Inside noRecognition: Jak 31 milionów testów AI stworzyło wzory, które oszukują kamery Flock, Axon i Clearview

Oto jak działa noRecognition, co pokazała demonstracja na Def Con i jak można teraz kupić te wzory w formie ubrań.

Czym jest noRecognition?

noRecognition to projekt badawczy Billa Swearingena, specjalisty ds. cyberbezpieczeństwa z Kansas City, założyciela spotkań SecKC i firmy SIXCYBER. Jego celem jest tworzenie wzorów kontradykcyjnych (adversarial patterns), które uniemożliwiają zautomatyzowanym systemom monitoringu wykrywanie ludzi, twarzy, pojazdów i przedmiotów . Wzory są drukowane na tkaninie lub winylu i nakładane na ubrania lub powierzchnie pojazdów. Nie blokują one zwykłego nagrywania wideo – ich zadaniem jest specjalne oszukanie oprogramowania do wykrywania i klasyfikacji obiektów, działającego w tych kamerach .

Swearingen wyjaśnił w rozmowie z TechCrunch, że wzory wykorzystują warstwę klasyfikacyjną sieci neuronowych, tworząc sygnał wizualny, którego model nie jest w stanie przypisać do żadnej rozpoznawalnej kategorii . Dla ludzkiego oka wzór wygląda jak abstrakcyjny, chaotyczny projekt. Dla AI jest praktycznie niewidoczny.

Jak system uczenia przez wzmacnianie trenował przez 31 milionów testów

Swearingen zbudował model uczenia przez wzmacnianie, który iteracyjnie generował wzory i testował je przeciwko 11 różnym algorytmom detekcji wizyjnej typu open source . Przy każdym teście model uczył się, które cechy wizualne powodowały niepowodzenie detekcji i odpowiednio udoskonalał wzór.

Po około 31 milionach testów (niektóre źródła podają 31,7 miliona), prowadzonych przez około rok, model opracował projekty, które konsekwentnie uniemożliwiały tym algorytmom klasyfikację tego, co pokrywał wzór . Swearingen opisał ten proces jako uczenie modelu „jak malować” – system nauczył się generować tekstury maksymalizujące dezorientację w oprogramowaniu detekcyjnym .

W kontrolowanych testach cyfrowych, z użyciem rzeczywistych wag modeli, pełnopowierzchniowa tekstura noRecognition doprowadziła do 61,7% wskaźnika niewykrycia przez detektor f-YOLOv5 na 240 obrazach odzieży, przy progu detekcji 0,25 .

Co wzory pokonały w testach laboratoryjnych:

• Czytniki tablic rejestracyjnych Flock
• Kamery nasobne Axon
• Systemy rozpoznawania twarzy Clearview AI
• Wszystkie 11 algorytmów detekcji open source w zestawie testowym Swearingena

Demonstracja na Def Con 34: Toyota Yaris, której kamery nie widziały

W piątek, 7 sierpnia 2026 roku, Swearingen przeprowadził pierwszy publiczny test w realnym świecie wzoru noRecognition na konferencji Def Con w Las Vegas . We współpracy z motoryzacyjnym medium Donut Media pokrył Toyotę Yaris z 2009 roku jednym ze swoich generowanych komputerowo wzorów i przejechał nią przed czytnikiem tablic rejestracyjnych Flock .

Swearingen poinformował, że Yaris całkowicie uniknął zautomatyzowanego wykrycia – kamera Flock nie była w stanie zidentyfikować pojazdu ani odczytać jego tablicy rejestracyjnej, podczas gdy zwykłe nagrywanie wideo działało bez zakłóceń . Koła podobno stanowiły wyzwanie, ale ogólny test uznano za skuteczny .

Ważne zastrzeżenie dotyczące demonstracji: Niezależna weryfikacja tego twierdzenia jest ograniczona. TechCrunch zauważył, że rezultat jest węższy niż pojazd stający się „niewidzialnym” – kamera nadal nagrywała materiał, a wideo i logi z demonstracji nie są publicznie dostępne . Dotychczasowy rekord w świecie fizycznym to jeden test na Def Con przeciwko jednemu modelowi kamery, a dowody pozostają przedmiotem dyskusji .

Jak kupić wzory noRecognition: T-shirty, bluzy i kominy

Zadeklarowanym celem Swearingena jest przekształcenie noRecognition w praktyczne narzędzie dla prywatności publicznej – sposób na rezygnację z algorytmicznego nadzoru bez potrzeby posiadania wiedzy technicznej .

Uruchomił on kampanię na Kickstarterze, która wystartowała jednocześnie z jego prezentacjami badawczymi na Black Hat i Def Con na początku sierpnia 2026 roku . Ogłosił na LinkedIn: „T-shirty, bluzy i kominy z nadrukiem wzorów, które naprawdę działają” – udostępnione w tym samym momencie, co badania .

Obecne i planowane produkty:

Według stanu na połowę sierpnia 2026 roku kampania na Kickstarterze zebrała ponad 40 000 dolarów . Sponsorzy, którzy zapłacą więcej, mogą zamówić niestandardowe wzory, które zostały „wygenerowane, przetestowane i nigdy nikomu nie udostępnione, pokazane ani wydrukowane” . Oklejanie samochodów jest opisywane jako kolejny krok po uruchomieniu linii odzieżowej .

Ważne zastrzeżenia prawne i praktyczne

Projekt pozostaje inicjatywą badawczą z zakresu prywatności, a nie sprawdzonym produktem komercyjnym . Testy laboratoryjne wykazały skuteczność wobec konkretnych algorytmów, ale rzeczywiste działanie wobec pełnej gamy wdrożonych systemów monitoringu nie zostało niezależnie sprawdzone ani zagwarantowane .

Swearingen przyznał również, że istnieją szare strefy prawne: jazda oklejonym samochodem rodzi pytania o zasłanianie tablic rejestracyjnych, które różnią się w zależności od stanu USA, a jego wzory wyraźnie omijają obszar tablic .

Na razie noRecognition daje wgląd w możliwą przyszłość, w której jednostki mogą zrezygnować z algorytmicznego nadzoru, nosząc odpowiedni wzór. Jednak sam Swearingen, wraz z wieloma mediami, podkreśla, że to wciąż badania naukowe – a nie magiczny płaszcz – i że baza dowodowa opiera się na jednym, nieudokumentowanym publicznie teście kamery .