相信一提到人臉識別技術(shù)很多人都不會感到陌生。當前，人臉識別技術(shù)逐漸被應(yīng)用到了很多領(lǐng)域中來。然而，人臉識別技術(shù)的安全性卻令人擔憂。
人臉解鎖成為當今智能手機標配，無論安卓手機還是蘋果，從百元入門到萬元旗艦都不例外，無非是實現(xiàn)人臉解鎖原理不同。不止手機解鎖，很多軟件也推出人臉識別登錄、付款等功能，號稱擁有極高安全保障，事實真是如此嗎?近日，清華大學人工智能研究院成立的團隊瑞萊智慧Real AI研究人員發(fā)現(xiàn)，只需要一副特定的眼鏡，就能輕松攻克各種手機的人臉識別系統(tǒng)，甚至還能攻克十余款金融類APP軟件。該團隊表示，通過AI算法生成特殊花紋，佩戴眼鏡后已經(jīng)破解19款手機面部解鎖系統(tǒng)，實施起來并不困難。
原理就是通過攻擊者和被攻擊者的照片，生成對抗樣本。其實2D人臉識別比3D識別安全性更弱早就是大家知道的事了。這個研究團隊本來就是做安全的，這個實驗我并不認為是蘋果贊助什么的，我認為這個團隊的目的只是想推銷自己的安全解決方案。刷臉支付靠的不僅僅是技術(shù)，也靠賠付制度，無需恐慌。
其實這項測試非常簡單，先將測試人員的人臉信息統(tǒng)一錄入20部手機。然后，模仿攻擊者獲取被害人照片，通過算法在眼部區(qū)域生成干擾圖案，然后打印出來裁剪成“眼鏡”的形狀，貼在鏡框上。最終，除了iPhone11外，其余手機全部成功解鎖，且解鎖難度上也幾乎沒有區(qū)分，都是秒開。
執(zhí)行步驟在白字黑底框內(nèi)模型為黃色方塊，一共兩個模型，一個生成模型(可以理解成學生)，一個判別模型(可以理解為教練)，學生不停練習，老師給學習判斷學得對不對。而人的照片，這里就用小黃人代替吧，其中攻擊者A就是黑客，被攻擊者B就是手機被破解的那個人。對抗樣本生成的過程在藍色框內(nèi)。獲得被攻擊者B照片判別模型學習被攻擊者B特征給B的眼睛，鼻子特征進行修改(相當于學生做一遍)把修改后B的特征+A的其他特征，讓判別模型來判斷是不是B(學生展示動作，教練判斷對不對)判別模型返回結(jié)果(是/否 B)，若否，則回到步驟3繼續(xù)修改，直到這一步結(jié)果為是(學生微調(diào)動作，直到教練滿意)打印返回為是的那次結(jié)果。
手機解鎖被破解之后，研究團隊測試人員還通過對抗樣本分析，對一些金融類APP進行人臉識別認證，甚至冒充機主在線上完成銀行開戶。最終該團隊得出結(jié)論，雖然有一定難度，只要黑客愿意最終可以破解人臉解鎖，那是否意味著我們現(xiàn)在使用的人臉解鎖
細思極恐，人臉信息已成為很多人解鎖設(shè)備和支付的密鑰。我們已不能回避數(shù)據(jù)安全問題給我們帶來的影響，數(shù)據(jù)已和我們工作生活息息相關(guān)。任何的數(shù)據(jù)安全問題都是漏洞造成的。而漏洞是不能避免的，每一次的系統(tǒng)升級更新都在修補已知的漏洞。已windows系統(tǒng)為例，每年更新約為2次，就2020年6月的安全更新，一次性就修補了129個漏洞。
其實大家也不必過分擔心，研究團隊指出破解人臉解鎖需要一定技術(shù)，核心算法的難度比較大，并非所有人都能輕易破解。作為普通人的我們，不具備專業(yè)黑客攻擊理由，對方也會因此付出一定的成本，所以普通人的人臉相對安全。如果特別擔心人臉解鎖被破解，我們可以關(guān)閉人臉識別登錄、人臉識別付款等核心功能，防止因此造成的資金和隱私風險。同時該團隊建議應(yīng)用方，人臉認證過程中增加檢驗對抗樣本模塊，以此防范此類風險，為用戶帶來更多安全感。
小編對未來人臉識別技術(shù)的應(yīng)用還是比較樂觀的。在未來，隨著科技的不斷發(fā)展，人臉識別技術(shù)將會不斷地成熟。
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