"Caras maestras" que pueden eludir más del 40% de los sistemas de autentificación facial [inglés]

Investigadores israelíes han desarrollado una red neuronal capaz de generar caras "maestras", es decir, imágenes faciales capaces de suplantar varias identificaciones. El trabajo sugiere que es posible generar esas "claves maestras" para más del 40% de la población utilizando solo 9 rostros sintetizados por la red StyleGAN Generative Adversarial. Al probar el sistema, los investigadores descubrieron que un solo rostro generado podía desbloquear el 20% de todas las identidades de la base de datos de código abierto Labeled Faces in the Wild.