Inside noRecognition: 31 Juta Ujian AI Hasilkan Corak yang Perdaya Kamera Flock, Axon dan Clearview

Swearingen menjelaskan pendekatannya kepada TechCrunch: corak ini mengeksploitasi lapisan pengelasan rangkaian neural, mencipta isyarat visual yang tidak dapat ditafsir oleh model menjadi kategori yang boleh dikenali . Kepada pemerhati manusia, corak itu kelihatan seperti rekaan abstrak dan huru-hara. Kepada AI, ia secara efektif tidak kelihatan.

Bagaimana sistem pembelajaran pengukuhan dilatih melalui 31 juta ujian

Swearingen membina model pembelajaran pengukuhan yang secara berulang menjana corak dan mengujinya terhadap 11 algoritma pengesanan penglihatan komputer sumber terbuka yang berbeza . Dengan setiap ujian, model mempelajari ciri visual mana yang menyebabkan pengesanan gagal dan memperhalusi corak dengan sewajarnya.

Selepas kira-kira 31 juta ujian (sesetengah sumber melaporkan 31.7 juta) yang dijalankan dalam tempoh setahun, model ini menghasilkan rekaan yang secara konsisten menyebabkan algoritma tersebut gagal mengelaskan apa jua yang dilindungi oleh corak . Swearingen menggambarkan proses ini sebagai mengajar model "cara melukis" — sistem belajar untuk menghasilkan tekstur yang memaksimumkan kekeliruan dalam perisian pengesanan .

Dalam ujian digital terkawal menggunakan pemberat model sebenar yang diekstrak, tekstur noRecognition liputan penuh mendorong pengesan pengawasan f-YOLOv5 ke kadar tiada-pengesanan 61.7% merentas 240 imej pakaian yang diasingkan pada ambang pengesanan 0.25, dengan peningkatan +0.537 berbanding garis dasar tanpa tekstur selepas ditolak kesan oklusi .

Apa yang corak ini tewaskan dalam ujian makmal:

• Pembaca plat lesen Flock
• Kamera badan Axon
• Sistem pengecaman wajah Clearview AI
• Kesemua 11 algoritma pengesanan sumber terbuka dalam suite ujian Swearingen

Demonstrasi Def Con 34: Toyota Yaris 2009 yang kamera tidak nampak

Pada hari Jumaat, 7 Ogos 2026, Swearingen menjalankan ujian dunia nyata awam pertama corak noRecognition di persidangan keselamatan siber Def Con di Las Vegas . Bekerjasama dengan saluran media automotif Donut Media, beliau menyalut Toyota Yaris 2009 dengan salah satu corak janaan komputernya dan memandunya melepasi pembaca plat lesen Flock .

Swearingen melaporkan bahawa Yaris tersebut berjaya mengelak pengesanan automatik sepenuhnya — kamera Flock tidak dapat mengenal pasti kenderaan atau membaca plat lesennya, sementara rakaman video biasa berterusan tanpa masalah . Roda kereta dilaporkan memberikan cabaran, tetapi ujian keseluruhan dianggap berkesan .

Kaveat penting mengenai demonstrasi: Pengesahan bebas terhadap dakwaan ini adalah terhad. TechCrunch menyatakan bahawa hasilnya lebih sempit daripada kenderaan menjadi "tidak kelihatan" — kamera masih merakam footage, manakala video demonstrasi dan log tidak didedahkan kepada umum . Rekod dunia fizikal kini hanya tertakluk pada satu ujian Def Con terhadap satu model kamera, dan bukti masih menjadi topik perbincangan .

Cara membeli corak noRecognition: Kemeja-T, hoodie, dan penutup leher

Matlamat Swearingen adalah untuk menjadikan noRecognition alat praktikal untuk privasi awam — satu cara untuk orang ramai memilih keluar daripada pengawasan algoritma tanpa memerlukan kepakaran teknikal .

Beliau melancarkan kempen Kickstarter yang bermula serentak dengan pembentangan penyelidikannya di Black Hat dan Def Con pada awal Ogos 2026 . Beliau mengumumkan di LinkedIn: "Tees, hoodies, dan neck buffs dicetak dengan corak yang benar-benar berkesan" — dikeluarkan pada masa yang sama dengan penyelidikan .

Barangan semasa dan dirancang:

Setakat pertengahan Ogos 2026, kempen Kickstarter telah mengumpul lebih daripada $40,000 . Penyokong yang membayar premium boleh meminta corak tersuai yang "dijana, diuji, dan tidak pernah dikeluarkan, ditunjukkan, atau dicetak untuk orang lain" . Aplikasi sarung kenderaan digambarkan sebagai langkah seterusnya setelah barisan pakaian berjalan .

Kaveat undang-undang dan praktikal yang penting

Projek ini kekal sebagai inisiatif penyelidikan privasi dan bukannya produk komersial yang terbukti . Ujian makmal menunjukkan kejayaan terhadap algoritma tertentu, tetapi prestasi dunia nyata terhadap pelbagai sistem pengawasan yang digunakan tidak diaudit atau dijamin secara bebas .

Swearingen juga mengakui kawasan kelabu undang-undang: memandu kereta bersalut menimbulkan persoalan negeri demi negeri mengenai penghalangan plat lesen, dan coraknya secara jelas mengelak daripada menutup kawasan plat lesen .

Buat masa ini, noRecognition menawarkan gambaran masa depan yang mungkin di mana individu boleh memilih keluar daripada pengawasan algoritma dengan memakai corak yang betul. Tetapi Swearingen sendiri, bersama beberapa saluran berita, telah berhati-hati untuk menyatakan bahawa ini adalah penyelidikan — bukan jubah halimunan — dan pangkalan bukti masih terhad kepada satu ujian kamera yang tidak didokumentasikan secara awam .