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    浙大&阿里人脸识别隐私保护方法被CVPR 2023接收:用「影子」模拟攻击者行为,系统安全直线up

    王和 投稿自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想要大幅降低人脸识别系统泄露隐私的风险? 先做个“影子模型”攻击一遍就好了 。 这不是说着玩,而是浙江大学和阿里巴巴合作提出的最新方法,已被CVPR 2023接收。 一般来说,人脸识别系统都采用客户端-服务器模式,通过客户端的特征提取器从面部图像中提取特征,并将面部特征而非照片存储在服务器端进行人脸识别。 尽管这样能避免被拍下的人脸照片直接泄露,但现在也有一些方法能够基于人脸特征信息来重构图像,还是威胁了大家的隐私安全。 因此,浙江大学网络空间安全

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    使用 HEVC 标注区域 SEI 消息的端到端分布式视频分析系统

    随着人工智能技术的发展,目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例:系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法,并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway),然后在网关执行更复杂的视频分析任务,如人脸识别、车辆检测等,并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理,最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理:1) 将视频转码为低分辨率版本,并保存副本;2) 分析视频,并与收到的视频语义信息进行对应关联。

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    深度 | 为了让iPhone实时运行人脸检测算法,苹果原来做了这么多努力

    AI 科技评论按:苹果从iOS11开始正式在系统中带有机器学习API,同步提供了许多基于机器学习/深度学习的手机功能。其实这之前苹果就已经做了很多研究和开发,但当他们决定在手机上运行深度神经网络、提供好用的功能同时还不要干扰正常的用户体验的时候,重大的挑战同样也等待苹果解决。 近日苹果机器学习博客的一篇新文章就介绍了苹果是如何设计、实现在iPhone上运行的人脸检测系统的,不仅模型设计花了功夫,运行环境的优化也用了多种技巧。结合苹果机器学习博客往期的几篇文章,我们也继续感受到许多企业、许多创业者所说过的

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