人臉識別就更安全嗎？

人臉識別已被廣泛應用於政務、金融、消費等多元場景，不同於密碼和指紋，其唯一性讓人們覺得更為安全。但事實並非如此，有安全專家發出警示稱，別有用心者可利用軟體技術將個人照片合成3D視頻等手段，對用戶賬號實施攻擊完成作弊。

以當前的技術手段，只需身份信息加一張清晰的個人面部照片，就可讓一名熟悉3D軟體的技術人員完成「眨眼、搖頭、張口」等動作指令，實現一次線上實人「刷臉認證」。

如通過3D合成「假臉」認證賬號註冊或登陸後，可在受害人毫不知情的情況下，用於黑卡虛假註冊、刷單、薅羊毛、詐騙等不法行為。這類現象覆蓋了常見的交友、購物、網約車、網貸乃至線上政務系統等領域，其危害性可見一斑。

可能很多用戶並沒有碰到這種問題，其實有很多真實的案例。去年11月份，活體攻擊技術人員梁某、張某等6 名嫌疑人，被警方以「侵犯公民身份信息罪」批捕。該犯罪團伙通過3D軟體控制人臉照片進行攻擊操作，盜取受害人駕照分。慶幸的是，該團伙成員在作案過程中，被阿里安全圖靈實驗室人臉驗證技術快速發現並落案。

該案中嫌疑人共利用上述方式發起過幾百次攻擊，導致近百名受害人駕照分被盜刷。事後，警方在犯罪嫌疑人梁某電腦上，還發現了近200萬條公民個人信息。

目前來看，「3D軟體合成」是破解人臉識別的主流且有效的方式，只需一張到三張普通的正面照片，再加上姓名、身份證號等信息，就能通過正規3D軟體編輯靜態圖片合成動態視頻等流程，即可在通過防禦性較低的平台認證，沒有太高的技術門檻且成本也不高，可謂是人臉識別技術的「死敵」。

阿里安全圖靈實驗室人臉驗證技術之所以能成功識別虛假人臉信息，得益於其演算法的升級。其充分利用照片、視頻等冒充的圖像，與活體人臉從外觀到溫度、皮膚紋理、微表情、微姿態等均有差異，能通過嘴形識別、臉運動匹配感測器、臉外觀匹配照明、焦距恢復形狀、人臉連續性檢測、人臉視頻脈搏檢測等技術，在毫秒級時間內揪出假人臉，讓作弊者無處遁形。

俗話說「道高一尺魔高一丈」，即便是在技術突飛猛進的互聯網產業，技術也沒有絕對的安全可言，唯有安全企業不斷升級自己的安全技術，才能構建並提供更加安全可靠的服務。

（科技日報）

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