FaceSafe
< Projeler Sayfası
Proje Adı
Yüz Tanıma Sistemlerine Karşı Biyometrik Veri Gizliliğini Koruma Uygulaması
Şirket Adı
InterLabs
Şirket Mentoru
Ahmet Taha Albayrak - Serkan Burak Kalpak
Akademik Mentor
Asst. Prof. Muhammed Ömer Sayın
Asistan
Mehmet Efe Lorasdağı
Takım Üyeleri
Oğuzhan Bulgurlu,
Yağız Dilberoğlu,
Samet Senai Işık,
İdil Karagöz,
Hasan Bartu Orhun,
Arda Özgün
Özet
Bu proje, kullanıcı biyometrik veri gizliliğini derin öğrenme tabanlı yüz tanıma sistemlerine karşı koruma zorluğunu ele almaktadır. Yüz verilerinin kötüye kullanımı ve yaygın erişilebilirliği endişeleriyle hareket ederek, bu tür tespit sistemlerinin doğruluğunu düşürmek için karşıt teknikler kullanarak bir çözüm öneriyoruz. Temel amacımız, sosyal medya platformlarında doğruluğu mevcut %99.5'ten, LFW test veri kümesinde MobileFaceNet tarafından elde edilen %60'a kadar düşürecek filtreler geliştirmektir. Kullanıcılara biyometrik veri gizliliği üzerinde kontrol sağlayarak, olası kötüye kullanımı engellemeyi ve bireylerin gerektiğinde anonim kalmasına izin vermeyi amaçlıyoruz. Bu proje aracılığıyla, dijital gizlilik tartışmalarına katkıda bulunmayı ve kişisel bilgileri korumanın pratik yollarını sunmayı amaçlıyoruz.
Abstract
This project tackles the challenge of safeguarding user biometric data privacy against deep learning-based face recognition. Motivated by concerns over the misuse of facial data and its widespread availability, we propose a solution using adversarial techniques to lower the accuracy of such detection systems. Our main goal is to develop filters that reduce accuracy to about 60% on social media platforms, down from the current 99.5% achieved by MobileFaceNet on the LFW test dataset. By giving users control over their biometric data privacy, we aim to prevent potential misuse while allowing individuals to stay anonymous as needed. Through this project, we aim to contribute to discussions on digital privacy and offer practical ways to protect personal information.