Editorial de Seguridad: El peligro de registrar tus patrones faciales en la web

Por: Carlos Alberto Catuta

Imágenes diseñadas en base a detección de patrones

Este tema en particular ha resultado muy complejo de analizar pues no existe una fuente certificada de que todas las aplicaciones e interacciones en plataformas sociales puedan incurrir en violar la intimidad de los usuarios pues la gran mayoría sucede con consentimiento del mismo, la recopilación de información en bases de datos privadas en unos casos: efectivamente pueda tratarse de un simple juego que divierta de forma viral, pero en otros pueden terminar en consecuencias peligrosas como suplantaciones de identidad, estafas monetarias e incluso malentendidos legales.

Sin entrar en el campo de teorías conspirativas o ficción, éste análisis parte desde una base científico – matemática de las varias formas como actualmente la tecnología ya se encuentra lista para tomar control completo de nuestras vidas si seguimos ignorando el tema o no sabemos cómo manejarla eficientemente.

Nos centraremos en una, la inteligencia artificial.

No es de sorprenderse que mientras estés conversando vía chat con una persona de un tema en particular posteriormente en cuestión de minutos el feed de tus redes sociales, correo electrónico, reproducción de videos favoritos se encuentren abarrotadas de publicidad con productos, marcas, artículos, entre otros de ese mismo tópico.

Pero por qué se produce esto y por qué se ha hiper-desarrollado en tan poco tiempo?

En el ECCV del 2018, 15va edición realizada en Munich, Alemania se develó un documento denominado GENERACIÓN HOLÍSTICA DE IMÁGENES NO SUPERVISADAS A TRAVÉS DE FRAGMENTOS CLAVES LOCALES.

Parte del artículo publicado y liderado por Donghoon Lee de la Universidad Internacional de Corea del Sur cita: “El algoritmo propuesto puede sintetizar una imagen desde sus fragmentos sin ninguna prioridad geométrica, por ejemplo, en la restauración de una cerámica ancestral rota en pedazos.” “Los métodos utilzados serían: Planeación 3D, adaptación de dominio no supervisado, transferencia de dominio, predicción de futuro cuadro, decoloración de imagen, edición de imagen, recuperación de las características de una imagen a través de métodos con astrofísica.”

Algoritmo propuesto
Planeación 3D en base al algoritmo propuesto

En la experimentación a partir de este principio, se pueden construir un sinnúmero de bases de datos que recojan imágenes de diferentes tipos, entre ellas también rostros humanos.

Por ejemplo, CelebA HQ que recoge 200.000+ rostros de celebridades, 10.177 identidades con ciertos atributos. CompCars 15.000 imágenes con autos de todo estilo, y WaterFall con un número similar.

Ejemplos de reconstrucción de imagenes a través de 6 tipos de Bases de Datos

Bajo este esquema, sin duda este tipo de sistemas no solo pueden reconstruir un rostro completo con pocos fragmentos de imagen del mismo, podríamos ir más allá en cuanto al comportamiento de esa persona, sus gustos, rutinas, entre otros, si el mismo es utilizado a través de otras plataformas.

Varios países cada vez más están optando por la implementación de soluciones con sistemas de detección facial por concepto del control de la pandemia a causa del Covid-19, si bien es una medida preventiva, es necesario advertir a los administradores de dichas plataformas que se investigue el alcance del algoritmo utilizado, debido a que ciertos patrones pueden ser de fácil filtración en la red y la información se retenga en bases de datos no supervisadas como las mostradas anteriormente, generando grandes problemas de seguridad.

En una siguiente entrega se podrá especificar el uso de este tipo de algoritmos en la construcción de edificaciones y la arquitectura de monoplazas como los de la F1.