トロント大学の研究者チームは、顔認識システムを混乱させる敵対的生成ネットワークを用いたプライバシフィルタ・アルゴリズムを発表しました。
本アルゴリズムは、画像内の人物顔を識別するように設計された顔認識ツールを動的に混乱させ、ユーザのプライバシを守ります。システムは、敵対的生成ネットワークを用いており、強固な顔検出ネットワークと顔検出を無効にするネットワークを競い合わせ精度を高めます。
実験では、いろんな異なる条件下（種族、照明、環境等）の600以上の顔データセットでテストされ、もともと100%検出率だったものを0.5％に減らすことに成功しました。
これらのことで、ソーシャルネットワークなどに投稿する自分の顔の特定などを防ぐことができ、また、、画像ベースの検索、特徴の識別、感情特定、人種の推定、自動的に抽出することができる他のすべての顔ベースの属性も混乱させることができるとしています。
本チームは、アプリやWebサイト経由で本システムを公開したいと考えています。