【郑州人脸识别】人脸识别系统技术的发展对我们生活的影响

【郑州人脸识别】人脸识别系统技术的发展对我们生活的影响
 
    当前，人脸识别技术一定程度上满足了生活中的便利，但是安全性并没有得到大家的广泛认同，所以，人脸识别并非是一种非常安全的验证方式，不少技术难点还在影响着人脸识别技术的在社会上大规模应用，随着技术的发展，在未来，人脸识别技术必将会得到更加广泛的使用，然而现有技术的升级不能解决所有困难，或许还会诞生出新的困难。中国作为人脸识别系统技术使用大国，还是应该尽快确立相对应的法律法规和行业生产应用标准，以此让城市安全和个人隐私得到应有的保护。很多APP或SDK在上传拍摄的照片时，明文传输，且没有对图像数据进行签名，导致图像数据可以被截获篡改，有的在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解。
在测试某款应用的过程中，甚至出现过这样的情况：本地上传人脸数据到服务器，服务器返回一个匹配度，本地通过匹配度来决定人脸识别是否通过，该应用没有对数据报文加签名，导致返回数据可以被轻松篡改，最终绕过人脸检测。
 
    国外有一家公司的员工使用录制的视频，就轻松绕过了俄罗斯著名人脸识别公司的活体检测。而且这个方法毫无技术门槛，只要有目标用户的音视频即可剪辑出一段视频实现活体检测的攻击。而一旦活体检测被绕过，一张普通的照片都能通过静态的人脸识别。用应用注入的方式，甚至可以实现绕过活体检测，因为活体检测肯定是先于人脸识别发生的，可以在程序中打断点，通过试验演示整个流程触发断点，分析并修改程序存储的一些关键数值，就能达到绕过活体检测的目的。
   当微软悄然删除开源人脸识别数据库的时候，就可以看出人脸识别技术可以获得相应的用户信息，但也会导致用户信息泄露到一定程度，并且有的人怀疑侵犯了用户的隐私。
多伦多大学的教授和研究生6月25日提交了一篇论文，该论文演示了一种对抗性训练，建立起两种相互对抗的算法。
Aarabi 和 Bose 创建了两个神经网络，一个是识别人脸的网络，另一个是破坏其既定目标的神经网络。这两个网络互相学习，相互提升效果。其实就是当初对抗样本的原理，利用对抗原理，只要轻微改动几个关键像素的值，这样的改动对人类来说甚至无法察觉，但完全可以达到欺骗神经网络的作用。        
   从技术角度来看，人脸识别技术不能大规模复制，但基于脸部特征点的信息是通过数字信息存储的，相关数据库面临着黑客攻击而泄漏的隐患。过去，密码被盗，可以通过密码更改重置，然而，面部等生物信息是独一无二的，是伴随一生的特征信息。因此，一旦泄露，将导致人们的个人财产或隐私泄露，造成重大损失。目前，人们逐渐开始了解人脸识别领域，个人隐私信息的重要性正在增加。如何平衡个人隐私，确保城市生活安全已成为人脸识别技术的巨大技术障碍。
   曾经iPhoneX发布后一周，越南安全公司Bkav用3D打印的脸部大面具轮廓、硅树脂材料制作的鼻子、2D打印的眼眶区域和部分面部的化妆，制作成了一个假的人体面具成功破解了苹果的Face ID系统。随着3D打印技术的低成本化和普及化，可以预料的是，未来会出现越来越多的人脸识别系统被破解的案例，即使3D结构光的在旗舰手机上的逐渐普及也无法挽回这个趋势。说到底，人脸识别只能作为一种弱加密手段来使用，他无法改变人脸可以被复制的属性，破解人脸识别只是时间和成本问题，而不是技术问题。
 
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