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類型分類:
科普知識(shí)
數(shù)據(jù)分類:
3D打印

科學(xué)家發(fā)現(xiàn)用3D打印面具可破解人臉識(shí)別系統(tǒng)

發(fā)布日期:2022-10-09 點(diǎn)擊率:514


  人臉安全識(shí)別這一原本只能在科幻電影里看到的安全技術(shù),如今在現(xiàn)實(shí)生活中 應(yīng)用得已經(jīng)越來(lái)越廣泛。但是來(lái)自美國(guó)北卡羅萊納州大學(xué)的科學(xué)家們經(jīng)過(guò)研究后宣稱,這一技術(shù)的可靠性堪憂,他們發(fā)現(xiàn)依靠從Facebook上獲得的照片生成的3D模型或者3D打印的面具能夠破解超過(guò)4/5基于人臉識(shí)別技術(shù)的安全系統(tǒng)。

  這一令人吃驚的結(jié)論是北卡羅萊納州大學(xué)的科學(xué)家們?cè)诒驹略缧r(shí)候參加Usenix安全會(huì)議的時(shí)候在其論文《虛擬的你:通過(guò)你的公開(kāi)照片構(gòu)建虛擬模型來(lái)破解實(shí)時(shí)面部檢測(cè)(Virtual U: Defeating Face Liveness Detection by Building Virtual Models from Your Public Photos)》宣布的。這也為廣大網(wǎng)民敲響了一記警鐘,盡量不要讓自己的照片出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上,否則只需三張低分辨率的照片就足以重現(xiàn)您的3D模型以騙過(guò)您的身份驗(yàn)證系統(tǒng)。

  研究人員們稱這是對(duì)于安全“非常直接和嚴(yán)重的威脅”。他們進(jìn)一步認(rèn)為,“基于VR的欺騙性攻擊從根本上指向了基于攝像頭的身份驗(yàn)證系統(tǒng)的嚴(yán)重弱點(diǎn):除非結(jié)合其它可驗(yàn)證的數(shù)據(jù)來(lái)源,否則那些依賴于彩色圖像數(shù)據(jù)和攝像頭的系統(tǒng)很容易遭到虛擬世界的攻擊。”

  來(lái)自Unsenix演講的幻燈片。

  這一切都在Usenix大會(huì)上得到了證明,科學(xué)家們?cè)诂F(xiàn)場(chǎng)使用數(shù)字化的3D人臉模型成功解鎖了面部軟件系統(tǒng)。除此之外他們還通過(guò)一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)強(qiáng)調(diào)了實(shí)現(xiàn)這一切是多么容易。有20位志愿者(他們大部分都是安全技術(shù)研究人員,幾乎從來(lái)不在網(wǎng)絡(luò)上分享資料的)作為“被網(wǎng)絡(luò)盯梢者”。研究人員通過(guò)Facebook、linkedIn和類似的網(wǎng)站上找到了這些人公開(kāi)的幾張照片。有一位參與者在過(guò)去三年里僅僅上傳了兩張照片,即便如此已經(jīng)足夠了。

  這些數(shù)據(jù)隨后被用于生成面部的3D模型,其缺失的區(qū)域、陰影或紋理通過(guò)手工填充。研究人員甚至為其增加了面部動(dòng)作(皺眉頭、微笑等等)。這些模型是如此詳細(xì),該3D面孔甚至可以根據(jù)設(shè)備的旋轉(zhuǎn)而移動(dòng)。“對(duì)于一個(gè)觀測(cè)的人臉認(rèn)證系統(tǒng)來(lái)說(shuō),展示的深度和運(yùn)動(dòng)線索與它們預(yù)期的人臉完全匹配。”他們說(shuō)。

  研究人員拿這些3D面孔對(duì)市場(chǎng)上的五個(gè)面部身份驗(yàn)證系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試,這五個(gè)系統(tǒng)分別是Mobius、KeyLemon、TrueKey、BioID和1D,結(jié)果證明,有四個(gè)系統(tǒng)可以被攻破,成功率在55%到85%之間。而且如果能夠獲得室內(nèi)環(huán)境中拍攝的特定頭部照片的話,所有五個(gè)系統(tǒng)都可以被攻破。“我們使用社交媒體的照片進(jìn)行面部重建主要是為了強(qiáng)調(diào)一個(gè)人的相貌對(duì)于網(wǎng)絡(luò)隱私的重要性是跟這個(gè)人的其它信息,比如年齡和位置等,是一樣的。”研究人員們總結(jié)說(shuō)。

  不過(guò)問(wèn)題是,在社交媒體時(shí)代,這種威脅不能完全解決。唯一可能的解決方案是在人臉識(shí)別工具上增強(qiáng)其識(shí)別欺詐的功能。尤其是,拒絕用低分辨率紋理合成人臉的能力是絕對(duì)必要的,除此之外借助光投影圖案、增加可識(shí)別紅外線的傳感器以及識(shí)別跟脈搏相關(guān)的輕微皮膚色調(diào)波動(dòng)都會(huì)有所幫助。

  雖然并沒(méi)有使用3D打印的面具進(jìn)行測(cè)試,但是北卡羅萊納大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)說(shuō),這種面具應(yīng)該會(huì)提供相同的結(jié)果。因此對(duì)于面部識(shí)別軟件開(kāi)發(fā)商來(lái)說(shuō),他們還有很多工作要做。

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