داخل مشروع noRecognition: 31 مليون اختبار ذكاء اصطناعي تصنع أنماطًا تخدع كاميرات المراقبة

وصف سويرينجن نهجه لـ TechCrunch: الأنماط تستغل طبقة التصنيف في الشبكات العصبية، مما يخلق إشارة بصرية لا يستطيع النموذج تحليلها إلى فئة قابلة للتعرف . بالنسبة للمراقب البشري، يبدو النمط كتصميم تجريدي فوضوي. بالنسبة للذكاء الاصطناعي، فهو غير مرئي فعليًا.

كيف درب نظام التعلم المعزز عبر 31 مليون اختبار

بنى سويرينجن نموذج تعلم معزز يولد الأنماط بشكل متكرر ويختبرها مقابل 11 خوارزمية كشف رؤية حاسوبية مفتوحة المصدر مختلفة . مع كل اختبار، تعلم النموذج أي الميزات البصرية تسببت في فشل الكشف وصقل النمط وفقًا لذلك.

بعد حوالي 31 مليون اختبار (تذكر بعض المصادر 31.7 مليون) أجريت على مدار عام تقريبًا، تقاربت الأنماط على تصاميم تسببت باستمرار في فشل تلك الخوارزميات في تصنيف ما يغطيه النمط . وصف سويرينجن العملية بأنها تعليم النموذج "كيفية الرسم"—تعلم النظام توليد القوام الذي يزيد من الارتباك في برنامج الكشف .

في اختبارات رقمية محكومة باستخدام أوزان نموذج حقيقية مستخرجة، أدى نسيج noRecognition بالتغطية الكاملة إلى رفع معدل عدم الكشف لكاشف المراقبة f-YOLOv5 إلى 61.7% عبر 240 صورة ملابس محتجزة عند عتبة كشف 0.25، مع رفع مطروح منه الإخفاء قدره +0.537 مقارنة بالخط الأساسي غير المزخرف .

ما هزمته الأنماط في الاختبارات المعملية:

• قارئات لوحات Flock
• كاميرات Axon الجسدية
• أنظمة التعرف على الوجوه Clearview AI
• جميع خوارزميات الكشف المفتوحة المصدر الـ 11 في مجموعة اختبار سويرينجن

تجربة Def Con 34: سيارة تويوتا ياريس 2009 التي لم ترها الكاميرات

في الجمعة، 7 أغسطس 2026، أجرى سويرينجن أول اختبار علني في العالم الحقيقي لنمط noRecognition في مؤتمر Def Con للأمن السيبراني في لاس فيغاس . بالتعاون مع منصة السيارات الإعلامية Donut Media، غطى سيارة تويوتا ياريس موديل 2009 بأحد أنماطه المولدة بالحاسوب وقادها أمام قارئ لوحات Flock .

أفاد سويرينجن أن الياريس نجت من الكشف الآلي تمامًا—لم تستطع كاميرا Flock التعرف على المركبة أو قراءة لوحة أرقامها، بينما استمر تسجيل الفيديو العادي دون مشكلة . شكلت العجلات تحديًا، لكن الاختبار اعتبر فعالاً بشكل عام .

تحذير مهم حول التجربة: كان التحقق المستقل من الادعاء محدودًا. أشارت TechCrunch إلى أن النتيجة أضيق من أن تصبح المركبة "غير مرئية"—فالكاميرا ما زالت سجلت لقطات، بينما فيديو وسجلات العرض ليست عامة . السجل في العالم المادي يقف حاليًا عند اختبار Def Con واحد ضد طراز كاميرا واحد، ويبقى الإثبات موضع نقاش .

كيفية شراء أنماط noRecognition: تيشيرتات وهديومات وأغطية رقبة

هدف سويرينجن المعلن هو تحويل noRecognition إلى أداة عملية للخصوصية العامة—طريقة للناس للانسحاب من المراقبة الخوارزمية دون حاجة لخبرة تقنية .

أطلق حملة تمويل جماعي على Kickstarter تزامنت مع عروضه البحثية في مؤتمري Black Hat و DefCon في أوائل أغسطس 2026 . أعلن على LinkedIn: "تيشيرتات وهديومات وأغطية رقبة مطبوعة بأنماط تعمل فعلاً"—صدرت في نفس لحظة نشر البحث .

المنتجات الحالية والمخطط لها:

حتى منتصف أغسطس 2026، جمعت حملة Kickstarter أكثر من 40,000 دولار . يمكن للداعمين الذين يدفعون علاوة طلب أنماط مخصصة "تم توليدها واختبارها ولم تُطلق أو تُعرض أو تُطبع لأي شخص آخر" . يُوصف تطبيق أغطية السيارات كخطوة تالية بعد انطلاق خط الملابس .

تحذيرات قانونية وعملية مهمة

يبقى المشروع مبادرة بحثية للخصوصية وليس منتجًا تجاريًا مثبتًا . أظهرت الاختبارات المعملية نجاحًا ضد خوارزميات محددة، لكن الأداء في العالم الحقيقي ضد النطاق الكامل لأنظمة المراقبة المنشورة لم يتم تدقيقه أو ضمانه بشكل مستقل .

اعترف سويرينجن أيضًا بمناطق رمادية قانونية: قيادة سيارة مغلفة تثير أسئلة على مستوى كل ولاية حول إعاقة لوحة الأرقام، وأنماطه تتجنب صراحةً تغطية مناطق لوحات الأرقام .

في الوقت الحالي، يقدم noRecognition لمحة عن مستقبل محتمل حيث يمكن للأفراد الانسحاب من المراقبة الخوارزمية بارتداء النمط الصحيح. لكن سويرينجن نفسه، إلى جانب وسائل إعلام متعددة، كان حريصًا على ملاحظة أن هذا بحث—وليس عباءة سحرية—وأن قاعدة الأدلة تظل اختبار كاميرا واحدًا غير موثق علنًا .