Il progetto noRecognition di Bill Swearingen impiega speciali pattern grafici di disturbo per proteggere le auto dalla sorveglianza stradale automatizzata. Stampate sulle carrozzerie, queste trame visive impediscono ai software di rilevare le targhe. La tecnologia nasce per garantire la privacy, consentendo agli automobilisti di sottrarsi al tracciamento capillare negli spazi pubblici.
Al Def Con di Las Vegas, la pellicola è stata collaudata su una Toyota Yaris eludendo i lettori Flock. Il modello di machine learning utilizzato ha superato 31 milioni di test ed è in grado di accecare 11 algoritmi di analisi visiva, inclusi Clearview AI e le bodycam Axon. L’efficacia di queste grafiche si applica sia ai veicoli sia all’abbigliamento quotidiano contro il riconoscimento facciale.
Un crowdfunding finanzierà la produzione di pellicole per carrozzeria e capi d’abbigliamento. Per evitare che i produttori aggiornino i software, le grafiche migliori resteranno riservate. Veicoli e persone restano visibili nei video, ma risultano del tutto invisibili agli alert automatici dei sistemi di sorveglianza.
Leggi l’articolo completo “This ‘adversarial’ pattern can prevent surveillance cameras from detecting you” su TechCrunch.
Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (28/08/2026).
