Проект noRecognition: антислежка, которая прячет людей и машины от камер наблюдения

Автоматизированные системы наблюдения — считыватели номеров, распознаватели лиц, трекеры автомобилей — давно стали привычной реальностью. Но специалист по кибербезопасности из Канзас-Сити создал то, что, по его словам, способно остановить их работу, не блокируя ни одну камеру.

Проект noRecognition Билла Сворингена использует обучение с подкреплением для генерации "состязательных" визуальных узоров (adversarial patterns). Напечатанные на ткани или виниле, они сбивают с толку программное обеспечение для обнаружения и классификации объектов, которое работает в широко распространённых камерах наблюдения .

Примерно после 31 миллиона автоматических тестов, проведённых за год, система сошлась на дизайнах, которые в лабораторных условиях победили 11 алгоритмов с открытым исходным кодом . Затем, в пятницу, 7 августа 2026 года, Своринген публично доказал, что это работает и в реальном мире: Toyota Yaris 2009 года, покрытая одним из его узоров, проехала мимо считывателя номеров Flock на конференции по кибербезопасности Def Con в Лас-Вегасе и полностью избежала автоматического обнаружения .

Вот как работает noRecognition, что показал демонстрационный тест на Def Con, и как любой желающий может купить такие паттерны в виде одежды.

Что такое noRecognition?

noRecognition — это исследовательский проект в области приватности, созданный Биллом Сворингеном, специалистом по кибербезопасности из Канзас-Сити, основателем сообщества SecKC и компании SIXCYBER. Он создаёт состязательные визуальные узоры, предназначенные для того, чтобы не позволять автоматическим системам наблюдения обнаруживать людей, лица, транспортные средства и объекты . Узоры печатаются на ткани или виниле и наносятся на одежду или поверхности автомобилей. Они не блокируют обычную видеозапись — они специально обманывают программное обеспечение для обнаружения и классификации объектов, работающее на этих камерах .

Своринген объяснил свой подход TechCrunch: узоры используют классификационный слой нейросетей, создавая визуальный сигнал, который модель не может интерпретировать как узнаваемую категорию . Для человека такой узор выглядит как абстрактный, хаотичный рисунок. Для ИИ — он практически невидим.

Как система с подкреплением обучалась на 31 миллионе тестов

Своринген построил модель обучения с подкреплением, которая итеративно генерировала узоры и тестировала их против 11 различных алгоритмов компьютерного зрения с открытым исходным кодом . С каждым тестом модель узнавала, какие визуальные особенности приводят к сбою обнаружения, и дорабатывала узор.

После примерно 31 миллиона тестов (некоторые источники сообщают о 31,7 млн), проведённых в течение года, модель сошлась на дизайнах, которые последовательно заставляли эти алгоритмы не справляться с классификацией того, что покрывал узор . Своринген описывает этот процесс как обучение модели "рисовать" — система научилась генерировать текстуры, которые максимально сбивают с толку программное обеспечение обнаружения .

В контролируемых цифровых тестах с использованием реальных извлечённых весов моделей текстура noRecognition при полном покрытии довела детектор f-YOLOv5 до уровня 61,7% необнаружения на 240 отложенных изображениях одежды при пороге обнаружения 0,25, с приростом +0,537 после вычитания окклюзии по сравнению с базовым уровнем без текстуры .

Какие системы были побеждены в лабораторных тестах:

• Flock — считыватели номерных знаков
• Axon — нательные камеры
• Clearview AI — системы распознавания лиц
• Все 11 алгоритмов обнаружения с открытым исходным кодом в тестовом наборе Сворингена

Демонстрация на Def Con 34: Toyota Yaris 2009 года, которую камеры не видели

В пятницу, 7 августа 2026 года, Своринген провёл первый публичный реальный тест узора noRecognition на конференции Def Con в Лас-Вегасе . Совместно с автомобильным медиа Donut Media он оклеил Toyota Yaris 2009 года одним из своих созданных компьютером узоров и проехал на ней мимо считывателя номеров Flock .

Своринген сообщил, что Yaris полностью избежала автоматического обнаружения — камера Flock не смогла идентифицировать автомобиль или считать его номерной знак, при этом обычная видеозапись продолжалась без проблем . Колеса, по сообщениям, представляли определенную сложность, но в целом тест был признан эффективным .

Важное примечание о демонстрации: независимая верификация этого утверждения ограничена. TechCrunch отметил, что результат уже, чем "невидимость" автомобиля — камера продолжала записывать видео, а видео и логи демонстрации не были опубликованы . На данный мировой рекорд в физическом мире составляет один тест на Def Con против одной модели камеры, и доказательства остаются предметом дискуссий .

Как купить узоры noRecognition: футболки, худи и шейные платки

Заявленная цель Сворингена — превратить noRecognition в практический инструмент для общественной приватности: способ для людей отказаться от алгоритмической слежки без необходимости обладать техническими знаниями .

Он запустил кампанию на Kickstarter, которая стартовала одновременно с его исследовательскими презентациями на Black Hat и Def Con в начале августа 2026 года . Он объявил в LinkedIn: "Футболки, худи и шейные платки с принтами, которые действительно работают" — выпущенные в тот же момент, что и исследование .

Текущие и планируемые товары:

Продукт	Статус
Футболки	Доступны через кампанию на Kickstarter
Худи	Доступны через кампанию на Kickstarter
Шейные платки / баффы	Доступны через кампанию на Kickstarter
Виниловые обклейки для авто	Запланированы, после запуска линии одежды

По состоянию на середину августа 2026 года кампания на Kickstarter собрала более 40 000 долларов . Спонсоры, заплатившие дополнительную плату, могут заказать индивидуальные узоры, которые были "сгенерированы, протестированы и никогда не выпускались, не демонстрировались и не печатались ни для кого другого" . Обклейка автомобилей описывается как следующий шаг после налаживания выпуска одежды .

Важные юридические и практические оговорки

Проект остаётся исследовательской инициативой в области приватности, а не подтверждённым коммерческим продуктом . Лабораторные тесты показали успех против конкретных алгоритмов, но реальная эффективность против всего спектра развёрнутых систем наблюдения не была независимо проверена или гарантирована .

Своринген также признал юридические "серые зоны": управление оклеенным автомобилем поднимает вопросы о блокировке номерного знака, которые варьируются от штата к штату, и его узоры намеренно не закрывают область номерного знака .

На данный момент noRecognition предлагает взгляд на возможное будущее, где люди смогут отказываться от алгоритмической слежки, просто надев правильный узор. Но сам Своринген, как и многие новостные издания, был осторожен, отмечая, что это исследование — а не "плащ-невидимка" — и что доказательная база на данный момент состоит из одного задокументированного теста камеры без публичного видео .