kennbroorg/shit-bucket/fecalfaceCe projet (POC pour l'instant, et faisant partie de Shit Bucket) implique la détection faciale, la reconnaissance faciale et l'entrée adversarial pour protéger les avatars.
Ce projet (preuve de concept pour l’instant) implique :
Ce projet fait partie des outils Shit Bucket
Il collecte l’avatar d’un réseau social, essaie de déterminer la position d’un visage s’il existe, puis l’attaque afin que la comparaison finale entre le visage original et le visage attaqué ne soit pas reconnaissable par une IA, mais restera similaire à l’œil humain.
Ce projet ne fera pas confondre nos visages avec ceux d’un panda. Et pour l’instant, le projet ne fonctionne pas avec des avatars comportant plusieurs visages.
Le processus d’attaque est très gourmand en calcul, prenant entre 5 et 7 minutes. Soyez patient ou achetez des GPU.
La clarification ci-dessus est importante et figure également dans l’avertissement.
Visitez le site web du projet.
Rendez-vous sur notre site web. Téléchargez le fichier ZIP et décompressez-le.
unzip latest.zip
cd Fecalface-pack
pip install -r requirements.txt
cd backend
python app.py -e prod
Et enfin, naviguez.
git clone https://gitlab.com/kennbroorg/iKy.git
Vous devez installer les bibliothèques contenues dans requirements.txt
python3 -m pip install -r requirements.txt
Tout d’abord, installez nodejs.
Dans le répertoire frontend, installez les dépendances
cd frontend
npm install
Allumez le backend dans un terminal, dans le répertoire backend
python3 app.py
Enfin, pour lancer le serveur frontend, exécutez la commande suivante depuis le répertoire frontend
npm start
Ouvrez le navigateur à cette url
Si vous rencontrez des problèmes ou avez des suggestions, vous êtes invité à créer un problème.
Quiconque contribue ou a contribué au projet, y compris moi, n’est pas responsable de l’utilisation de l’outil (ni de l’utilisation légale, ni de l’utilisation illégale, ni de l’« autre » utilisation).
Gardez à l’esprit que ce logiciel a été initialement écrit à des fins éducatives (pour nous éduquer nous-mêmes), et maintenant l’objectif est de collaborer avec la communauté en offrant un logiciel libre de qualité. Et même si la qualité n’est pas excellente (parfois même pas bonne), nous nous efforçons de viser l’excellence.
Le processus d’attaque est très gourmand en calcul, prenant entre 5 et 7 minutes. Soyez patient ou achetez des GPU.
Nous ne remboursons pas votre argent si vous n’êtes pas satisfait. J’espère que vous prendrez autant de plaisir à utiliser l’outil que nous en avons à le développer. L’effort a été et est énorme (temps, connaissances, codage, tests, relectures, etc.) mais nous le referions. N’utilisez pas l’outil si vous ne pouvez pas lire clairement les instructions et/ou cet avertissement.
Au fait, pour ceux qui insistent pour se souvenir de ma mère, elle est décédée il y a de nombreuses années, mais je l’aime comme si elle était encore là.