Proiectul a trecut de un miliard de teste

noRecognition folosește modele grafice generate cu AI pentru a deruta sistemele automate de recunoaștere a persoanelor și vehiculelor.

Un tricou sau o bucată de material cu un model grafic special poate face ca anumite sisteme de supraveghere bazate pe inteligență artificială să nu mai detecteze corect persoana din fața camerei. Cercetătorul în securitate Bill Swearingen a prezentat public proiectul noRecognition la DEF CON 34, pe 7 august 2026, după zeci de milioane de teste. Între timp, cercetarea a depășit un miliard de teste, potrivit datelor publicate de proiect.

Ideea nu este de a face o persoană „invizibilă” în sensul propriu al cuvântului. Camera continuă să filmeze, iar un om care privește imaginile poate vedea persoana sau vehiculul.

Ținta noRecognition este alta: software-ul de computer vision care analizează automat imaginile și decide dacă în cadru se află o persoană, o față sau un vehicul.

Peste 31 de milioane de teste pentru primele rezultate

Swearingen a început prin generarea unor modele grafice și testarea lor repetată împotriva algoritmilor de computer vision.

Procesul a fost extins ulterior într-o rețea distribuită, în care voluntari au contribuit cu putere de procesare GPU.

Prima etapă majoră a cercetării a ajuns la 31,7 milioane de teste. Proiectul raportează 534.600 de anomalii identificate și 480.700 de rezultate care au produs efecte asupra mai multor modele.

În acea etapă au fost testate sisteme din mai multe familii tehnologice, printre care YOLO, SSD, InsightFace, FaceNet, MTCNN, RetinaFace și ArcFace.

Cercetătorul a folosit ulterior milioanele de rezultate pentru a antrena un sistem capabil să învețe ce combinații de modele grafice au probabilitatea cea mai mare de a deruta algoritmii.

Proiectul a fost demonstrat la DEF CON

Swearingen a prezentat noRecognition pe 7 august 2026, la DEF CON 34 din Las Vegas. Programul oficial al conferinței a inclus prezentarea „noRecognition: Could a pattern on your clothing fool Facial Recognition?”.

Una dintre demonstrațiile care a atras atenția a implicat un Toyota Yaris din 2009, acoperit cu un model grafic generat de sistem.

Vehiculul a fost condus prin fața unei camere Flock, utilizată pentru identificarea automată a vehiculelor și numerelor de înmatriculare, fără ca sistemul să îl detecteze în testul prezentat.

Principiul este aplicabil și materialelor textile.

Proiectul experimentează cu tricouri, hanorace și articole care pot fi purtate în jurul gâtului, suprafața materialului fiind imprimată cu modele adversariale concepute pentru a reduce probabilitatea detectării automate.

Camera vede persoana. Algoritmul poate să nu o recunoască

Distincția este importantă.

Materialele noRecognition nu blochează obiectivul camerei și nu împiedică înregistrarea video.

Dacă un operator uman urmărește imaginile, poate vedea în continuare persoana sau automobilul. Efectul urmărit apare în etapa următoare, când software-ul analizează automat imaginea.

Un algoritm poate, de exemplu, să atribuie o probabilitate că o anumită zonă din imagine reprezintă o persoană. Modelul adversarial încearcă să modifice suficiente caracteristici vizuale încât clasificarea să eșueze sau nivelul de încredere să scadă sub pragul necesar pentru declanșarea unei detecții.

În alte experimente, cercetătorii au observat chiar efectul invers: anumite modele grafice au determinat un sistem să raporteze fețe care nu existau în imagine.

Cercetarea a trecut între timp de un miliard de teste

Cifra de 31,7 milioane descrie etapa inițială a proiectului, nu situația actuală.

Pagina de cercetare noRecognition, actualizată la 29 august 2026, indică peste un miliard de teste cumulative, efectuate în diferitele etape ale proiectului.

Cercetarea rulează în prezent pe două GPU-uri RTX PRO 6000 Blackwell și testează modelele generate împotriva unui set de 11 modele de computer vision.

Autorul proiectului subliniază însă că performanțele diferă considerabil între sisteme. Un model grafic care funcționează împotriva unui algoritm nu funcționează automat împotriva tuturor.

Obiectivul cercetării este tocmai identificarea unor modele care pot produce rezultate consistente împotriva mai multor sisteme simultan.

Hainele nu oferă „invizibilitate” garantată

NoRecognition nu demonstrează că cineva poate purta un tricou și deveni imposibil de urmărit de orice cameră.

Rezultatele depind de algoritmul utilizat, poziția persoanei, suprafața acoperită, condițiile de filmare și alte variabile. Proiectul publică inclusiv teste în care modelele grafice nu reușesc să evite detecția.

Chiar site-ul noRecognition precizează că măsurătorile pentru articolele vestimentare sunt realizate în condiții controlate și că validarea fizică prin sisteme reale de supraveghere continuă.

Rezultatul este însă o demonstrație a unei vulnerabilități mai generale: o cameră și sistemul AI care interpretează imaginile sale nu sunt același lucru.

Camera poate înregistra corect realitatea, în timp ce algoritmul care trebuie să decidă automat ce se află în imagine poate fi indus în eroare.

Cercetarea noRecognition arată astfel că extinderea supravegherii automate bazate pe inteligență artificială aduce și o nouă competiție tehnologică: pe măsură ce sistemele devin mai bune la identificarea oamenilor și obiectelor, sunt dezvoltate și metode care exploatează limitele modului în care acestea „văd” lumea.

Scor de veridicitate: 94/100.

Prezentarea din 7 august, cele 31,7 milioane de teste inițiale și demonstrațiile proiectului sunt documentate. Formularea că hainele fac oamenii „invizibili” trebuie însă evitată: ele încearcă să împiedice anumite sisteme AI să detecteze sau să clasifice corect subiectul, nu camera să îl filmeze.