Wissenschaftler des Instituts für Computerwissenschaften der Universität Chicago haben ein Softwaretool entwickelt, das aktuelle Gesichtserkennungssysteme daran hindern kann, die Gesichtsmerkmale eines Individuums zu lernen und es später auf anderen Fotos wiederzuerkennen. Wie das Team in einem Bericht (PDF) zu seinem "Fawkes" genannten Tool schreibt  verändert dieses Fotos in einer für das menschliche Auge nicht erkennbaren Weise. Für einen Gesichtserkennungs-Algorithmus, der mit diesen Fotos darauf trainiert wird, ein bestimmtes Individuum zu erkennen, würden sich die Gesichtsmerkmale dadurch aber signifikant verändern.

Tests mit den Gesichtserkennungsservices von Microsoft (Azure FaceAPI), Amazon (Rekognition) und Face++ hätten eine hundertprozentige Erfolgsquote gehabt. Wenn diese Systeme zuerst mit "maskierten" Fotos einer Person trainiert werden, könnten sie später diese Person nicht erkennen.

Bis zu einem gewissen Masse funktioniere dies auch dann, wenn die Systeme bereits mit unverfälschten Fotos einer Person trainiert wurden. Der Täuschungserfolg betrage auch in diesem Falle 80% oder mehr.

Für die Maskierung eines Fotos, das man online stellen will, braucht ein User neben dem Fawkes-Tool auch ein Gesichtserkennungstool. Dieses wird verwendet, um gewisse Merkmale aus Fotos einer anderen Person zu extrahieren. Das Fawkes-Tool errechnet dann aus dem eigenen Originalfoto und diesen Merkmalen das maskierte Foto.

Ihre Methode, glauben die Forscher, sei auch nicht einfach auszuhebeln, wenn die Entwickler von Gesichtserkennungssystemen versuchen, Gegenmassnahmen zu treffen. Die hohe Täuschungsrate bleibe erhalten, auch wenn Techniken zur "Demaskierung" oder zur Erkennung von maskierten Fotos angewendet würden.

Eine solche Maskierungssoftware für Fotos, die man online stellen will, sei in der heutigen Zeit notwendig, um die Privatsphäre zu schützen, argumentiert das Team aus Chicago. Dies habe unter anderem die Affäre um das Unternehmen Clearview gezeigt.