在过去的一个半月（从2020年8月开始）中，已经有很多出版物/平台和资源谈论/撰写了有关Fawkes算法的文章：https : //sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes/#press。
其中包括Habr，《纽约时报》，《The Verge》等。
事实上，在我们的时代（安静2020年），该主题
芝加哥大学的研究人员提出了一种伪装算法来防止面部识别。我们在github上发布了源代码：https : //github.com/Shawn-Shan/fawkes。
在八月份，我读到了有关此工具（福克斯算法）的信息。我决定在我的真实照片所在的社交网络和所有Internet资源上替换我的照片。
但是，对于初学者来说，我决定在照片上尝试使用此工具：
- 福克斯开始了吗？
- 用自己的眼睛检查fawkes工作的结果；
- 检查声明的资源（使用与fawkes的作者相同的工具测试了他的算法）。
幸运的是，https：//github.com/Shawn-Shan/fawkes具有使用fawkes的相当详细和简单的说明。
fawkes的创建者声称该算法可以防止：
- Microsoft Azure Face API，
- Amazon Rekognition面部验证，
- Face ++人脸搜索API。
此列表在“技术论文”中指出：
在个人服务器上，从来源编译：git clone; pip3安装fawkes。这并不容易，但是非常简单。
我将照片上传到服务器“ r1.jpg”。根据指示，我使用fawkes处理了这张照片。
在出口处，我得到了第二张照片：“ r1_min_cloaked.png”。哇，我有一张披风照片。打开照片“ r1_min_cloaked.png”-用自己的眼睛观看。更改是明显的，但不是关键的。眼睛周围，鼻梁和鼻梁-没有明显的停电现象。
之后，我决定在服务“ Microsoft Azure Face API”，“ Amazon Rekognition Face Verification”和“ Face ++ Face Search API”上检查结果（“ r1_min_cloaked.png”）。
结果：
如您所见，Microsoft Azure Face API神经网络显示原始照片（在屏幕快照的左侧）和经过处理的照片（在屏幕快照的右侧）是一个人。其余验证工具也显示了类似的数字：神经网络“ Amazon Rekognition人脸验证”和“ Face ++人脸搜索API”。
对他人照片的“保护”也是如此：
也就是说，截至9月中旬，“福克斯”已经失效。当然，也许福克斯于2020年8月投入运营。但是到2020年9月，它不再起作用。
一周前，我给Fawkes开发人员及其Fawkes团队写了一封信，请他们帮助确认算法的工作。但是我还没有收到回复信。
目前，我还无法确认“福克斯”的工作。