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這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用

????????歐盾科技訊:?近年來,人臉識別技術(shù)取得了飛速的發(fā)展,在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成果,特別是在警務(wù)領(lǐng)域,人臉識別技術(shù)的運(yùn)用,幫助公安民警抓捕到一個(gè)又一個(gè)漏網(wǎng)之余,有力震懾了犯罪分子。



  但是,一條黑色的產(chǎn)業(yè)鏈也由此而生。有報(bào)道顯示,一些電商平臺正以0.5元一份出售匹配了身份信息的人臉數(shù)據(jù),與此同時(shí),幫助不法分子將照片活化的工具和教程也僅僅售賣35元。在一些QQ群里,3元錢就能買到用戶的詳細(xì)身份信息和人臉照片。貌似高大上的人臉識別,正暴露出越來越多的BUG。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖1)



  最新披露的案例顯示,冒用人臉騙過驗(yàn)證并非難事。只要有一張對應(yīng)著身份信息的照片,輔以“照片活化”的工具和教程,就可以騙過不少人臉驗(yàn)證系統(tǒng)。真正可怕的一點(diǎn)在于,有關(guān)的“人臉活化軟件”使用門檻越來越低,堪稱是傻瓜式操作。這意味著但凡存在主觀惡意,稍加鉆研之后幾乎人人都可以冒用他人人臉……從某種意義上說,這已然印證了一種技術(shù)路徑、應(yīng)用生態(tài)的全面崩塌,這是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),而非個(gè)別的、偶然的“缺陷”。



  相比于身份證號、消費(fèi)記錄、信貸流水等類型的個(gè)人信息,“人臉信息”無疑要敏感得多,其泄露的后果也要嚴(yán)重許多。人臉被冒用,支付、網(wǎng)貸、門禁等,完全處于不設(shè)防的裸奔狀態(tài)。理論上,莫名其妙背上一筆貸款、陌生人悄無聲息闖入家門都是可能之事。人臉信息驗(yàn)證,不同于密碼驗(yàn)證等方式,前者的“生物特征數(shù)據(jù)”具有固定性、永久性,改密碼容易,要“換臉”難于登天。一旦人臉信息丟失,將終身置于不確定風(fēng)險(xiǎn)之中。



  底層技術(shù)太落后,應(yīng)用鋪開推廣太快,目前所謂“人臉識別”客觀上已經(jīng)成為潛在高危系統(tǒng)。



  如今,已經(jīng)有人認(rèn)識到這個(gè)缺陷,開始為照片穿上“隱身衣”,幫助人們保護(hù)照片隱私數(shù)據(jù)。比如,來自芝加哥大學(xué)的最新研究Fawkes,只是通過算法給照片加上一點(diǎn)肉眼看不出來的修改,就能讓你的臉成功“隱形得以100%騙過來自微軟、亞馬遜、曠視等等這些全球最先進(jìn)的人臉識別模型!如此一來,即使你在網(wǎng)絡(luò)上的照片被非法抓取,用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的人臉模型,也無法真正成功識別你的臉。



  其實(shí),對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,一些帶有特定標(biāo)簽的微小擾動(dòng),就能夠改變模型的「認(rèn)知」。比如,在圖像里加上一點(diǎn)噪聲,熊貓就變成了長臂猿。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖2)



  Fawkes就是利用了這樣的特性。



  用 x 指代原始圖片,xT為另一種類型/其他人臉照片,φ 則為人臉識別模型的特征提取器。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖3)




  具體而言,F(xiàn)awkes是這樣設(shè)計(jì)的:



  第一步:選擇目標(biāo)類型 T



  指定用戶 U,F(xiàn)awkes的輸入為用戶 U 的照片集合,記為 XU。



  從一個(gè)包含有許多特定分類標(biāo)簽的公開人臉數(shù)據(jù)集中,隨機(jī)選取 K 個(gè)候選目標(biāo)類型機(jī)器圖像。



  使用特征提取器 φ 計(jì)算每個(gè)類 k=1…K 的特征空間的中心點(diǎn),記為 Ck。



  而后,F(xiàn)awkes會在 K 個(gè)候選集合中,選取特征表示中心點(diǎn)與 XU 中所有圖像的特征表示差異最大的類,作為目標(biāo)類型 T。



  第二步:計(jì)算每張圖像的「隱身衣」



  隨機(jī)選取一幅 T 中的圖像,為 x 計(jì)算出「隱身衣」δ(x, xT) ,并按照公式進(jìn)行優(yōu)化。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖4)


  其中 |δ(x, xT)| < ρ。



  研究人員采用DDSIM(Structural Dis-Similarity Index)方法。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行隱身衣的生成,能保證隱身后的圖像與原圖在視覺效果上高度一致。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖5)


  實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無論人臉識別模型被訓(xùn)練得多么刁鉆,F(xiàn)awkes都能提供95%以上有效防護(hù)率,保證用戶的臉不被識別。



  即使有一些不小心泄露的未遮擋照片被加入人臉識別模型的訓(xùn)練集,通過進(jìn)一步的擴(kuò)展設(shè)計(jì),F(xiàn)awkes也可以提供80%以上的防識別成功率。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖6)


  在Microsoft Azure Face API、Amazon Rekognition和曠視Face Search API這幾個(gè)最先進(jìn)的人臉識別服務(wù)面前,F(xiàn)awkes的「隱身」效果則達(dá)到了100%。



這項(xiàng)技術(shù)讓人臉識別技術(shù)不被濫用(圖7)


  目前,F(xiàn)awkes已開源,Mac、Windows和Linux都可以使用。




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