Ecco le magliette che mettono in crisi i sistemi di videosorveglianza
Nascono come indumenti a metà strada tra moda e provocazione politica, e in effetti la linea di abbigliamento Adversarial Fashion dà da pensare su parecchi fronti: si tratta di magliette, felpe, gonne e vestiti capaci di mettere in crisi i sistemi di videosorveglianza automatizzati ogni volta che gli abiti vengono inquadrati. Realizzati dalla ricercatrice informatica Kate Rose, gli indumenti vantano impresse sul tessuto riproduzioni realistiche di svariate targhe automobilistiche statunitensi, delle quali le videocamere a circuito chiuso del Paese sono addestrate a tenere traccia per seguire gli spostamenti dei civili. Dal momento però che le targhe sono di fantasia, gli algoritmi di riconoscimento delle immagini che le rilevano sono destinati a cercare corrispondenze con i proprietari nei loro sistemi continuando a lavorare senza mai trovarne.
Come ingannare gli algoritmi
Gli abiti della collezione Adversarial Fashion non sono gli unici indumenti capaci di mantare in tilt gli algoritmi deputati al riconoscimento delle immagini. Questi software infatti pur non vedendo esattamente come vediamo noi, hanno ancora punti deboli piuttosto facili da scovare con un po' di conoscenza del tema e creatività. Alcuni ricercatori in passato hanno modificato la segnaletica orizzontale di un parcheggio per dimostrare come le auto a guida autonoma potessero essere depistate ingannando i loro sistemi di riconoscimento della carreggiata, mentre speciali occhiali, maschere e copricapi sono pensati apposta per ingannare gli algoritmi di riconoscimento facciale di fotocamere e apparati di sorveglianza, tanto che in alcune zone del pianeta sono diventati qualcosa di più di un semplice accessorio da buontemponi.
Un atto di denuncia
È improbabile che chi indossa gli abiti Adversarial Fashion sia veramente in grado di mettere del tutto fuori gioco i sistemi nel mirino della collezione, e se anche così fosse risolvere o mitigare gli effetti dei bug dei quali si avvantaggiano è un lavoro abbastanza semplice per qualunque sviluppatore con un po' di esperienza. Gli scopi dell'iniziativa sono altri due: da una parte immettere un buon quantitativo di dati inservibili all'interno dei server che elaborano queste informazioni; dall'altra far riflettere sulla presenza sempre maggiore dei sistemi di sorveglianza nella nostra vita quotidiana, che non solamente in Cina osservano e sono programmati per sapere chi siamo e come ci muoviamo.
