Así es una "cara maestra": desbloquea la mayoría de sistemas de identificación facial

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Las caras maestras son invención israelí, los cuales han desarrollado una red neuronal llamada StyleGAN que es capaz de generar imágenes faciales capaces de suplantar los sistemas de identificación.

El trabajo publicado por la Escuela de Informática Blavatnik y la Escuela de Ingeniería Eléctrica, ambas de Tel Aviv, sugiere que es posible generar estas caras maestras para más del 40% de la población utilizando sólo 9 rostros sintetizados por dicha red neuronal.

Al probar StyleGAN, los investigadores descubrieron que una sola cara podía desbloquear el 20% de todas las identidades de la base de datos de código abierto Labeled Faces in the Wild (LFW) de la Universidad de Massachusetts, un repositorio común que se utiliza para el desarrollo y prueba de sistemas de identificación facial.

StyleGAN funciona buscando los rasgos faciales más comunes y generalizados de entre miles de fotografías para luego ir repitiendo de forma iterativa el proceso. El sistema utiliza un algoritmo evolutivo acoplado a un predictor neuronal que estima la probabilidad de que el candidato actual se generalice mejor que los candidatos generados en fases anteriores.

En diferentes pruebas los investigadores comprobaron que era posible obtener la autentificación en el 40-60% de las veces con sólo nueve imágenes creadas.

La investigación publicada advierte que la tecnología de reconocimiento facial es especialmente vulnerable en la actualidad, y pone en el aire su futuro. Esta demostración nos vuelve a confirmar que el método más antiguo, el de las contraseñas, sigue siendo el más fiable (pese a sus imperfecciones).