Rendre une voiture invisible pour les caméras

Au début du mois d’août, une Toyota Yaris de 2009 est passée devant une
à Las Vegas sans être "vue". Car même si la caméra l’a filmée correctement, le logiciel de détection, lui, n’a rien inscrit dans ses logs, comme si la rue était restée vide…
J’ai trouvé ça intéressant parce que ça ne nécessite pas de grande technologie… Non, il faut juste que la voiture soit recouverte d’un certain motif généré à l’aide d’un ordinateur. C’est un motif qui ne cache rien puisque la plaque d’immatriculation reste à sa place réglementaire et est parfaitement visible.
Mais ce qu’il faut savoir avant pour bien comprendre comment ça fonctionne, c’est qu’une caméra de lecture de plaques ne lit pas une plaque en permanence. Elle repère d’abord un véhicule dans l’image, puis va chercher la plaque dessus. Du coup, en cassant la première étape, la seconde n’a jamais lieu. La plaque reste donc visible mais le système n’a pas l’idée d’aller la lire…

Derrière l’expérience, on retrouve Bill Swearingen, un vieux de la vieille de la sécu qui a cofondé SecKC, le meetup sécurité de Kansas City. Son projet s’appelle noRecognition et fonctionne comme un fuzzer. Il génère un motif, le passe devant des modèles de détection, note ce qui échoue, et recommence et ainsi de suite… 31,7 millions de tests plus tard, il produit alors des motifs à la demande pour déjouer ce genre de caméra.
Alors pourquoi quelqu’un irait dépenser un an de calcul machine là-dessus ? Hé bien parce que Flock revendique 93 plaques correctement lues sur 100, pour plus de 20 milliards de lectures par mois et que
l’Institute for Justice a recensé
au moins 27 automobilistes innocents arrêtés, détenus ou emprisonnés depuis 2018 à cause d’une de ces erreurs de lecture…
Et dans près des deux tiers des cas, les policiers s’en sont rendu compte après avoir sorti leur arme. Bref, la polémique enfle aux États-Unis, encore plus depuis février dernier, dans l’Arkansas, quand un couple s’est retrouvé injustement menotté au bord de la route à cause d’une de ces caméras, pendant que leur bébé de six semaines attendait dans le siège auto.
Swearingen a même mis à dispo publiquement
qui affiche en toutes lettres les résultats chiffrés qui sortent de ses modèles réels avec l’impression et la caméra simulées. Son tableau de bord indique également que pour le moment, aucun motif unique ne bat encore les onze modèles de caméra de son banc d’essai, en même temps, et surtout, il a mesuré jusqu’à 64 % d’écart entre les chiffres de son labo et les vrais tests réalisés dans le monde extérieur. J’ai rarement vu une page de vente aussi peu vendeuse ^^ mais au moins c’est honnête.

Et ça n’a pas empêché sa campagne Kickstarter de dépasser de 20 fois son objectif. Ses motifs générés se vendent en t-shirts et en hoodies, mais ce qui vaut pour une carrosserie ne vaut pas forcément pour un vêtement. En effet, une portière est plate, rigide et ce qui y est imprimé est fixe. Alors qu’un tissu se plie et se déforme, et Swearingen prévient qu’un motif imprimé trop grand ou trop petit cessera de fonctionner sans que ça ne se remarque.

Et chez nous en France ?
Hé bien les lecteurs de plaques tournent aussi donc possiblement, ça pourrait aussi fonctionner ici. Mais tout ceci reste géré au niveau de l’État et des communes, et c’est contrôlé par la CNIL. Même si on n’en est pas loin, ce n’est donc pas encore dans ce cauchemar très américain où ce sont des dizaines de réseaux privés comme Flock, revendus clé en main aux villes, qui font la loi, peu importe le taux d’erreur du logiciel.
Source :
Source : korben.info