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反人臉識別技術層出不窮 刷臉是否還安全?

當今應用較為成熟且廣泛的智能技術有哪些?人臉識別算是一例。《麻省理工科技評論》曾將其列為2017年“十大突破性技術”之一。

不過,隨著人臉識別技術的逐漸成熟,“反人臉識別”也頻繁出現在公眾視野之中。如今,僅用一張貼紙、一個紋身、一件特殊的T恤就能干擾人臉識別的新聞層出不窮。

對此,許多企業在進行人臉識別驗證的時候都需要配合活體檢測,以防被圖片蒙混過關。然而,這一方式也可以通過動圖來破解。在某寶就有許多商家提供身份認證活體檢測的動圖,能夠做到點頭、眨眼、張嘴、搖頭等動作。另外,2019年的美國黑帽大會上,騰訊玄武實驗室的安全人員就通過給“無意識”的人員戴上專門設計的眼鏡,就能訪問機主的iPhone并通過移動支付應用程序向他們自己轉賬。

除此以外,人們對對抗樣本的關注度也逐漸攀升。所謂對抗樣本,就是將噪聲引入正常數據樣本,并導致人臉識別模型的識別出現錯誤。對抗樣本使得深度學習模型的正確率嚴重下降,對現有模型提出了挑戰,也對攻防提出了新要求。

從上述情況可以看出,人臉識別技術有很大的脆弱性,不僅易被破解,也容易讓垃圾樣本通過識別分類系統。

這顯示了人臉識別技術存在的風險。近幾年,兜售人臉信息、人臉數據泄露等新聞并不罕見,這些數據若被有心人利用,再配合一些“打包”出售的輔助數據,就可以偽造某人的視頻資料,從而盜取資金,乃至從事非法活動。

在人臉識別的幫助下,近年來警方破獲了許多案件,若不法分子也利用反人臉識別技術隱藏,將對案件的破獲產生不利影響。

當然,這些技術的出現并非完全是壞事。如今人臉識別技術較為普遍,無論是街頭巷尾的攝像頭,還是人人隨身攜帶的手機,人們很難完全避開被識別,而信息保護也無法做到萬無一失,反人臉識別技術若運用得當,就可以為個人隱私提供保護。

既然如此,運用人臉識別的系統還是否可靠?

實際上,在安全級別要求較高的網絡系統,人臉識別并非唯一認證手段,而是配合虹膜識別、靜脈識別、密碼等其他手段進行驗證。系統設計者應當充分考慮應用場景的需求,做到即便捷又安全。

而人臉識別技術用于追逃時,不僅應該考慮非目標群體的隱私保護,也應該進行多線索追蹤和多元取證,不能盲目依賴人臉識別技術。

在信息化的現代,人們分享的每一張照片、每一個視頻,都存在被非法利用的可能,因此當自身利益受到侵害時,應該勇敢地拿起法律武器,及時向公安機關進行舉報,維護自己的合法權益。


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