អ្នកស្រាវជ្រាវ Cybersecurity Bill Swearingen និយាយថា គាត់បានបង្កើតលំនាំដោយកុំព្យូទ័រ ដែលអាចធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ Surveillance មួយចំនួនរកមនុស្ស ឬយានយន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិមិនឃើញ។
គម្រោងនេះមានឈ្មោះ **noRecognition**។ វាមិនបញ្ឈប់កាមេរ៉ាពីការថតវីដេអូទេ ប៉ុន្តែរំខាន Computer Vision Algorithm ដែលប្រើសម្រាប់កំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុនៅក្នុងវីដេអូ។
Swearingen និយាយថា ប្រព័ន្ធត្រូវបានសាកល្បងប្រហែល **31 លានដង** ក្នុងរយៈពេលមួយឆ្នាំ។
គោលដៅគឺ Detection Algorithm
កាមេរ៉ាទំនើបអាចស្គាល់រថយន្ត ផ្លាកលេខ មនុស្ស និង Facial Recognition។
noRecognition មិនបិទការថតទេ។
វាធ្វើឱ្យ Detection Model ពិបាកកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុដែលគ្របដោយ Pattern។
អានបន្ថែម
ការសាកល្បង 31 លានដង
គម្រោងចាប់ផ្តើមពី Proof of Concept ប្រឆាំង Open Source Algorithm។
បន្ទាប់មកវាបានវិវត្តទៅជា Reinforcement Learning System។
ពេល Pattern មួយបរាជ័យ Model នឹងបង្កើត Pattern ថ្មី និងសាកល្បងម្តងទៀត។
Swearingen និយាយថា វាអាចជៀសវាង **11 Open Source Detection Algorithm** ដែលបានសាកល្បង។
ក្នុងនោះមាន Software ដែលពាក់ព័ន្ធនឹង Flock Safety, Axon និង Clearview AI។
Pattern ថ្មីរៀងរាល់នាទី
Model អាចបង្កើត Pattern ថ្មីរៀងរាល់នាទី។
លទ្ធផលចាស់ត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើឱ្យជំនាន់បន្ទាប់ប្រសើរឡើង។
Pattern ខ្លាំងបំផុតមិនត្រូវបានបង្ហោះ Online ដើម្បីកាត់បន្ថយឱកាសឱ្យក្រុមហ៊ុនកាមេរ៉ាហ្វឹកហាត់ប្រព័ន្ធប្រឆាំងវា។
សាកល្បង Toyota Yaris នៅ DEF CON
ជាមួយ **Donut Media**, **Toyota Yaris ឆ្នាំ 2009** ត្រូវបានគ្របដោយ noRecognition Pattern នៅ DEF CON Las Vegas។
Swearingen និយាយថាការសាកល្បងមានប្រសិទ្ធភាព ប៉ុន្តែកង់រថយន្តនៅតែជាបញ្ហា។
Clothing សម្រាប់ Privacy
noRecognition កំពុងធ្វើ Crowdfunding សម្រាប់ T-shirt និង Hoodie ដែលមាន Pattern។
Vehicle Skin អាចមាននៅពេលក្រោយ។
Pattern ត្រូវមាន Resolution ខ្ពស់គ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ពីចម្ងាយ ហើយនៅតែអាចប្រើជាសម្លៀកបំពាក់បាន។
Surveillance AI និង Adversarial AI
ការប្រើសម្លៀកបំពាក់ប្រឆាំង Facial Recognition មានពីមុនហើយ។
noRecognition ប្រើ Reinforcement Learning និង Automated Testing រាប់លានដង ដើម្បីស្វែងរក Pattern ដែលមានប្រសិទ្ធភាពលើ Algorithm ច្រើន។
Model នៅតែបង្កើត Pattern ថ្មី ខណៈ Surveillance Technology បន្តអភិវឌ្ឍ។
