Bill Swearingen, especialista en ciberseguridad afincado en Kansas City, ha presentado el proyecto noRecognition, un sistema de patrones generados por ordenador que, al imprimirse sobre ropa u objetos, impiden que lectores de matrículas y cámaras de vigilancia con detección automática —incluidos los lectores Flock, las cámaras corporales Axon y los sistemas que usan Clearview AI— identifiquen lo que cubren, desde personas hasta vehículos. Las cámaras siguen grabando vídeo, pero el patrón desordena los algoritmos de detección de forma que no se disparan alertas.
Swearingen afirma haber realizado unos 31 millones de pruebas a lo largo del último año. Su modelo de aprendizaje por refuerzo parte de algoritmos de detección de código abierto y va refinando los patrones cada vez que uno falla, hasta encontrar diseños que derrotan a la vez los 11 algoritmos probados. Cada minuto genera nuevos patrones, asegura, «matemáticamente mejores que los anteriores».
El pasado viernes, en la conferencia Def Con de Las Vegas, el investigador realizó la primera demostración pública: cubrió un Toyota Yaris de 2009 con uno de los patrones y comprobó que un lector de matrículas Flock no lo detectaba, aunque las ruedas plantearon dificultades. Swearingen, que define la privacidad como «un derecho fundamental», ha lanzado una campaña de crowdfunding para fabricar camisetas, sudaderas y vinilos para coches con estos diseños. Sus patrones más eficaces no se publican en Internet para evitar que los fabricantes de cámaras aprendan a neutralizarlos.