2017年3·15晚会上，央视在信息安全问题中对人脸识别技术不过关的问题进行了报道。看到此种情景，相信不少人对这一先进的验证方式，产生了恐慌。那么人脸识别技术是否可靠?还有哪些漏洞容易被攻击?作为中关村示范区两家知名的人脸识别科技企业，商汤科技和旷视科技对此进行了解答。

　　总结这两家公司的解读，最重要的就是两句话，

　　一是商汤科技和旷视科技现有的技术可以有效防止3·15晚会所展示的黑客攻击手段;

　　二是目前各类应用和使用嘲都不会将人脸作为唯一的登陆凭证，从没有允许过任何一个嘲是简单通过模拟人脸即可通过的。

　　在3.15晚会上，主持人在现场演示过程中，一张他人的静态自拍照，通过技术处理，竟然可以变成能眨眼睛、能微笑的“伪活人”。甚至还可以利用这张自拍照，借助3D建模技术，让自己“变脸”成另一个人，轻易骗过登陆系统，成功“黑”进对方账号。

　　商汤科技认为，传统的人脸防伪方法一般通过用户的动作，例如：眨眼、张嘴、点头、摇头、微笑、眼动等，作为防伪线索，即我们常说的活体检测。这种方法会有一个漏洞，就是难以防住真人视频或者合成的视频(例如3D模型或者换脸算法)。

　　而当前优秀的人脸防伪(活体检测)会采用全新的方法，它与传统方法的最大不同点就在于更加关注伪造内容本身的介质属性，以及合成的视频/图像与自然视频/图像的差异。

　　由于真人视频或者合成的视频，必然需要通过屏幕进行显示，然后使用采集端进行翻拍。虽然视频本身可能做到看起来非常真实，但是翻拍的过程中，必然会暴露出“犯罪”线索，例如：显示器边缘，屏幕反光，摩尔纹，像素点纹理，镜头畸变等。有些线索可能会很细微，以至人眼常常难以察觉，而计算机可以察觉在hack过程中这些的细微的线索。

　　另外，在图像与视频的合成过程中，比如PS照片等方式，背景与合成的前景人脸往往在光线分布、纹理、色调等诸多方面不匹配，这是因为它们的成像条件不同，现有图像与视频合成技术还做不到对嘲中影响成像的所有物理因素进行完美建模。背景与前景结合处的像素也会呈现artifact，这些不匹配即便是肉眼不易察觉，也会被基于大数据训练的深度学习模型敏感的捕捉到。

　　商汤科技在移动端身份验证中，采用了随机动作+后端防伪的方式，前者提高了hack者尝试的成本并利于捕捉更多线索，后端防伪可以做到快速更新，类似杀毒软件的“云端杀毒”模式，一旦发现潜在的新hack类型，可以在第一时间进行算法更新。

　　有了这些新技术的应用，商汤科技和旷视科技都认为，以现有的技术，是可以对抗类似3·15晚会所展示的黑客攻击。

　　值得一提的是，商汤科技和旷视科技都提到了一个情况，就是在现有使用嘲中，人脸识别不是单独存在的。旷视科技解释，人脸识别技术应用在金融、生活服务等行业嘲里，一直都是给安全做加法，与传统的密码结合，提供更加可靠的安全服务。因此在实际应用中，旷视(Face++)与合作伙伴在给用户提供的服务中，一切从安全与便捷两个角度出发，从没有允许过任何一个嘲是简单通过模拟人脸即可通过。

　　商汤科技也表示，目前在人脸识别和活体检测的主要应用嘲中，各大支持“刷脸登陆”的应用，都不会将人脸作为唯一的登陆凭证。

　　不过，商汤科技也提醒，人类的历史其实就是在矛与盾相互进步升级的过程中成长的，虽说识别的精度方面不断攀升技术的高峰，但是大家刷微博、发朋友圈时还是要注意点，别给居心不良的人留下漏洞，确保自己的财产安全。

　　知多一点：

　　针对活体检测的三类攻击手段

　　其实，对于人脸识别还有更多的攻击手段。在过去的一年里，旷视科技日均拦截非法交易数百笔，在旷视的黑名单里，不限于央视所演示形式的攻击。基于抵御经验和日常测试，旷视将对活体检测系统进行的攻击大致分为三大类：

　　1. 换脸攻击。通过PS或者图像编辑软件在原有人员的照片/视频上贴一张新的脸，这种属于初级攻击手段，一般的动作检测就可以防住。

　　2. 屏幕翻拍攻击。不管是3·15里面展示的那种用手机对着一个App模拟出来的假脸还是直接用Facetime让本人非现场验证，最终都是一个手机拍摄另一个手机屏幕(或显示器屏幕)，而屏幕翻拍在底层视觉特征、环境图像特征等方面均与真人实拍有显著差异。对此，旷视研发了专门的基于深度学习的屏幕翻拍综合检查技术(包括显示屏纹路检测、检查人脸局部细节是否自然等)，从而实现了对此类攻击的隔离。如图：

　　3. 面具及模型攻击。旷视曾经做过严格的产品级测试，用一张脸模型搭配不同的眼睛，嘴，鼻子来攻击，结果是针对一般面具攻击我们可以做到百分之98以上的隔离。而3D打印以及电影中出现的实际人皮面具，这种级别的犯罪，相信也会引入刑侦手段加以防范。

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