導(dǎo)讀:大家常常都會有這樣的感覺,路上看見的陌生人突然覺得眼熟、某個朋友經(jīng)常會被認(rèn)錯。。。。。。。這些都經(jīng)常被稱作大眾臉,他們也常常被認(rèn)錯。那么,有沒有一些面孔,能夠大眾化到和很多人都很像,能夠在沒有被錄入的情況下蒙混過關(guān)呢?
人臉識別日前已逐漸成為各個行業(yè)的安全措施,手機解鎖、小區(qū)出入、消費支付、辦理業(yè)務(wù)。。。。。。越來越多的信息、功能和我們的臉部特征綁定在一起。但是基于人的面部進行身份識別是否真的安全呢?
大家常常都會有這樣的感覺,路上看見的陌生人突然覺得眼熟、某個朋友經(jīng)常會被認(rèn)錯。。。。。。。這些都經(jīng)常被稱作大眾臉,他們也常常被認(rèn)錯。那么,有沒有一些面孔,能夠大眾化到和很多人都很像,能夠在沒有被錄入的情況下蒙混過關(guān)呢?
最近,來自以色列拉維夫大學(xué)的一項研究表示,他們通過機器學(xué)習(xí)算法成功創(chuàng)建了9張面孔,它們可以成為人臉識別的萬能鑰匙。在研究中,這些研究人員稱這些面孔能夠冒充超過40%的人,已經(jīng)實現(xiàn)了繞過深度人臉識別系統(tǒng),并且在三個系統(tǒng)中完成了實驗。同時他們還認(rèn)為,該項研究成功的可能性非常高,并且無需訪問任何用戶的信息。
研究人員利用英偉達(dá)Nvidia的圖像技術(shù)創(chuàng)造逼真的假臉圖像,并將其與人臉數(shù)據(jù)集(LFW)中5749個真實面孔照片進行比較,再利用專門的算法判定假臉與真臉的相似度,并保留相似度更高的圖像。研究團隊根據(jù)這些相似度進行算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化訓(xùn)練,以創(chuàng)建越來越多與真人面孔類似的虛擬人臉。
通過反復(fù)實驗,該研究團隊最后創(chuàng)建出了一組萬能人臉識別鑰匙,并稱這9張面孔可以冒充人臉數(shù)據(jù)集中超過40%的人。這一靈感來自于17年的萬能指紋研究。該論文通過對光學(xué)指紋數(shù)據(jù)集和電容指紋數(shù)據(jù)集的初步分析,得出結(jié)論并認(rèn)為的確能夠生成可用于冒充大量用戶的部分指紋。
但實際上,LFW人臉數(shù)據(jù)集存在著很大不足,在其官網(wǎng)的免責(zé)說明中也提到,許多人群在LFW中并沒能夠得到代表,包括孩子很少、80歲以上的人很少、女性占比低,同時許多種族的占比尤其低,甚至沒有。LFW也坦白到,它們自身不夠大。這也是該萬能人臉識別研究中的一個巨大不足。
但是萬能人臉研究人員表示,LFW雖然存在不足,但它仍然是用于評估人臉識別方法中廣泛運用的數(shù)據(jù)集。但總的來說,數(shù)據(jù)集存在缺陷的確非常致命,這也導(dǎo)致這項實驗雖然看起來有趣,但不夠成熟。研究人員也補充到,他們并未針對商業(yè)人臉識別系統(tǒng)進行測試,因而現(xiàn)實生活中的系統(tǒng)不能用以參考。
研究人員稱,這項研究的最終目的并非是創(chuàng)造出能夠突破人臉識別的萬能鑰匙,而是提出了人臉識別存在的可能漏洞,并希望人臉識別系統(tǒng)的相關(guān)開發(fā)者與用戶都應(yīng)該考慮到這一點。
人臉識別存在漏洞也給廣大安全從業(yè)人員敲響了警鐘,也說明未來網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)將會得到更多的發(fā)展。如果現(xiàn)在想入行網(wǎng)絡(luò)安全的話可以考慮自學(xué)也可以報班,如果需要課程資源可以移步我們官網(wǎng)看看,上面有很多免費在線課程資源,各個方向的都有。