Le app che migliorano e correggono le fotografie sono molto belle e utili, ma se vengono usate senza le giuste attenzioni possono anche causare disastri e imbarazzi. Lo testimonia un curioso incidente che ha colpito pochi giorni fa Matteo Salvini, leader della Lega in Italia, quando ha pubblicato su Twitter una foto nella quale mostra un gruppo di persone del suo partito, ritratte con la mascherina sul volto dato che l’immagine è stata scattata al chiuso nei giorni scorsi. Ne ho già scritto qui a caldo, ma riassumo la vicenda per una riflessione aggiuntiva.

Con la grande squadra della Lega in Regione Lombardia che con il massimo impegno non perde di vista gli obiettivi su cui lavorare: Lavoro, Sanità e opere pubbliche. Avanti! pic.twitter.com/f1HXRRy3rz

— Matteo Salvini (@matteosalvinimi) January 31, 2022

Ingrandendo la foto, molti internauti si sono accorti che le mascherine avevano delle anomalie stranissime: sembrava che si vedessero le bocche delle persone in trasparenza, attraverso le mascherine. È partita subito l’accusa di fotomontaggio, ipotizzando che le mascherine fossero state aggiunte con un programma di fotoritocco, e confesso di aver sospettato anch’io inizialmente una manipolazione di questo genere.

Ma c’era qualcosa che non quadrava: le bocche erano deformate e mostruose, incompatibili con le parti visibili dei volti. Nemmeno il più pasticcione dei fotoritoccatori avrebbe commesso un errore madornale del genere.

Matteo Salvini ha poi pubblicato un tweet nel quale ha dichiarato che le anomalie erano state causate da un imprecisato “filtro nitidezza” usato per migliorare la fotografia originale.

Errata corrige. Qui la foto originale senza il “filtro nitidezza” che ha fatto apparire dei volti sulle mascherine dei presenti. Al lavoro. pic.twitter.com/YryP84PQN9

— Matteo Salvini (@matteosalvinimi) February 1, 2022

La giustificazione è avvalorata dal fatto che anche il ritratto stampato di Salvini che si vede sullo sfondo della foto ha subìto una deformazione bizzarra: al suo naso sono state infatti aggiunte quelle che sembrano essere due narici supplementari laterali.

Secondo gli esperti e gli utenti abituali di app per il miglioramento delle fotografie, il “filtro nitidezza” in questione è REMINI, dell’azienda italiana Bending Spoons, che ha oltre un milione e mezzo di scaricamenti su Google Play e ottime recensioni nell’App Store di Apple.

Questa app, come tante del suo genere, non si limita a correggere i colori o a rendere più nitidi i contorni con semplici operazioni matematiche sui dati, ma usa tecniche di intelligenza artificiale per ricostruire parti dell’immagine. E la ricostruzione, in questo caso, è arrivata addirittura a inventarsi bocche inesistenti e narici impossibili.

È insomma importantissimo fare molta attenzione all’uso di questi filtri molto avanzati, perché rischiano di creare dei falsi, introducendo dettagli che in realtà non esistono ed esponendo chi li usa all’accusa di pubblicare foto truccate. Soprattutto nel caso di personaggi pubblici, un uso errato di questi filtri può causare polemiche e perdite di credibilità molto gravi e potenzialmente irrimediabili.

Le conseguenze di un uso sconsiderato ed eccessivamente fiducioso di queste tecnologie di elaborazione delle immagini possono essere anche ben peggiori di un semplice imbarazzo mediatico come quello occorso a Salvini. 

Se queste tecniche di filtraggio venissero introdotte incautamente nei processi, per esempio, potrebbero ricostruire erroneamente il volto di una persona in una fotografia, documentarne apparentemente la presenza sul luogo del reato e quindi portare alla sua incriminazione. 

Qualcosa di simile è già accaduto con i sistemi di intelligenza artificiale applicati al riconoscimento facciale: il New York Times segnala il caso di un uomo, Nijeer Parks, che nel 2019 è stato accusato di furto e di tentato investimento di un poliziotto perché il software di riconoscimento facciale usato dalla polizia lo aveva “riconosciuto” in un’immagine presente sulla patente falsa esibita dal vero ladro e investitore, che si era poi dileguato. Il signor Parks si trovava in realtà a una cinquantina di chilometri di distanza dal luogo dei reati. È il terzo caso del suo genere.

L’accusa è stata poi annullata, ma non prima che il signor Parks venisse arrestato e incarcerato per dieci giorni senza cauzione e restasse a rischio di processo e pena detentiva per altri mesi, con tutti i disagi che questo comporta.

Fate insomma attenzione nell’usare questi filtri di cosiddetta “intelligenza artificiale”, perché sono molto meno intelligenti di quello che si può pensare. E come tante persone poco intelligenti, spesso quando non sanno come risolvere correttamente un problema si inventano una bugia, sperando che nessuno se ne accorga.

“Non dimentico mai una faccia” sembra la classica battuta da film di serie B, ma per alcune persone è una realtà. Esistono infatti i cosiddetti super-riconoscitori, ossia individui che hanno una capacità eccezionale di riconoscere e ricordare i volti delle persone, arrivando a identificarle anche in immagini sgranate e confuse in mezzo a una folla. 

Si parla spesso dei sistemi informatici di riconoscimento facciale, visti a volte come minaccia che consente la sorveglianza automatica di massa e a volte come strumento potentissimo per rintracciare terroristi e altri criminali nelle immagini delle telecamere di sorveglianza, ma si parla molto meno di questi super-riconoscitori, che sono in sostanza dei sistemi di riconoscimento facciale biologici e hanno prestazioni superiori a quelle dei sistemi elettronici. Sono, in pratica, la versione reale dei mentat, i computer umani resi celebri nella fantascienza dalla saga letteraria e cinematografica Dune di Frank Herbert.

Yenny Seo, di Melbourne, è uno di questi “computer umani”: è una super-riconoscitrice. In una recente intervista per il Guardian, ha raccontato di essersi accorta di questa sua capacità superiore alla media sin da bambina e di averla messa in pratica con molta cautela per non inquietare le persone.

Una volta, ha detto al Guardian, ha usato il proprio talento per consentire di acciuffare un taccheggiatore seriale che rubava spesso nel negozio dove lei lavorava durante gli studi universitari. Le telecamere di sorveglianza avevano ripreso delle immagini del ladro, ma erano di pessima qualità. Furono mostrate comunque al personale del negozio e quindi anche a Yenny. Quando il ladro entrò di nuovo nel negozio, Yenny lo riconobbe subito e allertò l’addetto alla sicurezza.

Questa capacità di riconoscimento facciale viene usata da tempo dalle forze dell’ordine di vari paesi, che reclutano le persone che la manifestano. La polizia di Londra, per esempio, ha una squadra speciale che esamina le riprese delle scene dei crimini e l’ha usata nelle indagini per rintracciare gli autori di un avvelenamento di una ex spia russa avvenuto a Salisbury, nel Regno Unito, nel 2018. Yenny Seo al momento non fa parte di questi gruppi.

Si sapeva da sempre che ci sono persone più o meno brave nel riconoscere i volti, e che esiste la prosopagnosia, ossia l’incapacità totale o parziale di identificare un viso o di distinguerne uno da un altro; il fenomeno opposto, vale a dire il super-riconoscimento, è emerso grazie a Internet.

Nel 2017 un gruppo di ricercatori della University of New South Wales, in Australia, che studiava la prosopagnosia, si è accorto che esisteva un 1-2% della popolazione che aveva una capacità eccezionale di riconoscimento facciale ed era in grado di memorizzare volti non familiari anche dopo averli visti solo per qualche istante. 

Questa scoperta è stata possibile grazie allo strumento di test online che i ricercatori hanno pubblicato, invitando le persone di tutto il mondo a provarlo.

Le cause di questa capacità straordinaria sono ancora tutte da capire, ma se volete sapere se siete dei super-riconoscitori potete usare ancora adesso questo strumento. Vi verrà mostrata una prima serie di volti da memorizzare e poi una seconda serie: dovrete dire quali volti avete già visto e quali no. Yenny Seo è stata scoperta sfruttando proprio questo test, che è già stato utilizzato da oltre 100.000 persone. Yenny è tuttora tra le prime cinquanta in classifica.

Se siete come me e vi piazzate in fondo alla graduatoria, consolatevi: almeno la prossima volta che incontrate qualcuno che dovreste conoscere ma non riconoscete potrete scusarvi dicendo che non è pigrizia o disinteresse, è che siete fatti così... e lo certifica pure un test medico.

La pandemia sta portando molte persone a indossare mascherine sul volto, e una delle conseguenze tecnologiche inattese di questa nuova pratica è che gli smartphone dotati di sistemi di riconoscimento facciale vanno in tilt, perché devono gestire due aspetti molto differenti dello stesso volto (con e senza mascherina).

Un parziale rimedio potrebbe essere l’impostazione del volto alternativo, ma i test informali danno un tasso di errore piuttosto alto, probabilmente perché il software si aspetta che il volto abbia comunque una bocca di qualche genere, e la bocca è uno degli elementi di biometria usati per il riconoscimento facciale.

Certo, son problemi da primo mondo, ma almeno questi piccoli disagi hanno una soluzione. I possessori di iPhone, infatti, probabilmente riceveranno presto un rimedio sotto forma di aggiornamento di iOS: la versione beta (sperimentale) di iOS 13.5 include un nuovo comportamento di FaceID che gestisce un po’ meglio l’uso di mascherine.

Neanche Apple è in grado di indovinare cosa c’è sotto una mascherina, per cui il rimedio è semplicemente un accesso più veloce al PIN.

Nella versione attuale di iOS, alzare il telefonino al volto per tentare di sbloccarlo con il riconoscimento facciale quando si indossa una mascherina fa vibrare l’iPhone e poi, dopo qualche secondo di tentativi falliti, iOS chiede di far scorrere un dito sullo schermo dal basso verso l’alto per poi digitare il PIN.

Nella versione 13.5 beta, invece, è possibile impostare facoltativamente iOS in modo da saltare direttamente un passaggio, andando direttamente allo scorrimento del dito sullo schermo per sbloccare il telefono con il PIN, senza aspettare che il riconoscimento facciale fallisca.

Non si sa ancora quando verrà rilasciato questo aggiornamento, che includerà anche le funzioni di supporto alle app di tracciamento dei contatti contro la pandemia, ma dovrebbe essere questione di giorni.

È importante resistere alla tentazione di non usare un PIN e di lasciare il telefonino perennemente sbloccato, ma è un rischio di sicurezza altissimo in caso di furto o smarrimento.

Nel frattempo chi è rimasto ai sensori di impronte digitali come sistema di sblocco degli smartphone gioisce. Perlomeno fino al momento in cui si mette i guanti.


Fonte: Ars Technica.

Visto che la notizia del Samsung S10 sbloccabile troppo facilmente si è rivelata una bufala, segnalo con un pizzico di cautela quest’altra notizia riguardante sistemi di sblocco biometrici.

Sono state pubblicate segnalazioni secondo le quali il Pixel 4, uno degli smartphone di punta di Google, avrebbe un sensore di riconoscimento facciale con un difetto fondamentale: funzionerebbe anche quando l’utente ha gli occhi chiusi.

Questo sensore usa un sistema di machine learning per riconoscere il volto del proprietario e non ha altri sistemi biometrici di accesso (nessun sensore d’impronta). Il software del sensore non controlla se l’utente ha gli occhi aperti o meno, e questo significa che il telefono può essere sbloccato da malintenzionati, bambini o partner ficcanaso semplicemente puntandolo verso il viso del proprietario mentre dorme o è incosciente.

Google ha confermato questa caratteristica nelle pagine di supporto dello smartphone (“Your phone can also be unlocked by someone else if it’s held up to your face, even if your eyes are closed”) e raccomanda di attivare il lockdown nelle situazioni non sicure.


La cosa curiosa è che le immagini del Pixel 4 circolate prima del lancio ufficiale del prodotto includevano un’impostazione etichettata “Richiedi che gli occhi siano aperti” nel menu del riconoscimento facciale, ma quest’opzione non risulta presente nei modelli messi in vendita.

Sono sempre più numerosi i governi che spingono per l’introduzione del riconoscimento facciale come strumento di sorveglianza e lotta al crimine, ma è importante capire bene la reale affidabilità di questi sistemi, specialmente se non vengono configurati rispettando attentamente le raccomandazioni dei produttori.

Di recente la ACLU, un’associazione statunitense che si batte per la difesa dei diritti civili, ha dato una dimostrazione molto efficace dei limiti di affidabilità del sistema Rekognition di Amazon. Al sistema sono state date in pasto 120 immagini di legislatori californiani, per confrontarle con 25.000 foto segnaletiche di criminali. Rekognition ha trovato 26 corrispondenze. Tutte errate.

I legislatori, che sono chiamati proprio in questo periodo a legiferare sul riconoscimento facciale, ci possono ridere sopra: ma una persona che cerca lavoro e viene erroneamente identificata come un criminale ride molto meno.

Amazon ha contestato i risultati di questa dimostrazione, dicendo che se Rekognition viene usato “usando la soglia raccomandata di certezza del 99% e nell’ambito di una decisione guidata da esseri umani”, funziona adeguatamente. Il test della ACLU, invece, aveva usato una soglia dell’80%. Che però, nota l’associazione, è l’impostazione predefinita del software, ed è comunque piuttosto alta.

Quello che è certo è che senza un’impostazione corretta e scelta caso per caso, il rischio di falsi positivi che possono rovinare una vita è alto. Conviene quindi dare a questi sistemi di riconoscimento facciale una certa tara, altrimenti c’è il rischio che chi li usa li scambi per oracoli infallibili.

Alla conferenza di sicurezza Black Hat di Las Vegas, dei ricercatori della Tencent hanno scoperto e reso pubblica una tecnica che consente di eludere, in certe condizioni, il sistema di riconoscimento facciale FaceID di Apple: mettere alla vittima un paio di occhiali leggermente modificati.

Normalmente FaceID verifica che il proprietario dello smartphone abbia gli occhi aperti, e quindi non stia dormendo, per evitare che qualcuno possa sbloccare il telefonino semplicemente puntandolo sul viso del proprietario appisolato.

Ma questo controllo viene semplificato parecchio se il proprietario indossa occhiali. In questo caso, spiegano i ricercatori, i sensori dello smartphone non estraggono informazioni di tridimensionalità dall’area dell’occhio. Questi sensori, inoltre, si limitano a cercare in quella zona un’area nera (l’occhio) con un punto bianco (l’iride) al centro.

Il risultato è che i ricercatori hanno mostrato che FaceID si può sbloccare mettendo sul viso della vittima un paio di occhiali sulle cui lenti sono stati applicati dei rettangoli di nastro adesivo nero al centro dei quali c’è un pezzetto di nastro adesivo bianco. Lo sblocco consente pieno accesso al contenuto dello smartphone, esattamente come se fosse stato sbloccato dal proprietario.

Può sembrare che questo tipo di vulnerabilità sia sfruttabile solo in circostanze piuttosto estreme: la vittima deve essere in stato di incoscienza tale da non accorgersi che qualcuno le sta mettendo in faccia degli occhiali. Ma ci sono situazioni abbastanza normali nelle quali questo succede, per esempio in seguito a consumo eccessivo di alcolici o all’assunzione di alcuni farmaci o semplicemente perché si ha il sonno pesante.

Il rimedio è piuttosto semplice: se vi aspettate di potervi trovare in una situazione del genere, spegnete completamente lo smartphone o disabilitate lo sblocco tramite riconoscimento facciale.

Matt Carthy, un membro irlandese del Parlamento Europeo, ha raccontato pochi giorni fa di aver scoperto con sorpresa il motivo per cui la batteria del suo laptop si scaricava così tanto ogni volta che lo lasciava a casa.

Il laptop era protetto, si fa per dire, da un software di riconoscimento facciale (probabilmente Windows Hello) e si sarebbe dovuto sbloccare soltanto con il volto del proprietario. Invece veniva regolarmente sbloccato di nascosto dai figli dell’europarlamentare usando, a quanto pare, una tecnica piuttosto astuta.

Visto che le elezioni europee sono imminenti, Carthy aveva in casa dei volantini elettorali. Sui quali c’era una nitidissima foto del suo volto. I figli, dice, hanno messo uno di questi volantini davanti alla telecamera del laptop, sbloccandolo.

So, I was wondering why the battery on my laptop was running down every time I left it at home.
Turns out the kids have been using my election leaflets to get through the facial recognition lock...
I’m not sure whether to be proud by the wit or concerned by the sneakiness? pic.twitter.com/rtDsuNRB8B

— Matt Carthy MEP (@mattcarthy) April 23, 2019

Adesso Carthy, come nota nel suo tweet, non è sicuro se essere orgoglioso dell’ingegno dimostrato dai figli o preoccupato per la loro malizia.

L’europarlamentare non ha specificato il modello esatto di laptop HP e non ha fornito altre informazioni sulla sua scoperta, e c’è chi obietta che il riconoscimento facciale dei laptop HP usa gli infrarossi e quindi non dovrebbe farsi beffare da una fotografia. Ma in ogni caso è un incidente divertente che permette di ripassare una regola spesso dimenticata: usare il volto o l’impronta digitale come chiave magica per sbloccare un dispositivo significa usare delle informazioni che sono tutt’altro che segrete.

Va benissimo usarle in circostanze normali, ma quando ci si allontana da un dispositivo protetto dal riconoscimento facciale è meglio che intervenga un altro sistema di blocco più robusto e facile da tenere segreto, come una password lunga e complessa. Gli aggressori si nascondono nei luoghi più impensati.

Si parla molto, ultimamente, di riconoscimento facciale e di analisi dei volti tramite sistemi di intelligenza artificiale: di solito in toni distopici, evocando il timore di sorveglianze automatiche inesorabili. Ma stavolta segnalo un caso di intelligenza artificiale decisamente positivo e innocuo: una pagina Web alla quale si può dare in pasto una qualunque foto che mostri il volto di una persona e ottenerne in pochi istanti una versione tridimensionale, come mostrato qui sotto:

This open-source AI can reconstruct a 3D face from a single picture!
Obivously, I *had* to try it on @ProfFeynman's face 🤓https://t.co/ePmirK4ABY pic.twitter.com/v0bdJuJsmT

— Emma Hollen (@Emma_Hollen) 7 gennaio 2019

È sufficiente visitare questa pagina dell’Università di Nottingham, nel Regno Unito e dargli una propria foto oppure scegliere una di quelle predefinite: in pochi istanti verrà generata una versione 3D del viso (esclusi i capelli).

Il software non si limita ad applicare la foto a un modello generico di volto 3D: se provate la foto predefinita della donna che ha la bocca spalancata, la rende tridimensionale in modo corretto.



Funziona anche con le foto scattate di profilo, ma non con quelle nelle quali il volto è sottosopra, e (pecca gravissima) non funziona con i volti di gattini.

Non fermatevi alle foto preimpostate, che potrebbero essere state precalcolate e ritoccate: usate una foto scelta da voi.

Il software è liberamente scaricabile e si basa su questa ricerca. Buon divertimento.

Tumblr ha mantenuto la parola e dal 17 dicembre scorso non accetta più contenuti ritenuti “per adulti, compresi i contenuti sessuali espliciti e la nudità (con alcune eccezioni)”, dichiarando di voler diventare così “un Tumblr migliore e più positivo”. Ha iniziato a nascondere i contenuti di questo genere e ha eliminato il pulsante che consente agli utenti di chiedere un riesame della valutazione.

C’è un piccolo problema in questa transizione: per valutare l’enorme massa di contenuti pubblicati dagli utenti, Tumblr ha deciso di utilizzare una sorta di intelligenza artificiale: “Ci affidiamo a strumenti automatizzati per identificare i contenuti per adulti e gli esseri umani per aiutare ad addestrare e tenere sotto controllo i nostri sistemi. Sappiamo che ci saranno errori“, scrive Tumblr. Mai parole finali furono più profetiche.

Gli “strumenti automatizzati” di Tumblr sono diventati la barzelletta di Internet, bloccando di tutto, comprese immagini religiose e persino i post che prendono in giro i suoi errori di riconoscimento in una sorta di Inception ricorsiva, come nota Boingboing (l’errore è stato poi corretto grazie all’intervento manuale di un moderatore):


Forse l’errore più comico è che Tumblr segnala come inaccettabili anche gli esempi di immagini che Tumblr stesso ha creato per mostrare cosa è accettabile e cosa non lo è:




Infatti, puntualmente i prodigiosi “sistemi automatizzati” di Tumblr hanno immediatamente bloccato queste immagini:


Mentre l’ilarità continua, casi come questo possono servire da promemoria ben più serio per tutti quelli che periodicamente partoriscono l‘idea di affidare la sorveglianza dei contenuti e delle persone ai sistemi di riconoscimento automatico. Senza un esercito di esseri umani addestrati a valutare i singoli casi e un modo di contestare gli inevitabili errori, questi sistemi rischiano di essere un autogol formidabile.

La recente trasmissione della RSI Dataland ha raccontato il sistema di controllo sociale automatizzato adottato in alcune città della Cina, dove telecamere dotate di riconoscimento facciale identificano chi attraversa le strisce pedonali quando ha il semaforo rosso. Il volto e il nome della persona vengono mostrati istantaneamente su un megaschermo.

A Shenzhen, per esempio, chi viene colto a commettere ripetutamente questo comportamento vietato viene punito perdendo punti nel proprio “credito sociale”: perde l’accesso a prestiti, non può prendere un aereo o un treno ad alta velocità, e altro ancora. No, non è una puntata di Black Mirror: questa è la realtà resa possibile dai costi bassissimi dei sistemi di sorveglianza di massa.

Gli amanti dell’ordine sociale potrebbero dire “Beh, ma dove sta il problema? Basta rispettare la legge.” Ma cosa succede quando questi sistemi automatizzazi sbagliano e riconoscono una persona che non c‘entra nulla?

È successo proprio questo, secondo quanto riporta il South China Morning Post: nella città portuale di Ningbo, il sistema ha colto in fallo la signora Dong Mingzhu, perché ne ha riconosciuto il volto, e l‘ha denunciata pubblicamente facendo comparire il suo volto e il suo nome sul megaschermo della vergogna.

Ma Dong Mingzhu non aveva affatto attraversato le strisce col rosso: il suo volto era presente nella pubblicità sulla fiancata di un autobus che transitava sul passaggio pedonale. La signora, infatti, è una notissima imprenditrice che dirige una grande azienda di impianti per l’aria condizionata.

La polizia locale si è prontamente scusata e ha detto che il sistema è stato completamente aggiornato. La signora Dong ha orwellianamente ringraziato la polizia per il proprio lavoro e invitato la popolazione a rispettare le regole del traffico. Ma viene da chiedersi cosa sarebbe successo se la persona erroneamente riconosciuta non fosse stata una celebrità capace di far sentire la propria voce.


Fonte: Naked Security.

Fonte: Wired.

Noi abbiamo le illusioni ottiche, i computer hanno gli adversarial attack: è questa l’espressione che indica in informatica un contenuto (un’immagine, un video, un suono o un malware) che noi riconosciamo senza problemi ma confonde i sistemi di riconoscimento automatico. 

L’immagine qui accanto, per esempio, viene riconosciuta dalle persone senza alcun problema: sono due uomini in piedi, su una distesa innevata, in posa mentre sciano. Ma il sistema di riconoscimento delle immagini Google Cloud Vision, spiega Wired, lo ha identificato con il 91% di certezza come un cane.

Trovate altri esempi qui: è particolarmente notevole il gatto scambiato per del guacamole. E se volete quelli acustici, divertitevi qui.

È insomma chiaro che i sistemi di riconoscimento automatico per ora “pensano“ in maniera molto diversa dagli esseri umani: non avendo conoscenza del mondo fisico, ragionano soltanto sui pixel e non possono valutare cose come il contesto o la plausibilità di un’immagine o di un suono.

Finalmente avete una giustificazione tecnica per pubblicare foto di gattini (ammesso che sentiate il bisogno di averne una): Facebook ha annunciato di aver utilizzato ben 3,5 miliardi di foto pubbliche di Instagram, corredate da 17.000 hashtag digitati dagli utenti per etichettarle, allo scopo di addestrare sistemi di riconoscimento delle immagini.

È la più vasta serie di foto mai usata in un progetto del genere: dieci volte più grande di quella usata da Google di recente.

Questo ha permesso al sistema di Facebook di ottenere un risultato record nell’identificazione e nell’etichettatura automatica delle immagini di circa 1000 categorie, comprese le ruote di auto, le calze di Natale e naturalmente i gatti, arrivando a riconoscere correttamente nell’85.4% dei casi, contro il risultato precedente di Google, che era arrivato all’83.1% (comunque un valore più che rispettabile).

Questi sistemi di riconoscimento sono utili ai non vedenti, per esempio, perché descrivono automaticamente il contenuto grafico di un post, ma servono anche per fare una preselezione delle immagini inaccettabili (pornografia, violenza) e, secondo i piani di Facebook, della propaganda criminale e terroristica. Ma questo è niente rispetto alla possibilità di dire che postiamo gattini per la scienza.


Fonte: Wired.

Credit: Lorenzo Vianini.

Facebook sta iniziando a chiedere agli utenti europei e canadesi di attivare il riconoscimento facciale per identificarli nelle foto e anche nei video, come già avviene in molte altre regioni del mondo.

Nell’UE questo riconoscimento era stato interrotto nel 2012 in seguito alle obiezioni dei legislatori e delle associazioni di tutela della privacy.


Stavolta Facebook ci prova, in occasione dell’imminente entrata in vigore delle nuove norme GDPR, aggiungendo al riconoscimento facciale nuove funzioni per renderlo apparentemente più utile e appetibile per gli utenti, come nota Graham Cluley. Il comunicato stampa di Facebook parla della possibilità di sapere se qualcuno carica una vostra foto come immagine del proprio profilo e quindi evitare che qualcuno si spacci per voi, oppure di sapere quando qualcuno vi include in una foto senza taggarvi.

Il riconoscimento facciale sarebbe utile, dice Facebook, anche per gli ipovedenti, perché consentirebbe al social network di descrivere a parole il contenuto di un’immagine, come già avviene in parte già ora.

È piuttosto evidente che questa raccolta di massa di immagini catalogate comporta un rischio di privacy, molestia, stalking e abuso generale molto elevato, e Facebook non ha un passato particolarmente brillante in questo senso, per cui è consigliabile disattivare quest’opzione.

Il guaio è che nonostante tutte le promesse di redenzione fatte da Facebook, le prime segnalazioni indicano che l’opzione di riconoscimento facciale è attivata per impostazione predefinita, almeno in questa fase introduttiva, e spetta all’utente accorgersi che c’è e disabilitarla.

Sull’app, toccate l’hamburger (le tre linee orizzontali), andate in Impostazioni - Privacy e cercate Riconoscimento facciale.




Se invece usate il sito Web di Facebook, provate questo link:

https://www.facebook.com/settings?tab=facerec

Non tutti trovano quest’opzione. Ho chiesto ad alcuni lettori, che l’hanno trovata attivata e mi hanno mandato le schermate che vedete qui sopra. Conviene quindi restare vigili.

È ancora decisamente troppo facile ingannare i sistemi di riconoscimento facciale, anche se vengono proposti sempre più spesso come alternative alle password o ai rilevatori di impronte digitali.

Una dimostrazione molto efficace di questa facilità arriva da Windows 10, che ha un’opzione, denominata Hello, che consente di sostituire la password di login con un riconoscimento del volto dell’utente.

Un gruppo di ricercatori tedeschi, SySS, ha scoperto che è possibile sbloccare un computer Windows 10 protetto da Hello mostrando alla sua telecamera una foto dell’utente autorizzato. Il trucco consiste nell’usare una foto scattata con una telecamera all’infrarosso (una webcam con funzione di visione notturna va benissimo) e stamparla dopo averla tinta leggermente. Hello usa infatti una telecamera all’infrarosso, proprio per evitare che basti una foto a colori per ingannare il sistema, ma la stampa di una foto all’infrarosso somiglia a quello che la telecamera di Hello si aspetta di vedere e quindi la inganna.

È sufficiente una foto a bassa risoluzione (480 x 480 pixel) per beffare anche la versione enhanced anti-spoofing di Windows Hello (non disponibile su tutti i sistemi).



Morale della storia: non siate pigri e usate una buona password alla maniera tradizionale.


Fonte aggiuntiva: Ars Technica.

Apple ha pubblicato un documento che spiega in dettaglio il funzionamento di Face ID, il sistema di riconoscimento facciale incorporato nel suo nuovo smartphone di punta, l’iPhone X.

Secondo Apple, il sistema funziona benissimo nelle situazioni normali, in cui un malintenzionato o ficcanaso generico tenta di sbloccare abusivamente lo smartphone, ma va in crisi con i gemelli, con i fratelli o le sorelle che si somigliano, con i sosia e con i volti dei bambini fino a circa 13 anni, perché crescono e cambiano continuamente.

Va detto che lo smartphone di Apple chiede comunque in molte occasioni un PIN per sbloccarlo e che il suo riconoscimento facciale può essere disabilitato.

Più in generale, ogni sistema di riconoscimento dei volti deve gestire una sfida davvero impegnativa: mentre un lettore d’impronte digitali ha a che fare soltanto con polpastrelli, che non cambiano forma in continuazione, il riconoscimento facciale deve tenere conto di tantissime variabili (per esempio acconciature, cappelli, sciarpe, occhiali da vista e da sole, trucco e lenti a contatto) e deve funzionare al chiuso e all’aperto e anche nell’oscurità. Apple precisa che ha aggiunto una rete neurale apposita per riconoscere i tentativi di raggiro basati su fotografie o maschere.

Infine, secondo il documento di Apple, i dati raccolti da Face ID non lasciano mai il telefonino e non vengono salvati su iCloud o altrove.


Fonte: Naked Security.

Ultimo aggiornamento: 2017/09/16 00:15.

Apple ha annunciato pochi giorni fa l’iPhone X (si pronuncia “dieci”, a quanto pare). Ci sarebbe molto da dire sull’idea di spendere mille dollari per un telefonino, e soprattutto di spenderli per poter creare delle emoji animate personalizzate, ma credo che sia più importante cogliere l’occasione per parlare del riconoscimento facciale come sistema di accesso e di sicurezza, perché ha dei limiti precisi che è importante conoscere.

Prima di tutto, FaceID, il riconoscimento facciale proposto da Apple, è piuttosto furbo: fa una scansione tridimensionale del volto, per cui non dovrebbe essere ingannabile da una fotografia come alcuni concorrenti (ehm, Samsung). E in caso di emergenza, se non funziona il riconoscimento si può digitare un PIN di sblocco. Inoltre la scansione del volto resta sul telefonino, secondo quanto dichiarato da Apple, per cui non ci sarebbe da temere una schedatura di massa dei nostri volti.

Ma è il concetto stesso di usare come codice di sblocco proprio il volto, che per definizione è una delle cose più pubbliche che esistano, che si scontra con la sicurezza: come dice l’esperto di sicurezza Dan Tentler (@Viss), “È come impostare come password la parola ‘password’ e poi tatuarsela sulla fronte”.

C'è chi obietta che le stesse critiche furono mosse ai sensori d’impronta: vero, ma qui c’è la complicazione che le dita sono dieci ma la faccia è una sola e non ne puoi scegliere un’altra o cambiarla come fai con una password, salvo interventi drastici di chirurgia plastica. E se hai un gemello identico, sei fregato (i gemelli hanno impronte digitali differenti).

Con un sensore d’impronta, un intruso deve prenderti il dito giusto e puoi anche definire un “dito d’emergenza” (duress finger) da appoggiare sul sensore al posto di quello normale per disabilitarlo e bloccare il telefono contro un’aggressione. Con un riconoscimento facciale, invece, un ladro o un ficcanaso può entrare nel telefonino e farlo suo semplicemente così:

"Mi scusi, questo telefono è suo?"

"Mi faccia vedere..."

"TA-DA! Fregato!" (e scappa con il telefono sbloccato)

Va detto che Apple ha previsto una funzione di blocco d’emergenza sia per il sensore d’impronta, sia per il riconoscimento facciale: premere cinque volte di seguito il tasto Home (nel caso del sensore d’impronta) o cinque volte il tasto di accensione o a lungo i due laterali (nel caso del riconoscimento facciale). Ma le perplessità degli esperti abbondano: ammesso che funzioni bene, nota per esempio Edward Snowden, abitua la gente a un’operazione invasiva come la scansione del volto. Su Motherboard trovate i pareri di altri esperti del settore.

E tutto questo, in fondo, avviene in gran parte per una questione di design: così, infatti, l’iPhone X si distingue perché non ha più tasti frontali ed è tutto schermo. Altri telefonini, invece, hanno trovato una soluzione che consente la stessa cosa, costa meno di mille dollari e non compromette la sicurezza così tanto: nel mio Nexus di LG/Google il sensore d’impronta è sul retro.

L’articolo è stato aggiornato dopo la pubblicazione iniziale. Ultimo aggiornamento: 2017/01/14 13:45.

Gli esperti di sicurezza e privacy di Labnol segnalano una particolarità poco conosciuta di Facebook: ogni foto che caricate viene analizzata da un sistema automatico di riconoscimento delle immagini. Lo potete vedere all’opera prendendo una qualsiasi foto di Facebook, vostra o di qualcun altro, cliccandovi sopra per mostrarla in modalità galleria fotografica e usando gli strumenti avanzati del browser (meglio su computer, non su smartphone) per vedere il codice che compone la pagina contenente la foto. Nel codice troverete un img class="spotlight” seguito da una descrizione della foto, che viene generata automaticamente.

Per esempio, secondo Facebook questa foto “può contenere: 2 persone”, riconosciute nonostante i vestiti ampi ne coprano e confondano le forme.



Facebook riconosce una persona anche se è mascherata dentro l’involucro informe di uno scafandro spaziale ed è vista di lato: dice che questa foto “può contenere: una o più persone”.



Ho provato a caricare la foto di un gatto che è visibile solo per metà ed è a cavalcioni di un monitor di computer, e Facebook l’ha descritta immediatamente come “gatto e schermo”:



Nelle demo di Labnol ci sono esempi nei quali Facebook riconosce “una o più persone in bicicletta all’aperto”, “tre persone sedute”, “un paio di occhiali”, e addirittura conta le persone presenti, come nel caso mostrato qui sotto, dove dichiara “26 persone, persone che sorridono, persone sedute, persone in piedi e al chiuso”:



Se già questo è un risultato notevole (qualcosa di simile esiste anche in Google Foto) concepito per aiutare i non vedenti, Facebook sta sperimentando un sistema chiamato DeepFace, che è in grado di riconoscere l’identità precisa delle persone nelle foto con la stessa affidabilità di un essere umano e meglio del sistema di riconoscimento usato dall’FBI, secondo Computerworld. Non solo: riesce spesso a identificare anche persone il cui volto non è visibile, guardando l'acconciatura, la corporatura, la posizione e l’abbigliamento.

Il potere di schedatura di massa di queste tecnologie è impressionante: significa che uno sconosciuto può fotografarvi per strada e scoprire chi siete e qual è il vostro account sui social network, come avviene già in Russia con Findface.ru, con risultati inquietanti documentati in molti video.

A proposito di riconoscimento facciale, se siete utenti di Facebook e volete evitare che il social network vi riconosca in ogni foto e suggerisca automaticamente a tutti il vostro nome come tag, potete andare (da computer) nelle Impostazioni del diario e dei tag del vostro account e scegliere la voce Come faccio a gestire i tag aggiunti dalle persone e i suggerimenti di tag? e la sottosezione Chi può vedere i suggerimenti dei tag quando vengono caricate foto che ti somigliano?: scegliete l’opzione Nessuno e poi Chiudi.



Fonti aggiuntive: F-Secure.

Google PhotoScan (FotoScan di Google nella versione italiana) è una nuova app per Android e iOS che permette di usare lo smartphone come se fosse uno scanner e digitalizzare per esempio le fotografie cartacee o le pagine delle riviste. Funziona in modo estremamente semplice: inquadrate l’intera foto con il telefonino e poi lo muovete seguendo le istruzioni sullo schermo (in pratica si tratta di posizionare un cerchio intorno a ciascuno di quattro puntini in sequenza).

Questo movimento permette all’app di vedere la fotografia da varie angolazioni: in questo modo può correggere le distorsioni dovute alla posizione non perfettamente centrata del telefonino, scontornare la foto e anche eliminare eventuali riflessi dalle superfici lucide.

Nella maggior parte dei casi i risultati sono paragonabili a quelli di una scansione con uno scanner tradizionale di media qualità. Cosa più importante, il procedimento è rapido e non richiede di avere con sé uno scanner, col risultato che diventa molto più usabile. Avete un archivio di vecchie foto cartacee che vi ripromettete prima o poi di digitalizzare ma non trovate mai il momento giusto? Ora è più facile.

Se volete un campione del lavoro di PhotoScan, guardate la foto che accompagna questo articolo: è la copertina di una rivista appoggiata alla buona su un tavolo, scontornata automaticamente molto bene e raddrizzata digitalmente in modo accettabile anche se non perfetto (nell’originale il titolo “Extra” non è ondulato).

La foto viene archiviata automaticamente nel vostro account Foto di Google, dove è possibile elaborarla a piacimento. E dove ovviamente Google può esaminarla automaticamente per aggiungerla ai propri immensi archivi di riconoscimento facciale.

La faccia inquietante che vedete qui accanto è la mia, combinata digitalmente in tempo reale con quella di Sean Connery. Il bello (si fa per dire) è che quando giro o sposto la testa, muovo la bocca o cambio espressione, il volto sintetico si adatta istantaneamente seguendo i miei movimenti. Un sistema comodissimo per realizzare video anonimizzati o per presentarsi sempre in ordine nelle videochiamate.

È l'effetto di Face substitution, una pagina Web che usa Javascript per analizzare il contenuto dell'immagine della vostra webcam, riconoscendo i lineamenti del volto originale e deformando al volo quelli del volto digitale per adattarli all'immagine.

Per provare quest'effetto basta un browser (preferibilmente Chrome), nel quale date il consenso all'acceso alla vostra webcam. Attendete qualche secondo e poi premete Start e scegliete il volto che volete usare: fra le scelte possibili segnalo il Terminator, George Clooney, Justin Bieber, Bill Murray, Sean Connery, Nicolas Cage, Barack Obama, Chuck Norris e un terrificante Scream che vi fa assumere sembianze rettiliane. Fra i volti femminili cito Rihanna, Monna Lisa, la Regina Elisabetta e Audrey Hepburn.

La sostituzione del volto non è perfetta e ogni tanto sbava o si stacca dal volto reale, ma se si può ottenere questo livello di risultati semplicemente con del Javascript e un browser, viene da chiedersi cosa si possa fare con sistemi di programmazione più convenzionali e magari un piccolo accessorio hardware dedicato. Fra l'altro, tutto il codice è liberamente scaricabile e modificabile.

Facebook diventerà davvero il libro delle facce: le identificherà automaticamente

Facebook sta introducendo una nuova funzione: il riconoscimento automatico delle persone nelle fotografie pubblicate sul social network. Esisteva già una funzione simile, che permetteva a Facebook di riconoscere la presenza di un volto in una foto, ma con questa novità il Libro delle Facce diventa capace di assegnare un nome e un cognome a ogni volto fotografato.

Si tratta di una funzione sperimentale, offerta per ora soltanto a un numero ristretto di utenti statunitensi, che si limita a suggerire nomi da usare per il tagging delle foto (ogni giorno ne vengono caricate cento milioni), e ci sarà una funzione di rinuncia che permetterà all'utente di non farsi includere nella lista dei nomi suggeriti da Facebook per il tagging.

Secondo Chris Cox, Vice President of Product di Facebook, intervistato da Cnet, la funzione non deve inquietare ma è un bonus, perché permette di allertare gli utenti dell'esistenza di una loro foto su Facebook, dalla quale potranno rimuovere il tag. In alternativa potranno chiedere a chi ha pubblicato la loro foto di rimuoverla.