawkes能夠被廣泛部署和使用,以降低個人隱私洩露的風險。因此,Fawkes已經完全對外開放,任何人都可以下載和使用,Windows和Macs系統均可以支持。據統計,這款軟件已經被下載超過100,000次。

下載連接:http://sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes/#paper

Fawkes“隱身衣”的實現過程

目前Fawkes軟件已經升級到V0.3版本。 V0.3更新了目標選擇算法,比此前的V0.1、V0.2相比,可顯著降低偽裝後攝動偽像的可能性。目前,關於它的技術論文已經對外開放。據了解,該論文將在8月12日至14日舉行的USENIX安全研討會上正式發表。

論文中表明,在此項研究取得了以下幾個關鍵的發現。

以肉眼無法察覺的擾動對圖像的特徵空間表示進行更改。

不管跟踪器(Tracker)如何訓練其模型,圖像偽裝都可為用戶識別提供95%以上的保護。

結果使用Microsoft(Azure Face API),Amazon(Rekognition)和Face ++的最新面部識別進行檢測,Fawkes模型可以100%成功。

對於以上的研究發現,論文中也給出了明確的說明。我們可以看到,整個系統分為用戶圖像和模型驗證兩個階段。

前者是基於Fawkes算法來生成用戶圖像的偽裝版本,後者是通過追踪器(Tracker)從網絡資源中檢索偽裝的圖像,並使用它們來訓練未經授權的面部識別模型。最終可以發現模型輸出的圖像與原始圖像並不相同。

其中,Fawkes算法整個系統的關鍵。在這裡,研究人員利用特徵提取器Φ和目標圖像T,對原始圖像進行偽裝處理,這些目標圖像T均來自可公開獲得的數據集(均大於500K)。 Continue reading

醫用採血機器人通過測試即將投用

導讀:在美國,該臨床程序每年執行超過14億次。

羅格斯大學一個團隊已經開發並正在測試一種幾乎自動的機器人系統,該系統能夠定位可能合適的靜脈,插入針頭甚至抽取血液樣本。

將針插入某人手臂的靜脈並抽取血液樣本或插入靜脈管線是常見的醫療程序,通常是患者護理中必不可少的第一步。根據受試者的靜脈和生理狀況以及醫療技術人員的技能,獲得成功的靜脈通道的挑戰從容易到非常困難。通常,它以失敗的結果而告終。

在美國,該臨床程序每年執行超過14億次。但是,根據臨床研究,在無可見靜脈的患者中,有27%的患者失敗;無明顯靜脈的患者中有40%;消瘦的患者中有60%失敗。醫院可以使用帶有超聲成像的儀器來幫助臨床醫生定位靜脈,但是在超聲引導下手動插入針頭需要仔細的手眼協調才能穩定地放置和控制探頭和針頭。設備還使用了近紅外(NIR)成像系統,但它們的穿透深度僅為3 mm,並且對肥胖患者無效。

穿刺裝置

現在,羅格斯大學(Rutgers University)的一個團隊已經開發並正在測試一種幾乎自動的機器人系統,該系統可以定位可能合適的靜脈,插入針頭甚至抽取血液樣本。該靜脈穿刺設備旨在安全地在前臂周圍靜脈進行採血。該系統結合了超聲成像和小型機器人技術,以識別適合插管的血管,並自動將連接的針頭引向所謂的管腔中心。

圖片來源於網絡

設備操作:(i)超聲(US)成像平面提供目標血管的橫截面圖。 (ii)一旦設備定位了血管,便通過Z軸運動(Zm)DoF馬達對準針;Zm馬達(藍色箭頭)負責使針頭軌跡與血管深度(Z軸)對齊,以確保針尖準確地到達超聲成像平面上的血管中心。 (iii)軌跡對齊後,通過注射運動(Inj m)DoF馬達(綠色箭頭)插入針頭,並在針尖到達血管中心後自動停止。

臨床醫生會進行以下設置:將機器置於對象的手臂進行定位,對目標區域進行消毒/擦拭,應用超聲水凝膠並選擇目標靜脈的中心(如圖所示)。然後,設備使用這些坐標來確定必要的運動學,以確保針尖在血管中心與超聲成像平面相交。

圖片來源於網絡

(d)在研究過程中將器械放置在前臂上方。 (e)超聲圖像顯示成功靜脈穿刺後目標血管中存在的針尖。血管壁由黃色虛線橢圓標識。圖像中的Z軸表示容器深度,Y軸表示容器的矢狀位。相對於超聲換能器頭(圖像頂部)記錄血管和針尖的位置。

一旦對準並穩定,操作員便開始操作程序,然後注射軸滑架將連接的針尖置於參與者的前臂以25度角向前驅動到靜脈中心的目標,插入針頭並抽出5毫升血液樣本。

迄今為止,在有限數量的測試對像上的結果是令人滿意的,並且可以與臨床標準相媲美或更好。所有31名參與者的總體成功率為87%,而25條容易獲得靜脈的參與者的總成功率為97%,平均手術時間為93±30秒。

研究人員指出,該系統設備的未來版本可能會擴展到其他血管通路領域,例如靜脈導管,中心靜脈通路,透析和動脈導管放置。此外,該系統可以與完整的血液評估子系統結合使用,以實現“多合一”採血和測試結果的安排。

陸軍中的AI與自主機器人,是這樣的

每每說起AI與機器人,很多人腦海中首先浮現的往往是那些“後啟示錄時代”下恐怖、且具有強大超智能的機器,它們橫行無忌、甚至佔領了整個世界乃至宇宙。電影《終結者》可以說是人們對於AI恐懼之情的典型具象體現,其中的天網(Skynet)——以計算機為基礎的人工智能防禦系統,被影片稱為“基於人工神經網絡的集體意識與人工通用型超智能係統”。但目前看來,AI似乎並不像科幻小說中所描述的那樣充滿戾氣。相反,AI正在執行諸多繁瑣且傳統上只能以手動方式完成的任務,同時為我們帶來從識別到對話、再到預測分析模式匹配的各類自主系統。

相較於科幻片裡誇張的想像力與創造力,現實中的軍事組織在AI領域的投資卻尤為真實。以幫助人類更好地完成現有任務的角度,機器學習與AI的實現方式真沒那麼戲劇性。有趣的是,提昇機器智能的過程,反而令人類得以更好地理解並控制周邊的環境。

美國陸軍研究實驗室機動與機動性事務AI與機器學習應用性能管理負責人John Fossaceca最近在一場AI大會上(AI in Government)發表演講,分享了“AI如何應對各類日常場景?”,同時也介紹了“美國陸軍的自主機器人乃至其他機器的未來發展方向”。

問:美國陸軍目前如何運用AI技術?

John Fossaceca:陸軍正在以多種方式使用AI技術,例如將其引入預測性維護當中。 AI技術能夠幫助我們預測,如何搶在汽車發生故障之前,替換或維修相關的零配件。做到了這一點,我們將節約下大量金錢並提高操作安全性。目前布拉德利戰車等多種軍用載具都在嘗試這項功能。

陸軍方面掌握著大量數據,而AI與機器學習技術普遍需要大規模數據支持。以Maven項目為例,此計劃使用無人機發回的數據幫助分析人員自動完成某些軍事工作。 Maven項目中就使用到一系列標準化AI工具,例如穀歌的TensorFlow,當然也配合陸軍內部構建的自定義工具。

陸軍還在積極研究,使用AI技術增強自動駕駛汽車、電子戰與信號情報、傳感器融合以及增強現實等等。 AI將通過聯合全域指揮與控制(JAD-C2)等計劃,提高戰場上的態勢感知能力,最終改善軍方的決策制定水平。

AI在軍隊中的另一項重要作用在於,實現更好的人才管理。目前,陸軍AI特遣隊(AITF)就在主動使用AI技術,尋求成功作戰所必需的能力與屬性,並結合這些需求物色潛在的軍事人才。

在作戰能力發展司令部下轄的陸軍研究實驗室(ARL)中,AI已經成為一大主要研究領域。 ARL可以算是陸軍內部的研發中心,管理著多項AI相關計劃。以名為“機動與機動性人工智能(AIMM)”的基本研究計劃為例,其目標在於引導陸軍思考如何為下一代戰斗車輛(NGCV)在無需人為介入的前提下獲得良好的越野能力。這些下一代智能車輛,能夠根據特殊情況、環境條件做出推理,進而做出最佳行動決策,同時向士兵發出情況通報,以提高對戰場的態勢感知水平。 ARL還擁有其他多項重要研究計劃,並著力運用AI方法在其中推動創新,相信這一切都將給未來的陸軍帶來更強的作戰能力。

將來,美國陸軍將使用AI技術處理來自多個傳感器的輸入數據,藉此準確描繪戰場威脅,同時加快由陸軍未來司令部領導的Convergence(融合)項目中的目標制定與目標決策過程。

問:採用人工智能/機器學習技術,陸軍面臨哪些挑戰?

John Fossaceca:「商業AI」依賴於龐大的計算資源與海量數據,其中云計算資源能夠及時向終端返回處理結果。但另一方面,「戰地AI」則受限於邊緣設備——計算機處理器相對輕量化,且在戰場對抗環境下通信帶寬可能較有限。

在陸軍的實際應用中,我們通常得不到充足的訓練數據,現有的數據往往已經損壞或者噪聲過多。運營環境也趨於動態變化,有時會因道路、建築物以及基礎設施受損而變得混亂不堪。另外,我們需要面對來自多個來源的異類數據,某些數據甚至具有欺騙性或者已經受到對手的操縱。

目前的AI技術往往非常脆弱,甚至在理想的運營條件下也有可能發生崩潰。其推理能力也非常有限,特別是在實時推理方面表現不佳。部分已經部署的系統雖然不斷強調其AI能力,但實際功能往往受限於硬編碼規則,而缺乏從傳感器及其他系統收集輸入內容,並做出推斷與推理的能力——更遑論提供增強型態勢評估了。

相當一部分AI方法都依賴於“監督學習”(例如深度學習),這類技術會構建起龐大的模型,通常需要在超大規模計算基礎設施之上,以“批處理”形式學習成上千萬甚至上億個參數。很明顯,陸軍需要的是能夠擺脫這類束縛、真正擁有在線實時推理能力的解決方案。

最終我們發現,現有系統並不能真正自動運行,其仍需要人為介入、干預乃至手動控制。早在2018年,我們就開始嘗試通過反饋進行學習,由人類觀察者向智能代理提供正面或負面信號。通過這種方式,我們證明可以大幅縮短學習時間。我們將這項研究擴展並總結為“示範學習”,稍後我們會進一步討論這個議題。

隨著研究的深入,我們意識到需要一種與「智能代理」的自然交互方式。除了自然的對話與接觸之外,由於AI缺少對世界的認知常識與“樸素推理”能力,很多問題隨之浮出水面。我們則通過AIMM中的第二項工作——上下文感知決策制定——努力攻克這些挑戰。

問:陸軍如何為人工智能/機器學習項目提供數據支持?

John Fossaceca:陸軍乃至整個國防部,都在開展大規模數據收集與標記工作,藉此為AI算法準備可用的數據資源。例如,Maven項目中就使用到大量來自無人機的視頻素材。有時候,我們也會根據保密級別,通過眾包技術進行數據標記。其他舉措還包括ARL的內部工作,例如從各個位置收集內部數據,並與研究合作夥伴一道整理並標記各類地形數據。 ARL在馬里蘭州設有機器人研究合作園區(R2C2),在園區內收集數據並進行各類自主實驗。

除了Maven項目之外,國防部還在運用先進工具進行情報分析。其中大部分項目致力於使用深度學習方法檢測圖像中的特定對象,而實現的前提,自然是對大量數據進行清洗、整理與標記。此外,項目還要求研究人員使用存儲、算法工具包、計算資源、測試以及部署工具共同構建起AI管道。為此,項目團隊往往需要開發出數據格式標準,以保證實驗與測試場景之間保持一致,並為用戶提供熟悉的環境。數據存儲庫本身也需要進行分類以供用戶訪問,同時保證其中的數據隨附可用描述。為了在多個數據庫之間實現信息訪問標準化,軍方做出一系列努力,旨在降低情報界使用AI成果的門檻。

問:陸軍如何利用自動駕駛汽車實現機動性目標?

John Fossaceca:在陸軍的機器人與自主系統(RAS)戰略中,副總參謀長Daniel B. Allyn將軍明確提到,“RAS的整合,將幫助未來作為聯合部隊重要組成部分的美國陸軍,獲得克敵制勝、控制地形、保護民眾以及鞏固利益的能力。RAS還將幫助未來的陸軍部隊得以與其他多個領域的戰鬥行動保持統一,將力量從陸地投射至海洋、太空以及網絡等多個空間,共同維護聯合部隊的行動與作戰靈活性。”

根據RAS戰略的描述,“有效整合RAS,將提高美軍維持高強度作戰的能力,並使敵方無法做出有效反應。陸軍必須加緊建立自己的RAS能力,這是一場與敵方比拼速度的RAS軍備競賽。一旦落後,敵方將採用一系列新策略破壞美國的軍事優勢,並藉此獲悉的美國軍事體系劣勢。”

為了實現RAS戰略的願景,自動駕駛車輛必須能夠保障“機動自由”,同時降低士兵的傷亡風險。這就要求人類與機器之間實現自主協作。車輛將成為戰場上的隊友,而不再只是一種武器裝備。這些“人機集成小隊將幫助軍方在情況不明的條件下探尋、適應、戰鬥並最終取勝。” Continue reading

美國藥店零售巨頭秘密部署人臉識別系統達8年,重點針對有色人種

導語:美國第三大連鎖藥店Rite Aid的人臉識別技術涉嫌種族歧視。


美國藥店零售巨頭秘密部署人臉識別系統達8年,重點針對有色人種近日,路透社公佈的一項調查顯示,美國第三大連鎖藥店Rite Aid在全美200家商店中秘密部署人臉識別系統,其中大部分部署於有色人種居住的低收入社區中。

據悉,他們使用該技術已超過8年,直到最近才停止。

Rite Aid是美國東海岸最大的連鎖藥店之一,總部位於賓夕法尼亞州,在美國開設有大約2500家商店。該連鎖藥店出售處方藥以及保健藥品、化妝用品、家庭日用品等多種商品。

1
擁有該項技術的Rite Aid會拍攝並在後台直播每個進入商店的人,創建一個獨特的面部輪廓。當顧客走到Rite Aid商店的另一檯面部識別相機前,新的圖像就會被添加到顧客現有的個人資料中。
當商店管理員看到有人犯罪或者有可疑動作時,會在後台進行搜索匹配,經過經理批准後,才會將此人添加到“可能從事潛在犯罪活動的人”的監視名單中。

當顧客再次走進使用了這項技術的Rite Aid時,安全監管員將新採集的圖像與“可能從事潛在犯罪活動的人”名單進行匹配。若匹配成功則會將警報發送到安全員的手機上。相關人員在確認匹配準確後,將要求該顧客離開商店。

商店安全管理人員補充說,他們在10天后就無法獲取這些圖像,除非此人根據在商店的行為被列入監視名單。

Rite Aid隨後證實了其面部識別程序的存在和範圍。並稱該公司使用人臉識別技術的目的是防止盜竊和暴力犯罪,保護員工和顧客免受暴力侵害,不涉及種族歧視。

雖然Rite Aid表示,他們會告知顧客,在進入商店時有相機對他們的面部進行掃描並識別。但是調查發現,至少三分之一的商店並未設置相關標識。並且Rite Aid拒絕透露在哪些商店部署這些設有人臉識別功能的相機。

路透社調查中發現,紐約和洛杉磯的75家Rite Aid商店中,有33家商店部署有這種相機。

設有人臉識別功能的相機很容易辨認,它們通常懸掛在商店入口附近和化妝品過道的天花板上。大多數長半英尺,呈矩形,標有其型號“iHD23”或帶有供應商首字母“DC”的序列號。

這75家商店中,較貧困地區的商店比高收入地區的商店使用面部識別的可能性要高得多。

在黑人和拉丁裔居民等有色人種佔比最大的地區,商店裡部署人臉識別系統的可能性是其他社區的三倍以上。

目前,Rite Aid發表聲明表示已關閉所有設有人臉識別功能的相機。相關人員稱,“鑑於該技術的實用性越來越不確定,其他大型科技公司似乎正在縮減或重新考慮在人臉識別方面的投入。”

近年來深受財務虧損困擾的Rite Aid並不是唯一採用或嘗試人臉識別技術的零售商。

2018年,部分美國零售商成了一個旨在測試反犯罪技術的聯盟——零售防損研究委員會(Loss Prevention Research Council),將人臉識別技術視作“有發展前途的新工具”。其中美國有幾家零售商決定採用人臉識別技術,此技術可以幫助增加銷量,減少損失。

美國第二大零售商Home Depot向路透社表示,他們在至少一家商店測試了人臉識別能否減少入店行竊,但已在2020年停止實驗。此外,CNBC報導顯示,截至2019年初,美國知名家裝產品零售公司Menards在至少10個地點試用了人臉識別系統。沃爾瑪也在少數商店試用了該系統。

弗吉尼亞州獨立的7- 11連鎖店老闆告訴路透社,他們從2018年開始試用該軟件,但後來放棄。他們發現這個系統很大程度上是準確的,但對用戶不友好,而且維護成本太高。該系統在網上的廣告中稱月費為99美元。

2

美國政府機構的一項研究表明,當受試者的膚色較深時,支持該技術的算法更容易出錯。 Continue reading

物聯網醫療監測的未來是什麼?

導讀:借助遠程患者監測設備,患者不再需要在獨立生活和在發生健康緊急情況時感到安全之間進行選擇。借助物聯網技術提供的持續監測和實時警報,即使患者決定呆在家裡,患者及其家人也會感到安心。

物聯網使醫療監測變得更加廣泛和有效。過去,只能在醫療機構中或在家庭或家庭護士的照料下對患者進行監測。如果患者決定在醫院治療,則他們的生命體徵——血壓、血糖水平和心髒水平——可以由醫療專業人員進行監測。但是,如果患者決定在家中接受護理,那麼他們將冒著無法立即發現疾病並發症的風險。

借助遠程患者監測設備,患者不再需要在獨立生活和在發生健康緊急情況時感到安全之間進行選擇。借助物聯網技術提供的持續監測和實時警報,即使患者決定呆在家裡,患者及其家人也會感到安心。根據Grand View Research,全球物聯網遠程健康監測市場預計將從2014年的584億美元增長到2022年的3000億美元以上。未來,物聯網健康監測將為老年人、患者和身體或精神殘疾的患者提供更大的獨立性和活動性,並減輕家庭和醫生的壓力,一旦出現問題,他們可以立即收到警報並作出反應。

通過物聯網監測讓患者和護理人員安心

把生病或年邁的家庭成員獨自留在家裡的壓力會影響他們親屬的日常生活。許多家庭成員會抽出工作時間來照顧生病的親屬,因為他們擔心自己不在時會發生不好的事情。但是,物聯網健康監測將自動監測緊急情況並向護理人員報告。物聯網健康監測將通過使用可追踪患者狀況的可穿戴技術來監測患者的重要健康信息。這些可穿戴設備的範圍從戴在手腕上的血壓和脈搏檢測器,到作為項鍊佩戴的個人應急系統,再到戴在臉上的睡眠呼吸暫停器不等,它們通過無線網絡報告健康信息和統計數據。這種健康信息流使得健康異常和緊急情況能夠被立即檢測並得到護理,或者通過短信或電子郵件向家人和醫生髮出警報,或者與急救服務中心聯繫,例如,患有心髒病的老年父母可以通過物聯網健康監測系統進行監測,如果發生健康緊急情況,可以自動呼叫救護車。

通過物聯網監測提高患者獨立性

物聯網健康監測使老年人和慢性病患者能夠獨立進行日常生活,而不必擔心在緊急情況下無法獲得幫助,從而提高了他們的獨立性。將來,越來越多的家庭將擁有先進的傳感器網絡來監測患者活動,以便在緊急情況下獨居的患者也可以獲得幫助。傳感器可以放置在櫥櫃、冰箱、浴室門以及患者日常接觸的任何其他地方。這項技術已經在一些家庭中使用,這要歸功於創新者,如倡導家庭物聯網實踐的SimplyHome。 SimplyHome的系統可以監測日常活動,並可以報告患者在家中是否沒有常規活動,以便家人或醫療專業人員對患者進行檢查。

GTX公司是另一個遠程患者監測設備的創新者,他們提供了一種在家庭以外監測患者的技術。他們的產品GPS SmartSole是一款GPS跟踪鞋墊,適用於癡呆症、阿爾茨海默病和其他精神疾病患者。患者家屬或看護人可以設置一個地理圍欄,這是患者家庭或附近的特定邊界。每當穿著SmartSole的患者越過地理圍欄時,醫療保健專業人員和家庭成員都會收到警報,以便他們能夠快速找到患者並安全將其送回家中。

智能藥物

對患者來說,另一個挑戰是跟踪他們的處方藥常規。對於患有癡呆症或阿爾茨海默氏病的患者或服用複雜藥物的患者來說,很難記住何時服用藥物以及服用多少藥物。 (來源物聯之家網)如果患者服用某種藥物的次數太少或過多,則可能導致嚴重的副作用和緊急醫療情況。基於物聯網的智能藥盒和包裝使醫療專業人員和家庭可以輕鬆跟踪患者的用藥時間和攝入量。

MedSignals解決方案是其運營的MedSignals智能藥盒。藥盒有4個隔間,每個隔間最多可容納70個小藥丸。在患者服藥前,每個隔間都保持關閉。一旦服藥時間到了,每個隔間對應的按鈕中就會亮起,這樣病人就知道該吃哪種藥。 MedSignals藥盒上還有一個揚聲器,可以播放定制的劑量說明,以明確哪些藥丸和服用多少。

此外,通過將物聯網技術直接整合到藥物的原始包裝中,Mevia公司採用了一種不同的方法來解決藥物責任問題。 Mevia開發了智能包裝,每當從包裝或瓶子中取出藥丸時,該包裝就會自動發送警報。 Mevias的包裝方法減輕了患者或看護人的負擔,這對於記憶力差的患者和工作繁忙的看護人特別有用。在不久的將來,製藥公司可能會開始與Mevia等公司合作,以幫助患者按時服藥或提醒看護人,並確保每次服用正確的劑量。

隨著物聯網醫療監測設備的普及,請不要讓您的公司錯過它可以為您客戶提供的舒適性和獨立性。

聯絡我們

地址
香港九龍觀塘鴻圖道57號南洋廣場1808室
Rm.1808, Nanyang Plaza, 57 Hung To Road., Kln. HK

電話
23091888

電郵
info@iothk.net