التمويه الذكي يُعطل كاميرات المراقبة الجماعية

يقول بيل سويرينغين إنه وجد طريقة رخيصة وفعالة لإخفاء الأشياء عن العيون الآلية للمراقبة الحديثة: خدعة تمويه مُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تخدع نماذج كشف الأجسام المستخدمة في أنظمة مثل Flock. قضى سويرينغين، وهو باحث أمني من كانساس سيتي ومؤسس مشارك في فعالية SecKC، العام الماضي في إجراء نفس التجربة مرارًا وتكرارًا من منزله. وبعد حوالي 31 مليون اختبار، يقول إن نموذجه القائم على التعلم المعزز يمكنه إنتاج أنماط عند الطلب تجعل برنامج كشف Flock يتجاهل أي شيء تغطيه هذه الأنماط. وقد أظهر التقنية علنًا لأول مرة يوم الجمعة في مؤتمر Def Con، بالتعاون مع Donut Media، حيث غطوا سيارة تويوتا ياريس من عام 2009 بأحد أحدث تصاميمه وقادوها أمام كاميرا Flock. وقال لـ TechCrunch: "أثبتنا فعاليتها"، على الرغم من أنه اعترف بأن عجلات السيارة كانت تمثل تحديًا. وتخطط Donut Media لنشر فيديو للتجربة قريبًا. تحذير مهم: لا تُعمي الغطاء الكاميرا. لا يزال الفيديو يسجل المشهد، ويرى الإنسان الذي يشاهد الفيديو سيارة. ما تستهدفه هذه الأنماط هو الطبقة الآلية—نموذج كشف الأجسام الذي يُصنّف عادةً "هذا مركبة" أو "هذا لوح ترخيص" ويسجله. من خلال تغذية كاشف الذكاء الاصطناعي بكمية كبيرة من الضوضاء المصممة بصريًا لتتناسب مع حدود قراراته الخاصة، يفشل النموذج في تسجيل الجسم. باختصار، يحول التعلم الآلي المعادي التصميم المرئي إلى عدم ظهور إحصائي. يصف سويرينغين نظامه—الذي يُسمى noRecognition—كشكل من "تعليم النموذج كيفية الرسم". يقوم نموذج التعلم المعزز بتقييم كل نتيجة مقابل كاشف الهدف وتحسينها تدريجيًا، ليُنتج الآن أنماطًا جديدة محتملة تقريبًا كل دقيقة. ويقول إنه يحتفظ بأقوى الأنماط خارج الإنترنت لمنع موردي الكاميرات من تدريب أنظمتهم ضد هذه الأنماط. وقال للمدونين: "الخصوصية حق أساسي"، مُقدّمًا المشروع كوسيلة للناس للاختيار بعدم الخضوع للمراقبة الشاملة. ويقول إن الفكرة نشأت من قلق شخصي: أراد حضور احتجاج وخاف من تسجيله بواسطة الكاميرات القريبة. يشكل عمل noRecognition جزءًا من تاريخ أطول من تكتيكات مقاومة الكشف التقنية المنخفضة والعالية التقنية. استخدم المحتجون مخاريط لتشتيت سيارات الأجرة الآلية، وغالبًا ما يرتدون أقنعة وأغطية رؤوس، كما ظهرت ملابس مُصممة للتحايل على الكشف ونظارات مانعة للاكتشاف قيد البيع التجاري—على الرغم من أن الأدلة على فعاليتها في العالم الحقيقي كانت مختلطة. ما يميز مشروع سويرينغين هو استهدافه الصريح لسلاسل تجارية واسعة الانتشار، مع التركيز على Flock. وأصبح نظام المراقبة الخاص بالشركة مثيرًا للجدل في الكونغرس، وتُظهر الوثائق الداخلية أنها كانت قد اقترحت في وقتٍ ما تحويل ما يصل إلى 350 ألف كاميرا داخلية في سيارات أوبر وليفت إلى أسطول متنقل لمسح لوحات الترخيص. وقد أدت قراءات التلقائية بالفعل إلى عواقب خطيرة في العالم الحقيقي—مثل عمليات توقف مرورية مسلحة بسبب تطابقات خاطئة—ويحذّر النقاد من أن المجتمعات المهاجرة والمحتجين قد يُستهدفون بالإنفاذ الآلي. كما يفحص المشرعون أيضًا ميزات التعرف على الوجوه من شركات أخرى، مثل النظارات الذكية من Meta، مما يعني أن الاستجابات القانونية للكشف الآلي قيد الاستكشاف النشط. أطلق سويرينغين حملة تمويل جماعي لتمويل أولى المنتجات—تيشيرتات وهوديات الآن، وأغطية سيارات لاحقًا—وقال إن الهدف هو تحقيق دقة أنماط تعمل على مسافات بعيدة ومظهر يرتديه الناس فعليًا. ويشير إلى وجود مجالات قانونية رمادية: قيادة سيارة مغطاة يثير أسئلة متغيرة حسب الولاية حول عرقلة اللوحات، وتجنب أنماطه صراحةً تغطية لوحات الترخيص، مع التركيز فقط على هيكل السيارة. وقال: "كل فشل يحسن نموذجي، وبالتالي تصبح الأنماط أفضل وأفضل". يثير المشروع أسئلة أعمق حول مستقبل المراقبة، والسباق التسليحي بين أنظمة الكشف وتكنولوجيا التهرب، وكيف تختار المجتمعات موازنة الأمن والخصوصية والحريات المدنية. وتُظهر تجربة سويرينغين أنه في الوقت الحالي، يمكن لمزيج من الذكاء الاصطناعي الذكي والتصميم الجرافيكي أن يجعل كاشفات الذكاء الاصطناعي الحديثة تنظر في اتجاه آخر.