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美国公司声称3d面具破解人脸识别支付,支付宝微信这样回应了。

2019-12来源:

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继指纹识别之后,面部识别正逐渐成为主流的安全解锁技术,其对于人们的日常生活影响也越来越深远。

如今,面部识别技术早已从最初智能手机解锁备选方案之一,发展到交通枢纽站安检、银行开户、移动支付、上班打卡等各个使用场景。

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但是,一则最新的报道将这项新技术再次推向了舆论中心。有外媒在近期报道称,一家名为Kneron的美国AI公司使用高质量的3D面具在世界各地成功骗过了人脸识别系统。

其中,就包括国人使用频率最高的支付宝和微信支付。

据报道,Kneron团队在亚洲的一些商店内使用特制的3D面具,骗过了支付宝与微信支付系统来进行购买。对此,Kneron首席执行官Albert Liu表示:“这将对用户的隐私造成威胁。人工智能技术可用于解决这些问题,但这些公司尚未对其进行升级。”

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现在,支付宝和微信支付都针对这一报道内容进行了回应。支付宝方面表示,此前曾试图联系这家企业获取详细信息,但是对方将该新闻及视频下架,没有提供更多信息;微信方面则表示,目前已采用了多项技术,可以有效抵御视频、纸片、面具等攻击。

另外,支付宝和微信都表示,如果出现刷脸支付导致盗刷可申请全额赔付。

事实上,刷脸识别被攻克并非是一件罕见的事情。在此之前,苹果、三星、一加、LG等智能手机所配备的人脸识别功能都被网友以假面具解锁;上个月丰巢智能快递柜小规模测试的刷脸取件功能也被曝出“小学生发现刷脸取件bug”事件

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频繁曝出事故的人脸识别技术,在安全性方面就真的如此不堪吗?显然,答案是否定。要了解这一问题,我们首先得需要弄清楚人脸识别到底是采用的基于2D算法还是基于3D信息。

无论是2D人脸识别,还是3D人脸识别,二者在识别步骤是基本一致的:图像数据获取-人脸检测-特征提取-信息比对;但是二者在图像数据的获取、人脸特征的提取方式却是不一样的。

      2D人脸识别在图像采集时主要是获取识别目标的RGB彩色图像,只用获取平面的RGB图像信息,不需要深度信息。而3D识别技术在获取人脸数据时比2D人脸数据多了一维深度的信息,即需要获取一个RGB图像外加深度图像D,合起来就是RGBD图像。

对此,我们可以简单的理解为,2D与3D人脸识别的区别就是2D平面的照片与3D立体的

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此前被小学生利用一张照片就打开的丰巢快递柜,其就是2D识别方案。而大家熟悉的支付宝与微信支付,其都是采用了更安全的3D人脸识别技术,并且在此基础上加入了活体检测技术。所谓活体检测,就是指系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时,检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

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接下来,我们再来看本次Kneron团队使用3D面具骗过支付宝与微信支付的问题。需要注意的是,Kneron团队承认了其使用的是特制的3D面具。也就是说,其并非是使用一般可以轻易得到的普通面具来进行破解,而是使用的精准度更高、细节得到充分体现的精心准备3D建模面具。

这种特制面具可以高度还原绝大部分人脸数据,并且在经由真人佩戴之后,能够避过当前的活体检测,因此对于现在的人脸识别技术而还是比较困难的。不过,这种制作精良的面具其本身成本就十分昂贵。

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在此之前,苹果第一款采用Face ID面部解锁功能的iPhone X发布之后,苹果官方就宣称,他人使用Face ID解锁iPhone X的概率大概为1/1000000远高于Touch ID的1/50000。但是,在iPhone X发布之后,一个越南的安全团队就耗时5天精心打造了一个3D面具,骗过了基于3D技术的Face ID。

由此可见,打造一个能够模仿他人的3D面具,其所需要付出的时间与成本都耗费不小。所以对于绝大部分人而言,担心自己支付宝或微信刷脸支付被他人盗用,这其实是一件不现实的事情。

话虽如此,但随着智能手机像素越来越高、5G网络所带来的超高清显示技术以及人脸识别技术大规模运用等,大量的高清照片曝光或有可能被他人拿去3D建模,从而制造出高精度的面具;而对于一些需要获取个人生物信息的授权,大家今后尽量还是多留一个心眼儿。

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