Личности участников видеоконференций можно идентифицировать по скриншотам

Исследователи из Университета имени Давида Бен-Гуриона в Негеве (Израиль) рекомендуют пользователям не публиковать в социальных сетях скриншоты своих видеоконференций, проведенных в Zoom, Microsoft Teams или Google Meet. По словам экспертов, личность пользователей можно легко установить с помощью подобных скриншотов.

«По результатам наших исследований стало известно, что можно относительно легко собрать тысячи общедоступных изображений видеоконференции и извлечь персональную информацию об их участниках, включая данные о возрасте, поле и полные имена. Подобная информация может поставить под угрозу безопасность и конфиденциальность как взрослых, так и детей», — отметили специалисты.

Эксперты использовали инструменты распознавания текста для обработки изображений и проанализировали в социальных сетях более чем 15 700 фотоколлажей и более 142 000 изображений лиц участников видеоконференций. Алгоритмы обработки изображений на основе искусственного интеллекта помогли идентифицировать участие одного и того же человека на различных собраниях путем распознавания лица и анализа других данных, таких как фон изображения.

Исследователи смогли определить лица в 80% случаев, а также узнать пол и примерный возраст. С помощью снимков экрана специалисты смогли правильно определить почти две трети имен пользователей.

«Это доказывает, что конфиденциальность и безопасность отдельных лиц и компаний находятся под угрозой из-за данных, представленных на видеоконференциях», — утверждает исследовательская группа.

С целью предотвращения вторжений в частную жизнь, эксперты рекомендуют пользователям не размещать изображения видеоконференций в интернете, использовать общие псевдонимы, такие как «iZoom» или «iPhone», а не уникальные логины или настоящее имена, а также использовать виртуальный фон во время совещаний.

Кроме того, команда рекомендует разработчикам сервисов для видеоконференций дополнить свои платформы режимом конфиденциальности, применяя фильтры или гауссовский шум к изображениям, чтобы предотвратить распознавание лиц.