Samsung、TensorFlow Liteモデルを960x540画像で実行しユーザーを追跡か
Samsung running a TensorFlow lite model on 960x540 image to track you (twitter.com)
要約
Samsung製デバイスで、TensorFlow Liteモデルが960x540の画像に対してINT8量子化を用いて実行され、ユーザーがプレイしているゲームを特定しようとしていることが発見されました。このモデルは「alex.tflite」と呼ばれ、AlexNetに類似していますが、99%の確率で機能せず、CPUリソースを無駄に消費しているようです。また、結果は同意取得の前に破棄されている模様です。
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［画像: @mike64_t］
(https://x.com/mike64_t)
これをチェックしたところ、文字通り数秒ごとに960×540の画像に対してINT8量子化されたTensorFlow Liteモデルを実行し、あなたがどのゲームをプレイしているかを特定しようとしていました。それは文字通り「alex.tflite」と呼ばれ、文字通りAlexNetであり、torchvision.models.alexnetに従っているようです。私が理解した限りでは、これはDBに対して奇妙な最近傍特徴量比較を行い、文字通り99%の時間機能しませんが、このものが1秒おきにCPUを無駄にしているのを見るのは好きでしょう。また、同意ゲートが後で来るため、結果は単に無効にダンプされているようです。とにかく、ここにtfモデルグラフとダンプされたキャプチャの一部を示します。
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［画像: @log4j］
](https://x.com/log4j)
Samsungの発見に関するライブツイートは楽しかったです。私のエージェントにさらに時間を取らせますが、このドキュメントは、ライブデバイスで実行されているTizenのいくつかの主要な懸念事項を最も包括的に分析したものです。スクロールするのにかなりの時間がかかります。
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