kennbroorg/shit-bucket/fecalfaceEste projeto (PoC por enquanto, e parte do Shit Bucket) envolve detecção facial, reconhecimento facial e entrada adversarial para proteger avatares.
Descrição | Instalação | Site | Problemas
Este projeto (PoC por enquanto) envolve:
Este projeto faz parte das ferramentas Shit Bucket
Ele coleta o avatar de uma RRSS, tenta determinar a posição de um rosto, se existir, e então o ataca para que a comparação final entre o rosto original e o atacado não seja reconhecível por uma IA, mas para o olho humano será semelhante.
Este projeto não fará com que nossos rostos sejam confundidos com o de um urso panda. E neste momento o projeto não funciona com avatares com mais de um rosto.
O processo de ataque é muito intensivo em processamento, levando entre 5 e 7 minutos. Seja paciente ou compre GPUs.
A clarificação acima é importante e também está no aviso legal
Visite o site do projeto.
Vá ao nosso site. Baixe o arquivo ZIP e descompacte-o.
unzip latest.zip
cd Fecalface-pack
pip install -r requirements.txt
cd backend
python app.py -e prod
E, finalmente, navegue até ele.
git clone https://gitlab.com/kennbroorg/iKy.git
Você deve instalar as bibliotecas dentro do requirements.txt
python3 -m pip install -r requirements.txt
Primeiramente, instale o nodejs.
Dentro do diretório frontend instale as dependências
cd frontend
npm install
Ligue o backend em um terminal, dentro do diretório backend
python3 app.py
Finalmente, para executar o servidor frontend, execute o seguinte comando a partir do diretório frontend
npm start
Abra o navegador nesta url
Se você encontrar algum problema ou tiver sugestões, fique à vontade para criar uma issue.
Qualquer pessoa que contribua ou tenha contribuído para o projeto, incluindo eu, não é responsável pelo uso da ferramenta (Nem pelo uso legal nem pelo uso ilegal, nem pelo uso "outro").
Tenha em mente que este software foi inicialmente escrito para fins educacionais (para nos educarmos), e agora o objetivo é colaborar com a comunidade fazendo software livre de qualidade, e embora a qualidade não seja excelente (às vezes nem boa), nos esforçamos para buscar a excelência.
O processo de ataque é muito intensivo em processamento, levando entre 5 e 7 minutos. Seja paciente ou compre GPUs.
Não reembolsamos seu dinheiro se você não estiver satisfeito. Espero que você goste de usar a ferramenta tanto quanto nós gostamos de fazê-la. O esforço foi e é enorme (Tempo, conhecimento, codificação, testes, revisões, etc.), mas faríamos tudo de novo. Não use a ferramenta se não conseguir ler as instruções e / ou este aviso legal claramente.
A propósito, para aqueles que insistem em lembrar minha mãe, ela morreu há muitos anos, mas eu a amo como se estivesse bem aqui.