過去1か月半（2020年8月の初めから）にわたって、かなりの数の出版物/プラットフォームおよびリソースがすでにFawkes Algorithmについて話し合っています/書いています：https：//sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes/#press。
その中にはHabr、ニューヨーク・タイムズ、バージなど、
確かに、私たちの時間（静かな2020）で、話題
シカゴ大学の研究者は、顔の認識から保護するためのクローキングアルゴリズムを考案しました。ソースをgithubに投稿しました：https：//github.com/Shawn-Shan/fawkes。
8月に、このツール（Fawkes Algorithm）について読みました。そして、ソーシャルネットワークと実際の写真があるすべてのインターネットリソースで写真を置き換えることにしました。
しかし、最初に、私は自分の写真でこのツールを試すことにしました：
- 偽物が起動するかどうか。
- 偽物の作業の結果を自分の目で確認してください。
- 宣言されたリソースを確認します（fawkesの作成者がアルゴリズムをテストしたのと同じツールを使用）。
幸いなことに、https：//github.com/Shawn-Shan/fawkesには、fawkesの操作方法に関するかなり詳細で簡単な説明があります。
fawkesの作成者は、アルゴリズムが以下から保護すると主張しています。
- Microsoft Azure Face API、
- Amazon Rekognition Face Verification、
- Face ++ FaceSearchAPI。
このリストは、に示されている「技術文書」：
個人的なサーバーでは、ソースからコンパイル：gitのクローン。 pip3はfawkesをインストールします。簡単ではありませんでしたが、とてもシンプルでした。
写真をサーバー「r1.jpg」にアップロードしました。そして、指示に従って、私はこの写真をフォークを使って処理しました。
出口で2枚目の写真「r1_min_cloaked.png」を入手しました。やったー、クロークダウンの写真を撮った。写真「r1_min_cloaked.png」を開きました。自分の目で見てください。変更は目立ちますが、重要ではありません。目の周り、鼻と鼻の橋-重大な停電はありません。
その後、サービス「Microsoft Azure Face API」、「Amazon Rekognition Face Verification」、「Face ++ Face SearchAPI」で結果（「r1_min_cloaked.png」）を確認することにしました。
結果：
ご覧のとおり、Microsoft Azure Face APIニューラルネットワークは、元の写真（スクリーンショットの左側）と処理後の写真（スクリーンショットの右側）が1人であることを示しています。同様の図が、残りの検証ツールであるニューラルネットワーク「AmazonRekognitionFaceVerification」と「Face ++ FaceSearchAPI」によって示されました。
他の人/人の写真の「保護」についても同じです。
つまり、9月中旬の時点で「Fawkes」は機能していません。おそらく、もちろん、Fawkesは2020年8月に稼働していました。しかし、2020年9月には、機能しなくなりました。
1週間前、私はFawkesの開発者と彼のFawkesチームに手紙を書き、アルゴリズムの動作を確認するのを手伝ってくれるように頼みました。しかし、私はまだ返事を受け取っていません。
現時点では、「Fawkes」の作品を確認することができませんでした。