Las máscaras no ayudan. Cómo engañar a una cámara de vídeovigilancia y evitar que te desanimen en la calle

Moscú se convertirá pronto en líder en número de cámaras de vídeo con capacidad de reconocimiento facial. Pero no a todas las personas les gusta que las autoridades les sigan y estén al tanto de sus movimientos, por lo que no es de extrañar que los especialistas en seguridad informática hayan empezado a idear diferentes formas de despistar a dichas cámaras. Normalmente, todos ellos implican camuflarse con ropa, accesorios o maquillaje especiales. Una especie de camuflaje para que la selva de piedra se esconda del ojo omnipresente de las autoridades.

El sistema de reconocimiento facial consta de dos etapas. En el primero, un ordenador analiza las secuencias de vídeo y resalta la zona en la que se capta el rostro. Una vez identificada la cara, se convierte una imagen en color en una zona gris, y luego se determina la posición de los ojos, se recorta el contorno de la cabeza, y a partir de ahí se crea un vector numérico con cientos de parámetros que distinguen una cara de otra. Una vez encontrado un conjunto de características únicas, sólo queda comparar los datos con los que ya están en la base de datos y encontrar las máximas coincidencias con la persona que se quiere desanonimizar.

Cuantas más fotos procese el sistema, con más precisión se podrá identificar a un desconocido. La base de datos puede llenarse con fotos de las redes sociales y otras fuentes públicas. Además, las imágenes pueden ser proporcionadas por diversos organismos (Ministerio del Interior, FSB, FMS) y organizaciones comerciales (por ejemplo, bancos y casas de apuestas que identifican a los clientes mediante fotos con pasaporte, servicios de maquillaje para el cabello y aplicaciones como FaceApp y MSQRD que procesan los selfies con filtros de redes neuronales).

Es casi imposible protegerse de quedar atrapado en una base de datos de este tipo. Aunque uno no muestre su cara en las redes sociales y en las aplicaciones móviles, tendría que renunciar a los servicios bancarios y a los documentos con fotos incorporadas (por ejemplo, los pasaportes).

Adversarial Fashion, una línea de ropa de la hacker y diseñadora Kate Rose, fue presentada en la conferencia de ciberseguridad DefCon de Las Vegas. Se inspiró en el conocimiento de que los sistemas de vigilancia suelen equivocarse en los números de matrícula y devuelven las multas a los conductores honrados, no a los infractores. Rose cree que esa ropa confundiría a las cámaras de la calle y dificultaría su trabajo.

La colección Moda Adversaria incluye camisetas, sudaderas con capucha, chaquetas, vestidos y faldas con imágenes alteradas de señales de coches y otras imágenes esquemáticas. La ropa está diseñada para los residentes de EEUU, con los carteles codificados con el texto de la Cuarta Enmienda de la Constitución, que establece el derecho de los ciudadanos a proteger su persona y su propiedad, y la prohibición de registros e interrogatorios sin orden judicial. El coste de la ropa oscila entre 25 y 50 dólares.

Una tecnología similar se utiliza en el tejido HyperFace creado para el proyecto de afrofeminismo neuroespeculativo de Hyphen-Labs. El tejido tiene un patrón especial que imita una serie de caras esquemáticas. Cada patrón está dirigido estrictamente a un algoritmo específico utilizado en las cámaras con reconocimiento facial. El principio del antirreconocimiento se basa en que los algoritmos intentan separar el fondo de las caras, pero como las caras están colocadas por toda la figura, es imposible identificar una de ellas.

Los residentes de Hong Kong que participan en protestas callejeras luchan contra la desanonimización con métodos más radicales. Utilizan cuerdas para dejar caer postes en los que se han colocado cámaras de seguridad o vierten pintura sobre las cámaras. También van a los mítines con paraguas, protegiéndose así de la vigilancia. Anteriormente, los manifestantes intentaron evitar su identificación llevando gafas de sol, vendas de gasa y capuchas. Llevar estos accesorios por separado resultó inútil, ya que los algoritmos informáticos siguen detectando la identidad de los alborotadores, pero combinarlos es bastante eficaz. Otro método eficaz de camuflaje es apuntar con un rayo láser a las cámaras de seguridad. El láser ilumina el objetivo, lo que da lugar a una imagen borrosa sobre un fondo oscuro. En Rusia, es ilegal llevar máscaras y utilizar láseres en los mítines y piquetes.

La empresa rusa Videomax ha realizado un interesante experimento. Se descubrió que los bigotes falsos, las barbas y las gafas oscuras y transparentes por separado no consiguen engañar a los algoritmos. Compartir una peluca, simular moratones, llevar un tocado y pegar parches en la cara reduce la precisión del reconocimiento sólo a la mitad. Al mismo tiempo, el maquillaje «patriótico» con la tricolor rusa en la cara en un ángulo de 45 grados y una gorra de béisbol con la palabra «Rusia» escrita en ella elimina por completo el reconocimiento del rostro.

El director de distribución de tecnología de Yandex, Grigory Bakunov, ha inventado un método de disfraz más sofisticado. Entendiendo cómo funcionan las redes neuronales en el reconocimiento, sugirió dibujar líneas y puntos en determinadas zonas de la cara, permitiendo al sistema manipular las caras de otras personas. Bakunov no creó un servicio basado en su tecnología, ya que decidió que se utilizaría para fines malos y no buenos. Sin embargo, es poco probable que alguien quiera utilizarlo, ya que una persona con esa coloración sólo atraería la atención en lugar de desaparecer entre la multitud.

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