Bill Swearingenは、1年間で3100万件のテストを実施した後、監視カメラの検出能力を妨げるパターンを生成するAIモデルを開発した。このパターンは衣服や物体に適用すると、カメラが検出アラートを発するのを阻止する。Swearingenはこのプロジェクトを「noRecognition」と名付け、人々が自動検出やアルゴリズム監視を回避できるようにしている。

Swearingenのモデルは、カメラ検出アルゴリズムを無効化するために自己学習する。失敗したパターンの試行は、モデルがより効果的なパターンを生成するのに役立つ。現在、モデルは毎分新しいパターンを生成し、前回のものより数学的に優れたものを作り出している。Swearingenは、これらのパターンがFlockのナンバープレート読み取りカメラ、Axonのボディマウントカメラ、Clearview AIを搭載したカメラなど、11のオープンソース検出アルゴリズムをも無効化したと述べている。

Swearingenは、この技術が人々の監視を拒否する権利を保護するのに役立つと述べている。最初の実世界テストはラスベガスで開催されたDef Conサイバーセキュリティ会議で行われ、車両に貼付したパターンが監視検出を効果的に無効化したことが実証された。