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AI都能偽造指紋了,生物識別還安全嗎?

發(fā)布時(shí)間:2019-01-28 12:00:45來(lái)源:科技日報

  “人工智能技術(shù)能夠將海量的指紋數據作為‘原材料’,學(xué)習到他們的結構特征和細節信息,并且根據一定的規則進(jìn)行重組,生成仿真度極高的偽造數據。”人工智能行業(yè)資深人士孫立斌告訴科技日報記者。

  最近,美國紐約大學(xué)和密歇根州立大學(xué)發(fā)表的一篇論文詳細介紹了深度學(xué)習技術(shù)如何削弱指紋識別的安全系統。

  AI 能偽造指紋,指紋解鎖還安全嗎?

  生成對抗網(wǎng)絡(luò )可偽造指紋

  “指紋識別,即通過(guò)識別手指紋路確認身份。指紋識別雖應用廣泛但存在一定的弊端。因為觸摸式的驗證方式對環(huán)境要求高,對手指的濕度和清潔度更有要求,指紋磨損也會(huì )造成識別困難;另外一些人天生沒(méi)有指紋,或者指紋特征少導致無(wú)法成像;不容忽視的是,指紋痕跡容易留存,存在被復制的可能性,造假成本低。”曠視科技研究院研究人員范浩強告訴科技日報記者。

  此次論文顯示,研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )數據訓練基礎軟件,創(chuàng )建出令人信服的偽造指紋,其圖像甚至優(yōu)于原始指紋素材。“團隊使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)變體,即生成對抗網(wǎng)絡(luò )偽造指紋。”論文作者之一、紐約大學(xué)副教授朱利安·托吉留斯說(shuō)。

  “生成對抗網(wǎng)絡(luò )是當下非?;鸨囊环N深度學(xué)習算法,它本質(zhì)是一種生成式模型,通過(guò)對抗式訓練,制造帶有數據噪音的深度偽造的圖片,可用于數據增強,也可用于攻破特定的識別系統。”范浩強說(shuō)。

  孫立斌解釋?zhuān)斯ぶ悄芗夹g(shù)還能夠利用人眼和計算機認知方式的不同,在指紋圖像中嵌入某些隱藏屬性,雖然肉眼看不出來(lái),但計算機可抓取這些信息,達到利用偽造指紋圖像進(jìn)行身份識別的目的。并且很多系統沒(méi)有活體檢測模塊,無(wú)法判定獲取的圖像是否來(lái)自于真實(shí)的人體,這一漏洞使得偽造的指紋圖像可以通過(guò)系統驗證。

  指紋、人臉、虹膜識別各有特色

  范浩強介紹,就生物識別來(lái)說(shuō),目前常見(jiàn)的應用有指紋識別、人臉識別、虹膜識別等。

  虹膜識別,目前主要見(jiàn)于部分高端智能手機的虹膜識別解鎖。相較于指紋識別,虹膜識別技術(shù)通過(guò)人體獨一無(wú)二的眼睛虹膜特征來(lái)識別身份,虹膜識別的準確性是各種生物識別中較高的,但相較于其它生物識別技術(shù),虹膜識別硬件造價(jià)高,識別過(guò)程需配合,大范圍推廣較為困難,鏡頭可能產(chǎn)生圖像畸變而使可靠性降低。因此,虹膜識別的圖像獲取和模式匹配都相對不便,實(shí)現大規模商用還有許多技術(shù)難關(guān)亟待攻克。

  “人臉識別,以計算機圖像處理技術(shù)從人的面部提取關(guān)鍵特征點(diǎn),利用已建成的人臉特征模板與被驗證者的特征進(jìn)行對比分析,根據分析的結果給出相似值。通過(guò)這個(gè)值即可確定是否為同一人。相較于指紋需要接觸、虹膜需要配合的識別特性,人臉識別可自動(dòng)抓取驗證,非配合式的識別更加便捷,適用場(chǎng)景更加豐富。”范浩強說(shuō)。

  多模態(tài)融合的識別方式更安全

  范浩強分析,人臉識別在評估安全性上有兩個(gè)維度不可忽略。

  “是否易獲取。這包括獲取應用場(chǎng)景的人臉數據和底庫數據,僅擁有任何單一數據都無(wú)法完成識別比對。目前人臉識別商業(yè)應用場(chǎng)景中不管是數據采集、調用還是比對等任一環(huán)節都需要在用戶(hù)知情、并且同意的情況下進(jìn)行。而人臉生物樣本的核心數據庫是由公安、央行等核心機構掌握,并非一般商業(yè)運營(yíng)商能夠有權獲得的。”范浩強說(shuō),其次是,是否易攻破。這不僅考驗算法實(shí)力,更重要的是抗攻擊能力。

  “綜合來(lái)看,人臉識別是目前生物識別領(lǐng)域安全性較高的,當然也并非萬(wàn)無(wú)一失,想要實(shí)現人臉識別安全、規?;涞匦枰夹g(shù)水平、法律法規和行業(yè)標準逐步完善。”范浩強表示。

  孫立斌認為,生物特征識別迅猛發(fā)展,不同模態(tài)的生物特征有其自身的特性,抗偽造能力也不同。若要更高級別抗擊假體攻擊的風(fēng)險,可以采取多模態(tài)融合的識別方式,例如步態(tài)和人臉一體化識別,能夠大幅度增加偽造數據的難度,提升識別系統的安全性。
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