全球监控摄像头数量激增,引发担忧隐私,只有深化作为机器学习工具现在已经启用了自动视频分析大规模。现在一个新的安全系统旨在保护隐私的方式支持诚实的分析视频而混淆恶意的间谍。

现在有“数以百万计的监控摄像头在世界各地,”弗兰克Cangialosi指出,麻省理工学院的一位计算机科学家和作者的研究系统。在过去,这些相机偶尔手动监控,如果,主要用于安全目的。但稳定的人工智能的进步已经使电脑集体分析视频数yabo2016网上亚博A据。

有许多应用程序自动视频监控录像的分析,如:帮助卫生官员的比例衡量人们戴口罩;让交通主管部门监控车辆的密度和流量,行人和自行车找出添加人行道和自行车道;并给企业更好地洞察购物行为更好的促销计划。然而,这样的质量监测提出了入侵的风险在隐私前所未有的规模。

“视频分析是一个令人兴奋的潜力区,但我认为我们的社区也有这个巨大责任仔细思考如何可能被滥用,把平等的努力用于解决“Cangialosi说。

试图捍卫隐私对这种技术通常涉及模糊面孔或覆盖黑匣子。这些方法可以防止有用这个视频的分析,同时还没有保持匿名的预期效果。

“所以,公民不会觉得保护,和分析师不够会感到它是有用的对于他们来说,“Cangialosi说。“它不满足任何人,这就是为什么这些方法实际上不是在实践中广泛应用。思考这一点之后,我们意识到这些都是基本问题,这个需要一个完全不同的方法。”

现在,Cangialosi和他的同事们已经开发出一种新系统称为新人,让分析师检查视频没有透露个人身份信息的统计数据。

实际上“新人可能使我们能够利用更有效率的吨的所有的摄像机,我们已经在世界各地,这样做在一个安全的方式,“Cangialosi说。“他们有大量的报道和用途广泛,所以我认为真的有很多潜力。”

新人工作首先从分析师接受代码包含一个查询触发自动计数,说,戴着面具的人数在一个视频提要和人群的密度。然后系统中断视频片段,每个块的代码运行。而不是报告分析结果从每一部分,新人聚集数据,并增加了一些噪音,然后返回结果。新人的目的是让分析师诚实查询得到他们想要的细节,而限制访问原始监测数据,使恶意参与者获得太多的信息。

例如,当涉及到一个视频观察多个城市十字路口,一个诚实的和恶意查询可能声称想数一数每小时经过的人。而善意的查询从规划部门可能要数人行横道行人数字更好的计划,一个查询的点不怀好意的人可能会被跟踪一些特定的人在寻找他们的脸。

假设新人止痛剂和恶意执行查询,添加噪声小没有破坏诚实背后的分析师查询获得路人就像宣称的计数。同样的噪音,鉴于恶意查询实际上是想确定一些特定的人,会有一个大型混杂影响试图滥用数据。新人也可以告诉分析师错误结果增加了多少诚实的分析师可以占他们的研究,他们仍然可以检测到有价值的模式和趋势。

Cangialosi强调,“我们不鼓励监测。与监控的想法”,他承认,“很多负面的东西,可以理解的是,立即来之心被监视的想法,大哥哥,等等。但这正是我们想要阻止,句号。我们隐私的基本思想是认为我们应该只可以使用相机不确定人们的事情。有很多这样的例子,可以造福社会,如城市安全、公共卫生等。”

Cangialosi得到一个共同的技术问题是“我们提供的隐私保证只适用于单个相机?”“简短的回答是否定的。详细一点的确切含义,但是高级的观点是,不管有多少摄像头的图像源系统中,不管有多少摄像头分析师骨料,个人仍是受保护的,不能跨位置和跟踪时间。”

研究人员注意,添加噪声结果可能保护隐私,但也使分析不完善。不过,他们指出,在各种视频和查询,新人正确答案返回查询70至99%的时间在其注意力训练是非私有系统。

“新人不是万灵药," Cangialosi笔记。“我认为有许多的用例,隐私和效用并不相悖,所以我们可以得到一个好的平衡保证隐私不做太多伤害准确性或效用。新人对这些用例是伟大的。”

另一方面,他警告说,“有一些隐私和效用的情况真的从根本上就是有分歧的。重要的安全应用程序,如定位一个失踪的人或偷来的车,整个点来识别个体,”Cangialosi说。在这种情况下,解决方案可能不是一个技术问题,而是好的政策。”

Cangialosi指出,尽管科学家们关注效用和隐私与新人之间的妥协,他们不担心计算效率。“一个重要的下一步是将很多的优化社区工作的其余部分对制作视频分析更有效,”他说。“挑战,当然,仔细做,这样我们仍然可以保持同样的正式的隐私保证。”

未来的研究还可以探索不同类型的视频,如短跑摄像头和视频会议电话,以及音频和其他数据。“这些数据源代表更多的未开发潜力分析,但他们显然在一些非常隐私的情况下,“Cangialosi说。“我认为这将是非常令人兴奋的扩大的领域我们可以电脑学习一些重要的信息,可以帮助社会,同时也确保[数据不能用来]伤害任何人。”

科学家们详细他们的发现4月4日在USENIX研讨会上网络系统设计和实现会议上兰洗。

谈话(0)

将人工智能窃取潜艇的隐身吗?

更好的检测将使海洋透明的——也许厄运同归于尽

11分钟阅读
一艘潜艇在水中的照片在多云的天空。

弗吉尼亚级潜艇快速攻击潜艇号维吉尼亚州2010年通过地中海邮轮。当时,它可以有效地通过潜水消失。

美国海军

潜艇是价值主要是为他们隐藏的能力。保证潜艇可能生存第一次导弹袭击在核大战,从而能够回应发射导弹的第二次罢工是关键的战略威慑称为确保相互毁灭。任何新技术可能使海洋有效透明,使它容易发现潜伏潜艇,因此会破坏世界的和平。了近一个世纪,海军工程师们努力发展更快,ever-quieter潜艇。但是他们一样努力在推进一系列广泛的雷达、声纳、和其他技术旨在检测,目标,消灭敌人的潜艇。

平衡似乎和核动力潜艇的出现在1960年代早期。在2015年的一项研究战略和预算评估中心布莱恩·克拉克现在海军专家哈德逊研究所指出,这些船只的能力保持水下长时间让他们”几乎不可能找到与雷达和主动声纳”。但即使是这些隐形潜艇产生微妙,甚低频噪音,可以从很远的地方网络的声水听器阵列安装在海底。

继续阅读↓ 显示更少
{“imageShortcodeIds”(“30133857”):}
Baidu