powrót

Kinga Reda

Sztuka ukrywania

Kiedyś na zdjęciach lotniczych i satelitarnych obiekty tajne zaczerniano. Dziś ten sam efekt można osiągnąć, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji, które pozwalają na ukrycie wrażliwych informacji przed analizą wizualną czy zmylenie klasyfikatorów stosujących głębokie sieci neuronowe.

Obrazy RGB stworzone za pomocą generatora

Różnego rodzaju algorytmy towarzyszą nam na każdym kroku. Są w naszych komputerach i telefonach, ale też zarządzają produkcją czy decydują, kiedy zapali się zielone światło na skrzyżowaniu. Ich rozwój nie byłby możliwy, gdyby nie dynamiczny wzrost ilości pozyskiwanych danych oraz rosnąca moc obliczeniowa komputerów, które przyczyniły się do znacznego ulepszenia istniejących rozwiązań za pomocą uczenia maszynowego.

Klasyczne algorytmy pracują w następujący sposób: komputery pobierają do obliczeń dane wejściowe, a następnie dostarczają wynik swoich działań w postaci danych wyjściowych. Natomiast w uczeniu maszynowym (czy też sieciach neuronowych, będących podkategorią uczenia maszynowego) algorytm na wejś­ciu pobiera zarówno dane wejś­ciowe, jak i wyj­ś­ciowe (czyli np. w przypadku maskowania pobiera zarówno zdjęcie z obszarem ukrytym, jak i oryginalne). Na tej podstawie podczas szkolenia sieci dobierane są wagi. Dzięki nim po zakończeniu treningu możliwe jest wczytanie zamaskowanego obrazu i odtworzenie (stworzenie) jego ukrytych fragmentów. W efekcie powstaje nowa (zazwyczaj lepsza) wersja algorytmu. Dzięki temu m.in. komputery mogą dzisiaj klasyfikować i wykrywać obiekty na zdjęciach czy też generować nowe obrazy.

W ramach rozpoznania obrazowego pozyskiwanych jest coraz więcej cyfrowych zobrazowań satelitarnych. Mając do dyspozycji tak dużą ilość danych oraz potężne algorytmy, znacznie łatwiej jest przetwarzać te dane, co może prowadzić do tworzenia nowych, fałszywych informacji. Konieczne jest zatem zabezpieczenie danych obrazowych, co utrudni działania „wrogich/obcych” algorytmów wykorzystujących metody sztucznej inteligencji np. w celu ich klasyfikacji. Ponadto – uwzględniając rosnącą liczbę pub­likowanych zobrazowań satelitarnych oraz zdjęć lotniczych w otwartych źródłach informacji – ważne jest stworzenie algorytmów pozwalających na automatyczne maskowanie elementów oraz obiektów, których lokalizacja jest tajna. Chodzi tu o tereny zamknięte niezbędne dla obronności państwa, o których mowa m.in. w art. 10 Prawa geodezyjnego i kartograficznego.

• Obraz prawdziwy i wygenerowany

A zatem do stworzenia nowych obrazów można posłużyć się generatywnymi sieciami antagonistycznymi...

Pełna treść artykułu w kwietniowym wydaniu miesięcznika GEODETA

powrót

KOMENTARZE Komentarze są wyłącznie opiniami osób je zamieszczających i nie odzwierciedlają stanowiska redakcji Geoforum. Zabrania się zamieszczania linków i adresów stron internetowych, reklam oraz tekstów wulgarnych, oszczerczych, rasistowskich, szerzących nienawiść, zawierających groźby i innych, które mogą być sprzeczne z prawem. W przypadku niezachowania powyższych reguł oraz elementarnych zasad kultury wypowiedzi administrator zastrzega sobie prawo do kasowania całych wpisów. Użytkownik portalu Geoforum.pl ponosi wyłączną odpowiedzialność za zamieszczane przez siebie komentarze, w szczególności jest odpowiedzialny za ewentualne naruszenie praw lub dóbr osób trzecich oraz szkody wynikłe z tego tytułu.