Bersembunyi Dari Kamera Pengawas
Sistem kamera pengawasan (surveillance system – red.) sepertinya akan mulai digulirkan oleh berbagai negara, apalagi setelah masa pandemi COVID-19 ini nantinya. Meski sejak lama sistem ini telah menjadi kontroversi karena dianggap dapat melanggar hak privasi individu, namun nyatanya diskusi tentang topik ini masih saja bergulir di tingkat pemerintahan banyak negara.
Meski sistem kamera pengawasan itu nantinya akan dipasang di berbagai sudut kota dan mampu melihat semua hal yang terjadi di ruang publik, ada saja inovasi yang mungkin dapat melindungi individu dari pengamatan kamera. Salah satunya adalah sebuah kaus yang dikembangkan oleh para peneliti di Northeastern University, MIT, dan IBM. Mereka baru-baru ini mengembangkan sebuah pola kaleidoskopik berupa potongan-potongan warna yang mampu membuat penggunanya tidak dapat terdeteksi oleh AI. Penelitian ini menjadi bagian dari adversarial examples yaitu sebuah gerakan perancangan benda fisik untuk melawan sistem pengawasan digital.
“Kaus adversarial ini bekerja pada jaringan saraf buatan (artificial neural network – red.) yang digunakan untuk mendeteksi objek.,” jelas Xue Lin, asisten profesor teknik elektro dan ilmu komputer di Northeastern University yang merupakan salah satu co-author dari makalah ini. Pada proses kerja normalnya, jaringan saraf ini mengenali seseorang atau sesuatu di dalam sebuah citra, menggambar ‘boks pembatas’ di sekitarnya, dan menentukan label pada objek tersebut.
Dengan menemukan titik-titik batas jaringan saraf – ambang batas di mana sistem memutuskan apakah sesuatu itu merupakan objek atau bukan – Lin dan rekannya mampu bekerja secara mundur untuk membuat desain yang dapat membingungkan sistem klasifikasi dan pelabelan jaringan AI.
Tim peneliti secara khusus mengamati dua jaringan saraf pengenal objek yang biasa digunakan untuk tujuan pelatihan; YOLOv2 dan Faster R-CNN. Dengan begitu, mereka mampu mengidentifikasi area-area tubuh penggunanya di mana dengan menambahkan pixel noise akan dapat membingungkan AI, dan menjadikan penggunanya tidak terlihat.
Meski begitu, Lin mengatakan kaus yang mereka kembangkan kemungkinan besar tidak untuk diproduksi. Objektif dari penelitian ini sesungguhnya bukan untuk membantu individu bersembunyi dari teknologi pengawasan melainkan untuk menemukan celah pada jaringan saraf agar pengembang sistem dapat memperbaikinya.