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人脸识别的安全问题已经来了
尴尬的使用体验
9月18日14时,记者来到北京市通州万达广场的京东之家体验“刷脸”支付.记者选中商品后来到支付柜台,店员优先推荐扫码支付.在记者表明要体验“刷脸”支付后,店员劝道：“这个技术还不太成熟,步骤比较繁琐,我们自己试了很多次,都不成功.之前也有顾客来尝试,没有支付成功.”记者执意表示愿意尝试后,店员才指导记者通过京东App扫码开通了“刷脸”支付功能,但是最终卡在了支付页面,无法付款.店员的电脑端也显示记者没有支付成功.记者随后多次退出App程序,尝试重启进入该功能,但都失败了.
店员无奈地对记者说：“之前京东相关人员也来看过这个情况,但还是没办法成功‘刷脸’支付.今天人比较少,我们可以一直等您‘刷脸’支付,要是人多的时候,一直不能支付成功的话,后面的顾客就烦了.”最后,记者只得选择常规的扫码支付方式才完成此次购买.
同样作为使用者的北京师范大学大四学生墨桑(化名),对于“刷脸”的使用感受也是一言难尽.
今年秋季学期,北京师范大学在学生公寓换装了新的门禁系统,“人脸识别”代替了之前的刷卡识别.更换识别系统后,学生进入公寓需要对着摄像头采集图像,然后刷自己的学生卡,匹配之后才能进入学生公寓.学生如果忘记带学生卡,可以输入学号的后四位,匹配成功也可以进入公寓.
墨桑对记者说：“说是化妆或者戴眼镜都不会有影响,但是戴眼镜的话,在录入时要对戴眼镜和不戴眼镜的图像各录入一遍,传说‘亲妈都认不出来的时候,机器还能认出来’.”
在墨桑看来,如果正常识别,速度还是挺快的,但并非每次都如愿.“如果学生卡、学号都不能够与图像识别系统匹配,还有最后一招,就是对着那个机器大声喊出自己的名字.第三种开启方式让我们很尴尬,虽然这种情况不多,但是已经出现了”.
目前,北京师范大学的学生公寓有两道门禁,第一道大门是“人脸识别”,第二道门类似地铁站进出闸机,是刷卡识别加宿管阿姨辨别.墨桑说：“‘人脸识别’听起来比以前安全很多,但是一个同学通过‘人脸识别’打开大门后,后面的人和以前一样,依然可以不通过识别直接跟着进入.尴尬的是,在以前使用刷卡识别时,如果忘记带学生卡,第二道门无法刷卡进入,需要到宿管阿姨那里登记才能够进入.现在,因为有了外面的‘人脸识别’,所以宿管阿姨管的就很宽松,只要从第一道门禁进来了,宿管阿姨直接按第二道门禁的按钮放行,不需要刷卡.不知道是不是每栋楼都一样,这样其实加大了外人混入公寓的风险.”
在便捷性上,墨桑说：“识别系统本来就只是为了提高安全性的,不是为了更方便.虽然没有做过调查,但是听同学说安全性反而降低了,而且现在出公寓也要刷卡,谈不上便利.也许以后会改进,一次只放一个人进入,不过这也太麻烦了.”
“我同学普遍觉得这个系统很鸡肋,我现在觉得弊大于利,可能因为刚开始不太适应,说不定以后会改进.”墨桑说.
杂乱的产品市场
和国外的“人脸识别”技术多应用于安防领域不同.在我国,“人脸识别”技术主要应用于企业的考勤门禁、物业小区的安全防护和金融领域的开户认证等,其中金融领域的应用占比较多.不过,目前比较常见的“人脸识别”技术主要出现在考勤机等应用上.
记者以购买者的身份采访了北京市一家专业从事“人脸识别”设备销售的企业,并现场测试了一台集“门禁”“考勤”为一体的多功能考勤机.
在现场,记者首先进行人脸照片录入,主要对人脸的眼眶、鼻区以及嘴部三块区域进行图像采集.录入之后,记者站在机器前进行识别,只要一进入摄像头可照范围之内立即就被识别成功.不过,记者摘下眼镜或者更换眼镜以及调整眼镜佩戴角度后,考勤机无法识别成功.此外,用照片比对,该设备依然无法识别.
据工作人员介绍,目前“人脸识别”考勤机的价位从数百元到上万元不等,越高,识别的精确度越高.记者测试的这款产品是最畅销的千元机,只要脸部采集到的数据能吻合到六成以上,便能认定是同一人.不过相对而言,由于采集时拍摄下来的一些特征相对单一,所以精确度也会受到影响.
记者还在淘宝通过搜索“人脸识别考勤”联系上一家卖“人脸识别”考勤机的店铺,并反复询问人员是否可以通过人脸的照片或者人脸视频进行打卡,都回答说不可以.在该商品的问答区,也有网友询问是否可以用手机上的照片或者视频代替打卡,有一个购买过该考勤机的网友回答说自己试了,发现不可以.
记者随后搜索“人脸识别锁”,发现这类商品品牌繁多.记者联系了销售量排名靠前的一家商铺.在演示视频中,记者看到,演示者利用人脸的照片和视频尝试多次都无法开锁.商家承诺称,如果用户在使用过程中发现可以用照片打开,他们会赔偿1万元.在商品的问答区,已经购买的网友也表示自己尝试用照片开锁,但没有成功.记者询问人员,这个“人脸识别”锁的原理和苹果新发布的iPhoneX手机的FaceID是否相同？人员称,他们的锁“采用面部3D骨骼识别技术,红外扫描面部轮廓,化妆、灯光明暗、胖瘦等不会影响识别,可以开锁.‘人脸识别’系统是取脸上很多个点,计算各个部位的点的距离.这个算法与是否化妆没有关系,不影响识别.而且,在灯光暗的情况下也能识别,因为‘人脸识别’锁有两个带有夜视功能的红外探头,只要把脸和手掌显示在屏幕框内,照样可以识别开门.小朋友身高达到1.3米的都可以‘刷脸’”.人员说：“照片绝对打开不了这把锁,此锁采用是3D骨骼识别技术,戴眼镜的朋友请戴着眼镜录脸.化浓妆、发型,都能准确识别.另外,如果脸部整形动了脸部三分之二的,就有可能识别不了,需要重新录入.”
那么,使用3D是否可以骗过“人脸识别”系统呢？对此问题,人员没有正面回答.
在问答平台“知乎”上,一位网友回答了“目前人脸识别技术最大的挑战是什么”这一问题,其答案获得最高赞.这位网友告诉记者,淘宝上卖的“人脸识别”锁不能保证绝对安全.记者询问这种产品是否有可能被3D欺骗？这位网友说,这种情况可能发生.
记者随后在淘宝上搜索“3D面具”“”,发现这种产品也有不少,有的面具不仅改变了容貌,而且改变了脸部的骨骼结构,戴上之后多有以假乱真的效果.
被的“人脸识别”
尽管“人脸识别”产品的人员声称一般不易被,但现实生活中已然出现了实例.
“人脸识别”的实例,要从一次网约车经历说起.
一名市民通过网约车App下单.很快,车到了,但车辆、司机的信息均与手机客户端上显示的信息不符.为了赶紧回家,这名市民也顾不上太多,就直接上车了.结果,车开出去不到一分钟,司机就扭头对这名市民说要取消订单.尽管这名市民一再拒绝,但司机还是坚持把她送回原处,让她重新打出租车.
没有办法,这名市民只能再次用这款网约车软件叫车,结果发现来接他的还是那名司机.司机说：“你要么就打个出租车回去,只要你还用这个软件约车,叫到的还是我的车.”
这名市民当时就纳闷了,为什么会这样？一番打听后,这名市民才知道,附近有一个由30多名“”司机组成的车队,每名司机都有一堆虚假的司机账号,上百个虚假账号由同一个人来统一接单,然后通过电台调度车辆去接人.因此,不管用户打到哪个号,都会调同一名司机去接人.
了解到这些内情,这名市民更加不解,“这个网约车App上明明使用了‘人脸识别’功能来验证司机信息,为什么这些司机可以使用虚假账号”？经过一番软磨硬泡,那名司机终于透露,“人脸识别”听起来很厉害,但是他们有软件可以轻易.
没错,“高大上”的“人脸识别”技术就这样被一群“”师傅给黑了.
以上故事是在Freebuf(国内关注度最高的全球互联网安全媒体平台)主办的FIT2017互联网安全创新大会上,平安科技安全研究员高亭宇在一场“关于人脸识别技术应用风险”主题演讲中的一段描述.
说完这个故事,高亭宇现场展示了那名司机用来“人脸识别”技术的软件——一款可以让照片“张口说话”的App.
高亭宇说,从那之后,他开始琢磨“人脸识别”技术在实际应用层面的风险,并调研了市面上使用“人脸识别”技术的软件,最后的结果出乎自己的预料.
通过分析,高亭宇发现,市面上大部分使用了“人脸识别”技术的软件,其识别流程大致相同：检测人脸→活体检测→人脸对比(和之前上传的自拍照或照)→分析对比结果→返回结果(通过或不通过).
据了解,其中“活体检测”技术即在“人脸识别”时要求用户进行眨眼、点头、张嘴等动作,以防止静态图像,国内多个知名App中的“人脸识别”都采用了这项技术.
高亭宇说,一般的App开发者不会自己开发“人脸识别”技术,而是通过第三方的API接口或SDK组件来获得“人脸识别”功能,基于这个特点,他对“人脸识别”技术从接入到实际使用过程中的每个关键点进行了分析,最终在多个环节都找到了多个突破点,只要略施小计,就能让“人脸识别”形同虚设.比如,注入应用绕过活体检测,也就是通过注入应用的方式来篡改程序,从而绕过所谓的活体检测功能,使用一张静态照片就可以通过人脸识别.
在采访过程中,甚至有业内人士这样表示,“不是3D打印不行,如果用一台精密的打印机,‘人脸识别’同样不在话下”.
“除了一般的考勤、账号安全App之外,大量的银行、P2P金融企业的App已经介入使用了‘人脸识别’技术,其中金融行业在使用‘人脸识别’技术时的安全性明显高于一般应用；当‘人脸识别’技术涉及关键业务时,安全防护水准往往更高.”高亭宇说,比如他在测试国内某P2P金融的客户端时,尝试“人脸识别”解锁失败数次后,该App就检测出了可能存在恶意的情况,强制使用信息、手机短信等其他方式来完成认证.
高亭宇在现场强调了一点,除了“人脸识别”技术在手机上的应用缺陷之外,许多问题导致的原因都是开发者在调用第三方“人脸识别”服务时,没有严格按照一个安全的规范来做,接入流程不够严谨,甚至经常出现为了提高用户体验而舍弃安全性的做法,这样的做法在技术实力不强的小公司十分常见,最终导致的结果就是,让用户把写在了自己的脸上.
（摘自《法制日报》赵丽、韩朝阳）
人脸识别论文范文结:
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