Analiza vulnerabilităților algoritmilor de recunoaștere facială

Abstract

Lucrarea de față analizează tehnologia de recunoaștere facială, punând accent pe aplicabilitatea acesteia în diverse domenii, precum securitatea, monitorizarea prezenței în educație și utilizarea în sectorul juridic. Scopul principal al cercetării a fost de a explora algoritmii utilizați în recunoașterea facială, de a analiza vulnerabilitățile și atacurile la care sunt expuși aceștia, precum și măsurile necesare pentru a le contracara. În cadrul lucrării, au fost examinate tipurile de algoritmi de recunoaștere facială, atât cei care se bazează pe trăsături geometrice ale feței, cât și cei care utilizează învățarea profundă. S-a realizat o comparație între aceștia, evidențiind punctele forte și limitările fiecărei abordări. De asemenea, au fost identificate vulnerabilitățile majore, cum ar fi atacurile de tip spoofing, atacurile adversariale și problemele legate de confidențialitate, care pot afecta performanța și fiabilitatea sistemelor de recunoaștere facială. Un alt punct important al cercetării a fost analiza prejudecăților introduse în seturile de date utilizate pentru antrenarea algoritmilor, ceea ce poate duce la discriminare și inegalități în performanțele sistemelor. S-au propus soluții pentru reducerea acestor prejudecăți, cum ar fi diversificarea și augmentarea seturilor de date, precum și utilizarea tehnologiilor de criptare și anonimizare a datelor pentru a proteja confidențialitatea utilizatorilor. În concluzie, recunoașterea facială reprezintă o tehnologie cu un mare potențial, dar care trebuie implementată cu precauție, având în vedere riscurile legate de securitate, etică și protecția datelor. Studiile de caz din educație și domeniul juridic au demonstrat beneficiile acestei tehnologii, dar și necesitatea reglementărilor stricte pentru a asigura utilizarea responsabilă și echitabilă a acesteia. Cercetările viitoare în domeniu ar trebui să se concentreze pe îmbunătățirea acurateței algoritmilor și pe dezvoltarea unor soluții inovative pentru combaterea atacurilor și protejarea drepturilor fundamentale ale persoanelor.

This paper analyzes facial recognition technology, focusing on its applicability in various fields such as security, attendance monitoring in education, and its use in the legal sector. The main objective of the research was to explore the algorithms used in facial recognition, analyze the vulnerabilities and attacks to which they are exposed, and propose measures to mitigate them. The paper examines different types of facial recognition algorithms, including those based on facial geometric features and those utilizing deep learning. A comparison between these approaches was made, highlighting the strengths and limitations of each. Major vulnerabilities, such as spoofing attacks, adversarial attacks, and privacy concerns, were identified as factors that can affect the performance and reliability of facial recognition systems. Another key aspect of the research was the analysis of biases introduced in the datasets used to train the algorithms, which can lead to discrimination and inequalities in the system’s performance. Solutions were proposed to address these biases, such as diversifying and augmenting datasets, as well as employing encryption and data anonymization technologies to protect user privacy. In conclusion, facial recognition represents a technology with great potential but must be implemented with caution due to the security, ethical, and data protection risks. Case studies from education and the legal sector demonstrated the benefits of this technology, but also highlighted the need for strict regulations to ensure its responsible and equitable use. Future research in this field should focus on improving algorithm accuracy and developing innovative solutions to combat attacks and protect individuals' fundamental rights.