通过将图像隐藏在AI窥探的眼睛中增强数字隐私

一秒钟之内，人眼只能扫描几张照片。另一方面，计算机能够在相同的时间内执行数十亿次计算。随着社交媒体的爆炸式增长，图像已成为Internet上的新社交货币。

如今，Facebook和Instagram可以自动为照片中的用户添加标签，而Google Photos可以使用Google自己的图像识别技术通过照片中的人物将用户的照片分组在一起。

因此，处理当今针对数字隐私的威胁不仅限于阻止人类看到照片，而且还可以防止机器从图像中收集个人数据。现在需要扩展隐私保护的领域，以包括计算机。

在新加坡国立大学(NUS)计算机学院院长Mohan Kankanhalli教授的带领下，该学院计算机科学系的研究团队开发了一种技术，可以通过进行几乎难以察觉的细微变化来保护照片中的敏感信息。对人类来说，但是使选定的特征无法被已知算法检测到。

使用当前可用的技术造成的视觉失真会破坏照片的美感，因为需要对图像进行大量更改以使机器笨拙。为了克服此限制，NUS研究团队开发了“人类敏感度图”，用于量化人类在多种场景中对图像不同部分的视觉失真的反应。

开发过程始于一项涉及234名参与者和860张图像的研究。向参与者展示了同一图像的两个副本，他们必须挑选出视觉上失真的副本。在对结果进行分析之后，研究小组发现人的敏感性受到多种因素的影响。这些因素包括照明，纹理，对象情感和语义等。

通过使用此“人类敏感度图”，该团队将其注入低人类敏感度区域，从而微调了他们的技术，以将视觉失真最小化对图像美学的破坏。

NUS团队花了六个月的时间研究这项新技术。

为了阻止数字隐私，现在阻止人们在社交媒体上发布照片为时已晚。但是，由于与机器相比，人类潜行者的威胁逐渐减弱，因此我们可以将目标锁定为依赖人工智能。两全其美，因为用户仍然可以从算法的窥探中安全地在线发布照片。” 坎坎哈利教授说。

最终用户可以在网上发布照片之前，使用该技术帮助掩盖照片中的重要属性，默认情况下，社交媒体平台也有可能将其集成到他们的系统中。这将引入额外一层的隐私保护和内心的平静。

该团队还计划将该技术扩展到视频，这是社交媒体平台上经常共享的另一种重要媒体。

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