Cámaras impulsadas por IA salpican las calles de todo el mundo, equipadas para identificar rostros o matrículas. Pero una reacción pública está ganando impulso. Las preocupaciones sobre la privacidad —falta de consentimiento, almacenamiento y uso de datos, y riesgos de mal uso— están motivando a las personas a defenderse. El proyecto De Flock mapea los lectores automáticos de matrículas (ALPR) para crear conciencia. Algunos recurren al vandalismo de ALPR, mientras que otros elaboran "moda adversarial" para evadir las cámaras de vigilancia, como el proyecto de Kickstarter no Recognition, presentado en DEF CON.

En 2025, el experto en ciberseguridad Bill Swearingen comenzó a experimentar con un fuzzer basado en Python dirigido a YOLO, un popular marco de detección de objetos. Desarrolló un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que genera patrones geométricos coloridos, probados contra 11 modelos de detección de objetos. Los patrones exitosos frustran los sistemas, reduciendo los puntajes de confianza, a veces hasta la no detección. "La privacidad es un derecho humano", dice Swearingen.

Cap_able y Urban Privacy venden prendas físicas. El método patentado de Cap_able teje motivos en tejidos de jacquard, interfiriendo con la visión por computadora para clasificar a los usuarios como animales u objetos. "Si somos capaces de camuflar a una persona como algo más, entonces estamos obteniendo nuestro objetivo", dice la fundadora Rachele Didero. Faception Reloaded de Urban Privacy desconcierta el reconocimiento facial basado en Open CV con impresiones faciales abstraídas, ralentizando los detectores. "La idea es crear datos falsos", dice el cofundador Daniel Preuß.

La moda anti-vigilancia se remonta a las piezas artísticas de la década de 2010 de Adam Harvey y la línea Adversarial Fashion de Kate Bertash en 2019. "La ropa es algo que realmente puedes comprar y ponerte, a diferencia de las políticas", dice Niloofar Mireshghallah de la Universidad Carnegie Mellon. Las condiciones del mundo real podrían reducir la efectividad.

Entidades clave: Empresas: De Flock, no Recognition, Cap_able, Urban Privacy, YOLO, Open CV, Carnegie Mellon University | Personas: Bill Swearingen, Rachele Didero, Daniel Preuß, Adam Harvey, Kate Bertash, Niloofar Mireshghallah | Ubicaciones: DEF CON, Free University of Bozen-Bolzano, Italy