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一秒钟之内，人眼只能扫描几张照片。另一方面，计算机能够在相同的时间内执行数十亿次计算。随着社交媒体的爆炸式增长，图像已成为Internet上的新社交货币。

如今，Facebook和Instagram可以自动为照片中的用户添加标签，而Google Photos可以使用Google自己的图像识别技术通过照片中的人物将用户的照片分组在一起。

因此，处理当今针对数字隐私的威胁不仅限于阻挠人类看到照片，而且还可以防止机器从图像中收集个人数据。现在需要扩展隐私保护的领域，以包括计算机。

在新加坡国立大学(NUS)计算机学院院长Mohan Kankanhalli教授的带领下，该学院计算机科学系的研究团队开辟了一种技术，该技术可以通过进行几乎难以察觉的细微变化来保护照片中的敏感信息。对人类来说，但是使选定的特征无法被已知算法检测到。

使用当前可用的技术造成的视觉失真会破坏照片的美感，因为需要对图像进行大量更改以使机器笨拙。为了克服此限制，NUS研究团队开辟了“人类敏感度图”，该图可以量化人类对各种场景中图像不同部分的视觉失真的反应。

开辟过程始于一项涉及234名参与者和860张图像的研究。向参与者展示了同一图像的两个副本，他们必须挑选出视觉上失真的副本。对结果进行分析后，研究小组发现人的敏感性受到多种因素的影响。这些因素包括照明，纹理，对象情感和语义等。

通过使用此“人类敏感度图”，该团队通过将其注入到人类敏感度较低的区域中，对技术进行了微调，以最小化对图像美学的视觉失真。

国大团队花了六个月的时间研究这项新技术。

“为阻挠数字隐私，现在阻挠人们在社交媒体上公布照片为时已晚。但是，由于与机器相比，人类潜行者的威胁逐渐减弱，因此我们可以瞄准依赖AI的事物。我们的解决方案可以实现两全其美，因为用户仍然可以从算法的窥探中安全地在线公布照片。”坎坎哈利教授说。

最终用户可以使用此技术帮助在网上公布照片之前掩盖照片中的重要属性，默认情况下，社交媒体平台也有可能将其集成到他们的系统中。这将引入额外一层的隐私保护和内心的平静。

该团队还计划将该技术扩展到视频，这是社交媒体平台上经常共享的另一种重要媒体。