人臉識別:安全不能只靠「顏值」多種刷法更穩當

北京天壇公園引入人臉識別技術發放衛生紙的消息，近來引發了《紐約時報》等多家外媒的興趣。據報道，天壇公園公廁的訪客，如今需要和「一台計算機」進行視覺接觸，才能夠獲得免費的衛生紙，這種臉部識別技術能夠防止設備給同一個人重複發放衛生紙。提升公德心也許是公園管理者的初衷，但不久前3·15晚會對技術漏洞的曝光，則讓人臉識別這項人工智慧領域應用程度較高的分支，遭遇質疑。

刷臉有什麼好處

人臉識別技術，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。因為人臉與人體的其他生物特徵（指紋、虹膜等）是獨一無二的，因此通過人臉進行身份識別，無論從理論還是現實都是可行的。

一般來說人臉識別技術在日常生活中主要是有兩種用途，一是用來驗證「你是不是誰」，這是1∶1的人臉驗證。這種方式需要預先輸入人員資料，待其提出申請時，加以驗證。

第二個應用的場景，是讓系統自動識別出來「這人是誰」。系統採集了申請人一張照片之後，快速從海量人員資料庫中自動找出這人的身份。

人臉識別屬於非接觸式識別技術，操作更方便快捷。推廣方面，當前普通攝像頭可以作為感測器，人臉識別主要依靠人臉識別軟體和演算法進行處理，普通攝像頭可以作為採集人臉信息的感測器，推廣起來成本比較低，客戶也較容易接受。簡言之，不需要強制地採集用戶信息，也不需要用戶接觸識別設備，使得人臉識別技術的前景非常廣闊。

在如今的實際應用中，1∶1的人臉驗證，在可控的環境下，已經基本上達到了可使用的地步，在生活中的應用場景也越來越豐富，可用於公安、機場、邊防口岸、安防等多個重要行業及領域，以及智能門禁、門鎖、考勤等民用市場。

都想儘早刷臉

目前，人臉識別行業巨大的市場前景也引來互聯網巨頭的布局和創業公司的爭相探索。

阿里巴巴圍繞著「安全支付」同螞蟻金服和 「Face++」合作研發的人臉識別技術備受關注，螞蟻金服花費7000萬美元收購了美國生物驗證公司EyeVerify，進一步加深其在生物識別領域的布局。騰訊的「優圖」基於人臉識別、圖像識別和深度學習的技術也逐步應用於各產品線，而百度則在吳恩達博士的率領下將「面部識別」作為百度深度學習研究室的重點研究項目。

此外，在人臉識別領域掌握一定核心技術的公司，如曠視科技、依圖科技、商湯科技、飛搜科技等均獲得風投公司青睞，成為資本的追逐對象。

據2015全球安防設備市場報告顯示，受人口基數大、互聯網普及程度高、人臉識別技術優勢等因素影響，中國將成為人臉識別領域的主戰場。我國人臉識別市場規模，從2012年的16.7億元，上升至2015年的75億元，未來潛在的市場規模巨大。

顏值不等於安全

據統計，國內至少已有6家銀行開始試水「人臉識別」。招商銀行、上海銀行最早嘗試，如不用帶卡，就可以從ATM機上刷臉取款等。中國銀聯也聯手Linkface打造人臉識別互聯網金融支付新產品，並試點於徽商銀行。

但是，人臉識別技術在市場的推廣中也遇到了一些問題，尤其是在關乎個人財產安全的金融支付領域。

3·15晚會對刷臉登陸漏洞的曝光，更是將這一焦慮刺激到了頂點。晚會上，主持人通過網路上隨便找來的一張人物自拍，通過簡單的圖像處理和動態合成技術，將網路人臉合成到事先準備好的視頻上，覆蓋原視頻的人臉，就能簡單騙過一些通過面部識別作為認證信息的軟體。晚會還提示，目前市面上很多的軟體都可以通過面部識別替代傳統的密碼，而通過這種方式原則上是可以繞過人臉識別的。

360首席科學家顏水成表示，現在主流的欺騙手段就是建立一個三維模型，或者是一些表情的嫁接，雖然這些安全問題是真實存在的，但人臉識別技術顯然還是比普通的字元和字串密碼來的更加快捷和安全。

在人臉識別的安全漏洞被曝光後，百度、支付寶、商湯科技等互聯網企業紛紛在第一時間發表聲明，表示已經預見到了這種風險，並提醒群眾注意保護賬戶安全。

顏水成表示，現階段人臉認證技術還不能在所有場合做到非常成熟，在涉及個人隱私、財產等重要信息的場景，建議啟用多重認證方式。

多種刷法更穩當

今天，人臉識別技術在業界的準確率已經達到99%，超過人類水平的97%，在深度學習等技術的助理下，準確率的繼續提升並不是難事。可以預見，人臉識別技術逐漸深入社會生活的潮流，難以阻擋。但如何把這一技術真正的商業化，減少落地應用的阻礙才是真正需要探究的問題。在這一過程中，除了精確度以外，需要考慮的因素還有很多很多。

首先還是技術方面。由於關鍵技術的封閉，以及在現實應用領域，光線、角度等因素仍對識別結果有著一定的影響，識別結果的精確度和安全性仍有很大的提高空間。

有媒體報道援引專業人士的話指出，人臉識別技術應用的困難主要是面部作為生物特徵的特點所帶來的。因為易變性的人臉外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，此外，外接因素方面的影響也較大，對光線、姿態、表情、年齡等的要求比較高，目前對於活體檢測的研究仍然需要時間和空間的突破，另外，人臉識別對於雙胞胎、整容這類群體的識別還是屬於盲區。

同樣，有關人臉識別所涉及的隱私和道德問題也一直備受爭議。此前，Facebook因為未經用戶允許而私自儲存和使用用戶的人臉識別數據而飽受詬病；而Google則因隱私政策和輿論壓力而禁止Glass App使用人臉識別功能。

顏水成指出，隨著人臉識別在日常生活中應用越來越普及，很多人都把人臉識別萬能化了。實際上，高科技應用的背後依然有可能存在風險、存在漏洞，雖然按照慣常看法，科技含量越高，其安全係數通常也越高，但正如3·15晚會展示的那樣，隨著科技的進步發展，模擬頭套、全息投影、人臉跟蹤等高科技手段不斷出現，單一的人臉識別技術是有很大的局限性，沒有絕對的安全概念可說。因此，在涉及隱私、支付等高級別安全場景使用時，注意將人臉與聲紋、指紋、虹膜及其他生物認證信號相融合，而不是單一的採用人臉識別技術，這樣安全的係數就會大大提升。

「人臉識別是否安全只是一個技術問題，而人工智慧等科技領域的安全問題被重視起來，才是最重要的地方。」他說。

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