Mẫu họa tiết "đánh lừa" này có thể giúp bạn thoát khỏi tầm ngắm của camera giám sát

Trong suốt một năm qua, Bill Swearingen liên tục lặp đi lặp lại cùng một bài kiểm tra. Mục tiêu của anh là tạo ra một mẫu họa tiết bằng máy tính có khả năng vô hiệu hóa khả năng nhận diện của các hệ thống camera giám sát trên khắp các con phố tại nước Mỹ.

Nguồn ảnh: Bill Swearingen.

Sau khoảng 31 triệu lần thử nghiệm, Swearingen tuyên bố hiện tại anh có thể thiết kế các mẫu họa tiết theo yêu cầu. Khi được in lên quần áo hoặc đồ vật, các họa tiết này sẽ ngăn chặn những hệ thống camera giám sát và máy đọc biển số xe phổ biến nhất nhận diện bất cứ thứ gì được họa tiết che phủ, từ con người cho đến các phương tiện giao thông.

Dự án của ông, mang tên noRecognition (tạm dịch: Không nhận diện), cho phép mọi người trốn thoát khỏi các hệ thống phát hiện tự động và thuật toán giám sát đang được sử dụng rộng rãi trên toàn nước Mỹ và nhiều nơi khác.

Những năm gần đây, camera giám sát đã được nâng cấp mạnh mẽ với khả năng phân tích những gì đang diễn ra trong các đoạn phim ghi hình, từ việc theo dõi biển số của các phương tiện chạy quá tốc độ đến ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt để truy tìm nghi phạm, mặc dù mức độ thành công vẫn còn nhiều ý kiến trái chiều và đôi khi để lại những hậu quả đáng sợ. Các thuật toán phát hiện tích hợp trong hầu hết các camera giám sát hiện nay có thể sàng lọc lượng dữ liệu hình ảnh khổng lồ, giúp lực lượng thực thi pháp luật dễ dàng chọn lọc các hoạt động tình nghi, hệt như việc "mò kim đáy bể".

Các mẫu họa tiết do máy tính tạo ra của Swearingen không ngăn camera giám sát ghi hình. Thay vào đó, chúng làm rối loạn khả năng nhận diện đối tượng, con người hoặc khuôn mặt của thiết bị, khiến hệ thống không thể đưa ra bất kỳ cảnh báo phát hiện nào. Bằng cách vô hiệu hóa khả năng phân tích những mục tiêu được họa tiết che phủ, người đó sẽ lại trở thành một "cây kim trong đống cỏ khô" cho đến khi có ai đó biết chính xác cần phải tìm ở đâu.

"Quyền riêng tư là một quyền cơ bản," Swearingen chia sẻ với TechCrunch trong một cuộc gọi vào tuần này. Ông mô tả các mẫu họa tiết của mình là một giải pháp giúp người dân "từ chối việc bị theo dõi."

Trong buổi thử nghiệm công khai đầu tiên vào thứ Sáu tại hội nghị an ninh mạng Def Con diễn ra ở Las Vegas, Swearingen đã trình diễn thành công mẫu họa tiết được in trên một chiếc xe hơi, chứng minh rằng chúng thực sự mang lại hiệu quả trong việc đánh bại hệ thống camera giám sát ngoài đời thực.

Dạy mô hình cách tô vẽ

Trong một cuộc gọi từ nhà riêng ở thành phố Kansas, nơi anh đồng sáng lập nhóm thảo luận về an ninh mạng SecKC, Swearingen chia sẻ với TechCrunch rằng, với tư cách là một chuyên gia an ninh mạng, anh nhận thức sâu sắc về những rủi ro đối với quyền riêng tư và bảo mật từ các hệ thống giám sát.

Ông miêu tả thị trấn của mình đang bị bủa vây bởi vô số camera giám sát, có những chiếc chỉ đặt cách nhau vài mét. Anh cho biết bản thân cũng như những người khác chưa bao giờ đồng ý với việc bị theo dõi, giống như việc anh không bao giờ chấp thuận để chính phủ sử dụng bằng lái xe của mình cho mục đích nhận diện khuôn mặt.

Tự nhận mình là một người đàn ông da trắng trung niên sống ở khu vực trung tâm nước Mỹ, Swearingen thừa nhận rằng nhờ vậy, ông chưa từng phải đối mặt với khó khăn hay sự phân biệt đối xử vì xuất thân hay ngoại hình của mình. Swearingen kể lại rằng vào năm ngoái, ông từng muốn tham gia một cuộc biểu tình nhưng lại cảm thấy không thoải mái và lo ngại trước số lượng camera khổng lồ có thể theo dõi những người đang thực thi quyền tự do ngôn luận hợp hiến của họ.

Ông nghĩ rằng nếu bản thân cảm thấy như vậy thì chắc chắn những người khác cũng sẽ có chung cảm giác, bao gồm cả những ai muốn thực thi quyền lợi của mình nhưng lại e ngại về sự an toàn hay sự riêng tư. Và thế là Swearingen bắt tay vào làm việc.

Nguồn ảnh: Bill Swearingen.

Kể từ khi các hệ thống camera có khả năng nhận diện ra đời, đã luôn có những nỗ lực nhằm đối phó với công nghệ này. Nhiều dự án nghệ thuật và các thương hiệu thời trang đã tung ra các mẫu trang phục nhằm giúp người mặc đánh lừa công nghệ nhận diện khuôn mặt. Một số nhà sản xuất kính mắt cũng đang bắt kịp xu hướng này, dù hiệu quả mang lại chưa thực sự cao.

Swearingen cho biết nghiên cứu của ông được phát triển dựa trên một số dự án trước đó, vốn đã chứng minh được tính khả thi của việc vô hiệu hóa khả năng nhận diện của camera.

Bắt đầu từ năm ngoái, ông đã xây dựng một phòng thí nghiệm chuyên thử nghiệm khái niệm (proof-of-concept), tiến hành đánh bại lần lượt từng thuật toán phát hiện mã nguồn mở của camera. Trong suốt một năm, ông liên tục tinh chỉnh các họa tiết bằng cách mở rộng quy mô thử nghiệm nhờ vào sức mạnh xử lý máy tính. Ông cũng gửi lời cảm ơn đến cộng đồng đã hỗ trợ các thiết bị phần cứng để giúp dự án tiến xa hơn.

Theo thời gian, mô hình thử nghiệm ban đầu của ông đã phát triển thành một mô hình học tăng cường (reinforcement learning). Về bản chất, đây là một hệ thống khép kín có khả năng tự đào tạo xem họa tiết nào mang lại hiệu quả, và họa tiết nào thất bại trước các thuật toán camera cụ thể mà ông đang kiểm thử. Nói một cách đơn giản, Swearingen chia sẻ với TechCrunch rằng ông đã dạy mô hình của mình "cách tô vẽ".

Mỗi khi một mẫu họa tiết thất bại và bị thuật toán phát hiện, mô hình sẽ thử nghiệm lại, lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi đánh bại được nhiều thuật toán cùng một lúc.

Mô hình của ông nhanh chóng tìm ra các "công thức" họa tiết hoàn hảo có thể đánh lừa toàn bộ 11 thuật toán phát hiện mã nguồn mở mà ông đã thử nghiệm, bao gồm cả phần mềm vận hành các thiết bị đọc biển số xe của Flock, camera đeo trên người của Axon, và các camera sử dụng công nghệ của Clearview AI.

Ông cho biết, giờ đây mô hình có thể tạo ra các mẫu họa tiết mới mỗi phút, và mỗi đợt xuất bản đều hoàn thiện hơn đợt trước về mặt toán học.

Vào thứ Sáu vừa qua tại hội nghị an ninh mạng Def Con ở Las Vegas, Swearingen đã tiến hành đợt thử nghiệm thực tế đầu tiên. Với sự hỗ trợ từ Donut Media, quá trình kiểm thử bao gồm việc dán kín một chiếc Toyota Yaris đời 2009 bằng một trong những mẫu họa tiết mới nhất của Swearingen, nhằm kiểm tra xem chiếc xe có thể hoàn toàn "tàng hình" trước hệ thống camera nhận diện của Flock hay không.

"Chúng tôi đã chứng minh được hiệu quả của nó," Swearingen khẳng định; mặc dù ông cũng thừa nhận phần bánh xe vẫn là một thách thức. Theo Donut Media, video ghi lại toàn bộ buổi thử nghiệm sẽ được công bố trong vài tuần tới.

Với màn trình diễn công khai đầy ấn tượng tại Las Vegas, dự án này là bằng chứng sớm cho thấy con người hoàn toàn có thể né tránh sự giám sát của các thuật toán ở không gian công cộng. Swearingen cho biết, bước tiếp theo là đưa những mẫu họa tiết này đến tay những người có nhu cầu sử dụng.

Dự án noRecognition hiện đang triển khai một chiến dịch gọi vốn cộng đồng nhằm tài trợ cho việc bán các sản phẩm thương mại ban đầu mang những họa tiết này, từ áo phông cho đến áo hoodie, với tiềm năng mở rộng sang các lớp dán ngụy trang (skin) cho xe hơi trong tương lai. Mục tiêu của Swearingen là tạo ra các mẫu họa tiết chất lượng và độ phân giải đủ cao để phát huy tác dụng từ xa, đồng thời vẫn đảm bảo tính thẩm mỹ và thời trang.

Ông cho biết mình vẫn đang giữ kín các mẫu họa tiết mạnh mẽ nhất và không đăng tải chúng lên mạng, nhằm ngăn chặn các nhà sản xuất camera tìm ra cách vô hiệu hóa. Tuy nhiên, công việc vẫn chưa dừng lại ở đó. Các mô hình của anh đang tiếp tục cặm cụi sáng tạo ra những mẫu họa tiết mới.

"Mỗi thất bại đều giúp mô hình của tôi cải thiện, và nhờ đó (các họa tiết) ngày càng trở nên hoàn thiện hơn," anh chia sẻ.

Hình ảnh chiếc Toyota Yaris đời 2009 tại hội nghị Def Con ở Las Vegas, được bọc kín bằng mẫu họa tiết của Bill Swearingen trong một bài kiểm tra nhằm vô hiệu hóa công nghệ camera nhận diện. Nguồn ảnh: Bill Swearingen / Donut Media (Được sử dụng dưới sự cho phép).