人臉識別，這么容易就被騙？

怎么區分真人和假臉

很多人工智能技術，都是基于計算機系統的深度學習來實現的，人臉識別也不例外。

人臉識別系統的深度學習，首先是對人臉進行逐層的特征分類，每一層都會對某種信息進行分類、優化，然后將信息傳遞到下一層。比如，第一層可能會尋找簡單的邊線；第二層或會尋找可以形成長方形或圓形等簡單形狀的邊線集合；第三層或會識別眼睛和鼻子等特征……第五、第六層以后，神經網絡會將這些特征結合在一起，讓機器可以根據訓練數據集，達到擁有自我學習的能力，最終掌握“人臉”的概念。

深度學習神經網絡的層數越多，它能表達的信息也就越復雜。目前，我國在人臉識別上的前沿技術團隊，已經可以做到將人臉信息分為1000層以上的神經網絡。而數據越多，人臉識別的效果就會越精確。

早期的人臉識別系統，之所以會把照片當成人臉，是因為它學習的“教材”就是照片。既然是從照片上學習到人臉的信息，自然就會把照片當成人臉。“因為它本身沒有太強的信息甄別能力。”360企業安全移動應用事業部總經理趙剛解釋道。但就像“央視3·15”晚會上主持人演示的那樣，圖片處理軟件也可以讓照片“活”起來。面對這些“動圖”，我們用肉眼很容易就看出來了，可是號稱“人工智能”的人臉識別系統，難道就“懵圈”了嗎？

“一般來說，合成圖像中的人臉和原有的真臉相比，會存在眾多不匹配的情況。再精心的PS，在光線分布、色調均勻度、貼圖周邊處理方面，都難免會存在微小的不自然。”商湯科技計算機視覺研究員吳立威對筆者說：“這些不匹配的情況，通過我們人臉識別系統，基于大數據訓練的深度學習模型，都可以一一找出來。即便是那些人眼根本察覺不到的頭發絲般細微的瑕疵。”

“總的來說，只要給予足夠多的人臉攻擊大數據樣本，機器就能夠自主地學習到偽造圖像或合成視頻中的瑕疵，最終就能得到對于這些攻擊的分辨能力。并且，隨著學習數據的不斷增多，深度學習系統也會一天比一天強大，讓各種各樣的換臉無可遁形。”吳立威說。

“刷臉”能做支付的唯一憑證嗎

“在我們看來，主持人在‘3·15’晚會上展示的‘攻擊’，已經是‘上古時代’的‘攻擊手法’了，業內主要的技術團隊早就已經可以防護了。”曠視科技互聯網市場運營總監傘璐笑著對筆者說。

此次晚會的展示，只是把人臉識別領域的反攻擊工作和黑客的較量從幕后搬到了臺前。傘璐介紹說，他們早在2015年底，就針對線上身份驗證服務，設立了專門的活體攻防團隊。這個攻防團隊平均每天過濾掉的攻擊次數達到52342次。而晚會上主持人演示的，確實是最常見的攻擊方法，但只是他們每天要面對攻擊中的一小部分，并且在目前的碰撞試驗階段，就已能夠防護住了。

小視科技首席法官倪冰冰稱，無論是通過圖像處理軟件做的屏幕翻拍、虛擬人臉，還是像電影中常見的那種高仿人臉面具等攻擊，雖然表面看似真實，“但是一旦數學變幻到某個特定的特征空間，馬腳就露出來了。”倪冰冰介紹說，他們非常重視反欺詐技術的研發和產品迭代，團隊的核心成員當中，有一半以上都參與其中。

據調查，目前人臉識別企業普遍的方式是，在保證正確識別和正確拒絕通過率情況下，盡可能降低誤識率。但誤識率就像誤差一樣，很難避免。

目前主要的人臉識別團隊都能做到將通過率控制在95%左右。也就是說用戶在刷臉時，20次中通過19次，有1次需要重新刷或者停止交易，或者轉用人工方式進行二次排查。

“人臉識別不可能是一個包打天下的東西。它可以作為一個安全的補充，但是不能對它寄太高希望，把它當成唯一的認證手段。”360企業安全移動應用事業部總經理趙剛表示，“即使是其他的生物認證，比如指紋、虹膜甚至靜脈識別，都只是多一層防護，但是這些防護都不是萬無一失的。沒有哪一項可以稱得上絕對安全。任何安全防護都有攻克方式，只是時間和成本的問題。”

人臉識別只能用于安全認證？

趙剛認為，對于人臉識別，盲目地信任肯定是不可取的態度，但是也不能因為它目前存在的問題，就將其一棍子打死。

實際上，作為一項逐漸深入到我們生活當中的人工智能技術，人臉識別的作用，也不僅限于各種終端賬號登錄的安全認證方式。

雖然互聯網金融領域的人臉識別是幾乎每個人都能接觸到的，但更廣泛使用人臉識別技術的卻是安保領域。比如，在抓捕逃犯時，通過人臉識別系統，可以協助在數據庫或者監控視頻中鎖定目標，并跟蹤對方行跡，這樣能夠提高破案效率或者做及時有效的智能預警。

人臉識別還可以用于一些商業上的數據分析，比如研究逛商店的人的消費偏好。根據商店監控錄像捕捉到的人臉信息，可以統計出一段時間內，各個柜臺前站的人的數量和時長，以此來評判哪個產品是熱銷產品。

商湯科技人臉識別團隊表示，他們的合作伙伴中，有不少是直播平臺。現在不少直播APP可以在直播的同時，給主播添加帽子、頭飾、眼鏡等卡通效果，這就是基于人臉識別和AR技術實現的，系統要先定位你臉部五官的位置，然后再給相應的位置“穿戴上”相應的配飾，增加娛樂互動效果。

個別面膜企業，也引入了人臉識別技術。通過讓用戶“刷臉”，測量臉部大小，為用戶提供面膜尺寸，和對用戶的肌膚年齡、性別等屬性進行分析。

由此可見，我們的面部信息也是一項重要的個人信息。可是在這個信息安全面臨極大考驗的時代，人們總難免會擔心“面部信息的安全”，畢竟自己的臉天天都暴露在光天化日之下，不能像密碼一樣秘而不宣。

在趙剛看來，加強防范意識固然是必要的，但沒必要過度擔心從而因噎廢食。“對于一項人們還不夠了解的新的技術，無論是盲目的信任，還是因為一些現存的瑕疵就恐懼或者拒絕，都將對這個行業和技術發展產生打擊。提早去了解它，適度地利用它，并且保持警惕，讓安全成為你生活的一部分，而不是絆腳石，才是正確的態度。”