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3D面具騙過人臉識别?軟硬件聯手确保刷臉支付安全

來源:http://news.cctv.com/2019/12/23/ARTILVF1ztqim700nymHNFpZ191223.shtml​ 時間:2020-01-02 09:31:33 次數:

近幾日,人臉識别和支付安全的熱度居高不下,從國外燒到國内。據外媒報道,美國一家名為Kneron的人工智能公司宣稱使用3D面具突破了支付寶、微信的人臉識别系統,還騙過了國内某火車站的閘機,成功刷臉進站。

        近幾日,人臉識别和支付安全的熱度居高不下,從國外燒到國内。據外媒報道,美國一家名為Kneron的人工智能公司宣稱使用3D面具突破了支付寶、微信的人臉識别系統,還騙過了國内某火車站的閘機,成功刷臉進站。

       有鑒于此,深圳電視台用一個矽膠制成、造價約10萬元的高精度3D頭模進行了實驗測試,結果顯示2D門鎖、手機2D攝像頭被秒開,但3D的刷臉支付系統沒被攻破。實驗過程中,支付系統在識别頭模後發起了二次驗證,要求實驗者輸入手機聯系方式,但結果依然顯示失敗。

       當前,刷臉支付用戶過億,錢和手機深度綁定,刷臉支付安不安全确實是切身相關的問題,風吹草動受人關注。其實,查閱關于Kneron公司的報道可以發現,其宣稱的突破支付系統和車站閘機并沒有視頻佐證,僅有文字信息可查,真實性存疑。這種說法也得到了中科院自動化研究所研究員王金橋的認同,在他看來,整件事更像是這家公司的公關宣傳,而非其自稱的突破。

        據王金橋解釋,讨論人臉識别的安全性需要考慮不同場景對安全的等級要求,像考勤、閘機等,如果用特别逼真的頭模或是4K顯示器,應該是可以攻擊的,但在支付場景裡,不隻是身份識别的問題,風險控制系統會結合用戶的消費習慣、位置信息、手機信息等,在懷疑用戶身份時,要求進行輸入密碼等操作。前述實驗中,實驗者同樣表示,金融支付行業的人臉識别依靠軟硬件結合,設置了秘鑰、支付限額等多道防線,避免人臉僞造帶來的安全風險。

       “活體識别有3種模式,第一種是靜默的活體識别,判斷是真人、照片還是視頻,如果照片逼真、等身大小,可能就能攻擊成功,因此适合對分辨率要求不是特别高的場景,比如小區門禁。第二種是可見光加近紅外雙目攝像頭的識别,人的臉是有溫度的,在850至940納米的近紅外光下,人臉和照片視頻的差異很大,通過人的溫度皮膚性能的二維圖像,機器可以作出判斷。第三種是3D的人臉防僞,通過近紅外加三維結構進行識别,一般支付場景就是如此。”王金橋說。

       “很多人拿着馬雲的照片去試人臉識别機器,那是不可能的,因為你沒有他的三維信息、紅外信息。”支付寶生物識别負責人留招笑稱,“生物識别不是臉部識别,是很多維度的綜合信息的判斷。”

       而在火車站過閘機時,除了人臉和身份證照片的比對,用戶也需要提供實體身份證件,僅滿足人臉識别是不夠的。因此,普通人還不需要為人臉識别技術的安全性擔心。

       至于這種攻擊方式會否大量出現,在王金橋看來,要找到一個合适的人、了解他的賬戶信息、建模攻擊,成本是非常高的。即便在Kneron案例的報道中也提到,面具成本高昂,普通人的賬戶不值得被這樣攻擊,火車站入閘也不确定是視頻裡展示的一次通過,還是很多次失敗中偶爾成功的一次。至于人臉識别有沒有被攻破的可能,可能永遠存在,因為網絡安全就是無休止的攻防戰,“合理控制、别被濫用就好。”王金橋說。(記者 崔 爽)

原文鍊接:http://news.cctv.com/2019/12/23/ARTILVF1ztqim700nymHNFpZ191223.shtml

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