Bill Swearingen ນັກວິຈັຍ Cybersecurity ລະບຸວ່າ ລາວພັດທະນາລາຍຈາກຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດລົບກວນການກວດຈັບຄົນແລະຍານພາຫະນະຂອງ Surveillance System ບາງປະເພດ.
ໂຄງການ **noRecognition** ບໍ່ໄດ້ຢຸດກ້ອງບັນທຶກ Video ແຕ່ລົບກວນ Computer Vision Algorithm.
ມີການທົດສອບປະມານ **31 ລ້ານຄັ້ງ** ຕະຫຼອດໜຶ່ງປີ.
ເປົ້າໝາຍແມ່ນ Detection Algorithm
ລະບົບ Surveillance ສະໄໝໃໝ່ກວດຈັບລົດ ປ້າຍທະບຽນ ຄົນ ແລະ Facial Recognition.
ກ້ອງຍັງຄົງບັນທຶກຮູບ.
ແຕ່ Pattern ຈະລົບກວນ Detection Model ໃຫ້ຈຳແນກເປົ້າໝາຍຜິດ.
ອ່ານເພີ່ມ
31 ລ້ານການທົດສອບ
ໂຄງການເລີ່ມຈາກ Proof of Concept ກັບ Open Source Algorithm.
ຕໍ່ມາພັດທະນາເປັນ Reinforcement Learning System.
ທຸກຄັ້ງທີ່ Pattern ລົ້ມເຫຼວ Model ຈະສ້າງລາຍໃໝ່.
Swearingen ລະບຸວ່າສາມາດຫຼົບ **11 Open Source Detection Algorithm** ທີ່ທົດສອບ.
ມີ Software ທີ່ກ່ຽວກັບ Flock Safety, Axon ແລະ Clearview AI.
ສ້າງ Pattern ໃໝ່ທຸກນາທີ
Model ສາມາດຜະລິດລາຍໃໝ່ທຸກນາທີ.
ຜົນສຳເລັດແລະລົ້ມເຫຼວກ່ອນໜ້າຖືກນຳໄປພັດທະນາຮຸ່ນຕໍ່ໄປ.
Pattern ທີ່ດີທີ່ສຸດຍັງບໍ່ຖືກປ່ອຍ Online.
Toyota Yaris ຖືກທົດສອບທີ່ DEF CON
**Toyota Yaris ປີ 2009** ຖືກຫຸ້ມດ້ວຍ noRecognition Pattern ຮ່ວມກັບ **Donut Media**.
ການທົດສອບໃຊ້ Flock Camera.
Swearingen ລະບຸວ່າມັນໄດ້ຜົນ ແຕ່ບໍລິເວນລໍ້ຍັງເປັນບັນຫາ.
ເສື້ອຜ້າ Privacy
noRecognition ເປີດ Crowdfunding ສຳລັບ T-shirt ແລະ Hoodie.
ອະນາຄົດອາດມີ Vehicle Skin.
ລາຍຕ້ອງມີ Resolution ສູງພໍສຳລັບການກວດຈັບຈາກລະຍະໄກ.
Surveillance AI ພົບ Adversarial AI
ເຕັກນິກຕ້ານ Facial Recognition ມີມາກ່ອນ.
noRecognition ໃຊ້ Reinforcement Learning ແລະ Automated Testing ຈຳນວນຫຼາຍ ເພື່ອຫາ Pattern ທີ່ໃຊ້ໄດ້ກັບຫຼາຍ Algorithm.
Model ຍັງຄົງຜະລິດ Pattern ລຸ້ນໃໝ່ຕໍ່ໄປ.
