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    <title>Adversarial Patterns on CyberVeille</title>
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    <description>Recent content in Adversarial Patterns on CyberVeille</description>
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    <copyright>Cyberveille CC BY-NC-SA 4.0</copyright>
    <lastBuildDate>Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0200</lastBuildDate>
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      <title>noRecognition : des motifs adversariaux pour tromper les caméras de surveillance algorithmique</title>
      <link>https://cyberveille.ch/posts/2026-08-10-norecognition-des-motifs-adversariaux-pour-tromper-les-cameras-de-surveillance-algorithmique/</link>
      <pubDate>Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0200</pubDate>
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      <description>&lt;h2 id=&#34;-contexte&#34;&gt;🔍 Contexte&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Article publié le 9 août 2026 par TechCrunch (auteur : Zack Whittaker). Il couvre la présentation publique du projet &lt;strong&gt;noRecognition&lt;/strong&gt; lors de la conférence &lt;strong&gt;Def Con&lt;/strong&gt; à Las Vegas, par le chercheur en cybersécurité &lt;strong&gt;Bill Swearingen&lt;/strong&gt;, co-fondateur du meetup SecKC à Kansas City.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;-description-du-projet&#34;&gt;🧠 Description du projet&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Swearingen a développé un &lt;strong&gt;modèle d&amp;rsquo;apprentissage par renforcement&lt;/strong&gt; capable de générer des motifs visuels adversariaux qui, appliqués sur des vêtements ou des véhicules, neutralisent la détection algorithmique des caméras de surveillance. Le système ne bloque pas l&amp;rsquo;enregistrement vidéo mais &lt;strong&gt;perturbe la capacité de détection d&amp;rsquo;objets, de personnes et de visages&lt;/strong&gt; par les algorithmes embarqués.&lt;/p&gt;</description>
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