Detección, reconocimiento y cifrado facial selectivo, implementando técnicas de criptografía y esteganografía basadas en caos

Abstract

Hoy en día es muy común el acceso a un gran número de dispositivos fotográficos ya sean cámaras, teléfonos inteligentes, laptops, tablets, entre otros; de tal forma que se capturan un gran número de fotografías cada día, y también se transmiten, comparten o se suben a diferentes plataformas, como son redes sociales (Facebook, Twitter, WhatsApp) o servicios de alojamiento en la nube (Google drive, Dropbox, Mega) entre otros. Sin embargo, en pocas ocasiones se piensa en los riesgos de seguridad que esto puede llegar a generar, dado que no existe un control de lo que dichos servicios o terceros puedan hacer con la información. Existen herramientas de reconocimiento facial como las de Google y Facebook, compañías famosas que se encuentran entre las muchas que compiten por lograr crear el mejor algoritmo de reconocimiento facial. En 2014 Facebook logró un porcentaje de 97,3% de acierto con su algoritmo DeepFace mientras que Google logró un 99,6% con FaceNet, el cual empleó 200 millones de rostros durante su entrenamiento. Posteriormente en 2015 Facebook presentó PIPER el cual lograba reconocer a la gente incluso en poses inusuales, siendo no sólo capaz de detectar los rostros, sino además permitía analizar otros aspectos como complementos, peinado o la ropa [1] [2]. Por su parte, Youngkyung Lee et al. desarrollaron un método para detectar la información personal contenida en un archivo de imagen y convertirla en texto [3]. Conforme la tecnología avanza se hace evidente la necesidad de crear mecanismos que permitan proteger la información personal contenida en las fotografías que se capturan. Para subsanar esta vulnerabilidad, se propone el desarrollo de un dispositivo que permita al usuario capturar fotografías y cifrar los rostros para que viajen por la red protegidas implementando mecanismos de seguridad.