31 miljoen AI-tests leverden een patroon op dat Flock-, Axon- en Clearview-camera's om de tuin leidt

Swearingen legde aan TechCrunch uit dat de patronen inspelen op de classificatielaag van neurale netwerken: ze creëren een visueel signaal dat het model niet in een herkenbare categorie kan indelen . Voor een menselijke waarnemer ziet het patroon eruit als een abstract, chaotisch ontwerp. Voor een AI is het effectief onzichtbaar.

Hoe het ‘reinforcement learning’-systeem trainde met 31 miljoen tests

Swearingen bouwde een ‘reinforcement learning’-model dat iteratief patronen genereerde en die testte tegen 11 verschillende opensource-computer vision-detectiealgoritmes . Bij elke test leerde het model welke visuele kenmerken ervoor zorgden dat detectie mislukte, en verfijnde het het patroon.

Na ongeveer 31 miljoen tests (sommige bronnen spreken van 31,7 miljoen), uitgevoerd over ruwweg een jaar, convergeerde het model naar ontwerpen die die algoritmes consistent deden falen in het classificeren van wat het patroon bedekte . Swearingen omschreef het proces als het leren schilderen van het model – het systeem leerde texturen te genereren die maximale verwarring veroorzaken in de detectiesoftware .

In gecontroleerde digitale tests met echte, geëxtraheerde modelgewichten leidde een volledige noRecognition-textuur bij de f-YOLOv5-bewakingsdetector tot een niet-detectiepercentage van 61,7% over 240 achtergehouden kledingafbeeldingen bij een detectiedrempel van 0,25, met een occlusie-gecorrigeerde lift van +0,537 ten opzichte van de ongetextureerde basislijn .

Wat de patronen in labtests versloegen:

• Flock-kentekenlezers
• Axon-bodycams
• Clearview AI-gezichtsherkenningssystemen
• Alle 11 opensource-detectiealgoritmes in Swearingens testsuite

De Def Con 34-demo: een 2009 Toyota Yaris die camera's niet konden zien

Op vrijdag 7 augustus 2026 voerde Swearingen de eerste openbare praktijktest uit van een noRecognition-patroon op de Def Con-conferentie in Las Vegas . Samen met automedia Donut Media bedekte hij een 2009 Toyota Yaris met een van zijn computergenererde patronen en reed ermee langs een Flock-kentekenlezer .

Swearingen meldde dat de Yaris volledig aan geautomatiseerde detectie ontsnapte – de Flock-camera kon het voertuig niet identificeren en het kenteken niet lezen, terwijl de normale video-opname gewoon doorging . De wielen vormden een uitdaging, maar de test werd effectief geacht .

Belangrijke kanttekening bij de demo: Onafhankelijke verificatie van de claim is beperkt. TechCrunch merkte op dat het resultaat minder ver gaat dan dat een voertuig 'onzichtbaar' wordt – de camera nam nog steeds beeld op, terwijl de demonstratievideo en logs niet openbaar zijn . Het fysieke bewijs staat momenteel op één Def Con-test tegen één cameramodel, en het bewijs blijft onderwerp van discussie .

Hoe koopt u noRecognition-patronen? T-shirts, hoodies en nekbuizen

Swearingens doel is om noRecognition om te zetten in een praktisch hulpmiddel voor publieke privacy – een manier voor mensen om uit algoritmische bewaking te stappen zonder technische expertise .

Hij lanceerde een Kickstarter-campagne die gelijktijdig met zijn onderzoekspresentaties op Black Hat en Def Con begin augustus 2026 van start ging . Op LinkedIn kondigde hij aan: 'T-shirts, hoodies en nekbuizen bedrukt met de patronen die echt werken' – gelijktijdig uitgebracht met het onderzoek .

Huidige en geplande merchandise:

Half augustus 2026 had de Kickstarter-campagne meer dan $40.000 opgehaald . Backers die een premie betalen, kunnen op maat gemaakte patronen aanvragen die 'zijn gegenereerd, getest en nooit eerder aan iemand anders zijn getoond of geprint' . De toepassing van voertuigfolie wordt beschreven als een volgende stap zodra de kledinglijn loopt .

Belangrijke juridische en praktische kanttekeningen

Het project blijft een privacy-onderzoeksinitiatief en is nog geen bewezen commercieel product . De labtests toonden succes aan tegen specifieke algoritmes, maar de prestaties in de praktijk tegen het volledige scala aan ingezette bewakingssystemen zijn niet onafhankelijk gecontroleerd of gegarandeerd .

Swearingen heeft ook gewezen op juridische grijsgebieden: het rijden met een gewrapte auto roept per staat vragen op over het verbergen van kentekens, en zijn patronen vermijden uitdrukkelijk het bedekken van kentekenvelden .

Voor nu biedt noRecognition een glimp van een mogelijke toekomst waarin individuen zich aan algoritmische bewaking kunnen onttrekken door het juiste patroon te dragen. Maar Swearingen zelf, samen met meerdere nieuwsbronnen, benadrukt dat dit onderzoek is – geen tovermantel – en dat de bewijsbasis een enkele, niet-openbaar gedocumenteerde cameratest is .