Miesiąc: maj 2026

Giganci technologiczni pozwani za wykorzystywanie próbek głosu do szkolenia sztucznej inteligencji bez zgody.
Google stoi w obliczu nowego pozwu na podstawie ustawy o ochronie prywatności informacji biometrycznych (BIPA), w którym firma została oskarżona o trenowanie modeli sztucznej inteligencji głosowej na podstawie biometrycznych próbek głosu dziennikarzy, twórców podcastów śledczych i lektorów audiobooków.

Pozew został wniesiony przez 7. powodów, którzy twierdzą, że Google stworzył swoje podstawowe modele w oparciu o tysiące godzin nagranej mowy w celu wyodrębnienia biometrycznych próbek głosu. Modele te były wykorzystywane do zasilania takich produktów jak Gemini Live, NotebookLM Audio Overviews, automatycznego dubbingu YouTube, Google Cloud Text-to-Speech i Asystenta Google.

Wśród powodów znajdują się nagradzani dziennikarze radiowi Carol Marin i Philip Rogers, twórcy podcastów śledczych Yohance Lacour, Alison Flowers i Robin Amer oraz lektorki audiobooków Lindsey Dorcus i Victoria Nassif.

Odrębne, ale powiązane pozwy zbiorowe wniesione przez tę samą grupę oskarżonych dotyczą również firm Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft, NVIDIA, ElevenLabs, Adobe i Samsung Electronics.

Zgodnie z zarzutami, firmy te zbudowały komercyjne systemy głosowe oparte na sztucznej inteligencji, wykorzystując próbki głosu zebrane z Internetu i innych źródeł, bez uzyskania pisemnej zgody, powiadomienia lub opublikowania zasad przechowywania danych biometrycznych wymaganych na mocy ustawy BIPA.

Ustawa BIPA uznaje identyfikatory biometryczne za „biologicznie unikalne dla danej osoby”, co oznacza, że ​​po ich ujawnieniu lub niewłaściwym użyciu, dana osoba nie może ich łatwo zastąpić ani unieważnić.



https://www.biometricupdate.com/202605/tech-giants-sued-under-bipa-over-voiceprints-used-to-train-ai

Jak podaje biometric update wizerunek twarzy na koszulce może być przedmiotem fałszerskiego ataku. Koszulki stały się zagrożeniem dla rozpoznawania twarzy, ale nowe badanie pokazuje, jak temu zapobiec!

Dyskusje na temat ataków biometrycznych zazwyczaj koncentrują się na próbach oszustw finansowych, ale coraz częstsze wykorzystywanie rozpoznawania twarzy w miejscach publicznych skłoniło naukowców do opracowania sposobów oszukiwania tej technologii w celu obejścia zabezpieczeń lub nadzoru. Jedną z metod, która okazała się skuteczna w kontrolowanych eksperymentach są obrazy przedstawiające atakujących na koszulkach. Najnowsze odkrycie w tej dziedzinie polega na zastąpieniu obrazów atakami polegającymi na prezentacji twarzy: koszulka z nadrukowaną ludzką twarzą jest prezentowana kamerze, co oszukuje system rozpoznawania twarzy, sprawiając, że uwierzy, iż widzi prawdziwą, trójwymiarową twarz.

Nowy artykuł grupy naukowców z Uniwersytetu Nauk Stosowanych w Niemczech przedstawia sposób zapobiegania tym właśnie atakom polegającym na prezentacji twarzy.

Naukowcy przetestowali 3 powszechnie stosowane algorytmy detekcji twarzy typu open source: RetinaFace, MTCNN i dlib, w oparciu o bazę danych T-shirt Face Presentation Attack (TFPA). Baza danych zawiera ponad 1600 zdjęć pochodzących ze 100 różnych koszulek, na każdej z nich nadrukowano wizerunek twarzy.

8 osób nosiło koszulki z nadrukowanymi twarzami w różnych pozach, a ich zdjęcia zostały zarejestrowane za pomocą kamery RealSense D435, zdolnej do rejestrowania informacji o głębi obrazów 3D.

W prawie wszystkich przypadkach algorytmy detekcji twarzy wykryły twarz na koszulce. Średni szacowany wskaźnik detekcji 3 algorytmów przekroczył 99% dla wszystkich ośmiu pozach, jak pokazują wyniki. Badanie wykazało również, że jeśli atakujący ukryłby twarz, zasłaniając ją dłońmi, nosząc maskę na twarz lub przechylając głowę, system biometryczny twarzy prawdopodobnie zwróciłby dopasowanie do koszulki – co oznaczałoby, że atak zakończyłby się sukcesem.

Sukces tego ataku prezentacyjnego jest niepokojący, ponieważ koszulki są łatwe do wykonania. Można je również ukryć pod kurtką, co oznacza, że ​​są łatwiejsze w użyciu pod nadzorem niż coś rzucającego się w oczy, takiego jak n. papierowa maska. Ataki z wykorzystaniem koszulek zostały już zidentyfikowane przez służby graniczne jako potencjalne zagrożenie.
Aby rozwiązać ten problem, naukowcy rozszerzyli bazę danych o 152 autentyczne prezentacje i zaproponowali nową metodę wykrywania. Zgodnie z wynikami badań, proponowany algorytm można łatwo połączyć z tradycyjnymi algorytmami wykrywania ataków prezentacyjnych.

Tekst na podstawie https://www.biometricupdate.com/202605/t-shirts-have-become-a-facial-recognition-threat-a-new-study-shows-how-to-stop-it