如今,面部識別系統(tǒng)被認為是一項有爭議的技術。IBM、谷歌、微軟等IT巨頭紛紛表示將暫停面部識別技術的開發(fā)和商業(yè),直到相關規(guī)則的正式出臺。
一方面,這項技術會影響人們的隱私。另一方面,它的的確確有助于預防或檢測潛在的威脅。現(xiàn)在,鑒于全球新冠病毒大流行,面部識別技術還有助于阻止冠狀病毒的傳播。
盡管如此,像其他任何技術一樣,面部識別也不是無懈可擊,但也存在許多漏洞,可以繞開系統(tǒng)。正如最近發(fā)現(xiàn)的那樣,有可能制造出旨在規(guī)避面部識別系統(tǒng)的太陽鏡。
應用于大多數(shù)這些系統(tǒng)的深度學習算法容易受到不同類型的攻擊,這些攻擊會影響安全性的三個目標:機密性,完整性和可用性。
為什么面部識別安全性值得考慮?
面部識別系統(tǒng)包括兩個巨大且多樣化的應用。一種旨在檢測人,目前被用于各種公共安全監(jiān)視應用中,例如閉路電視攝像機。另一種方法是確保人被成功識別,這涉及到生物識別應用,例如手機解鎖或智能家居中智能鎖應用。
因此,有兩種不同類型的攻擊。第一種允許攻擊者使用各種形式的偽裝來騙過攝像機。第二個更復雜,可以進行面部更改,繞過與生物特征識別系統(tǒng)有關的安全認證,因此可能導致的家庭被入侵。
目前存在哪些類型的面部識別解決方案?
我已經(jīng)提到了入侵面部識別系統(tǒng)的兩個主要目標。除了它們,面部識別系統(tǒng)還包含許多機器學習算法。每個都有自己的功能、屬性和安全漏洞。以下是面部識別解決方案中常用的機器學習算法列表。
·面部檢測。
·人臉識別。
·人臉追蹤。
面部識別解決方案可以是物理的也可以是數(shù)字的。它們可以在互聯(lián)網(wǎng)和媒體平臺上實現(xiàn)以跟蹤照片,并且可以將相同的解決方案帶入現(xiàn)實世界并放置在攝像機中。接下來,我們看一看能夠應用面部識別系統(tǒng)和所使用算法的行業(yè)。
哪些行業(yè)容易受到攻擊?
1、公共安全
面部識別技術最初是用于專業(yè)目的。執(zhí)法部門實施了讓面部識別網(wǎng)絡參與識別城市街道上犯罪者的想法。
2、銀行業(yè)務
自動取款機可以通過生物學特征識別持卡人,這有助于更好地保護交易并防止欺詐。
3、互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎
圖像搜索引擎也基于該技術。面部識別原理被應用于社交網(wǎng)絡,以幫助找到具有用戶提供圖像的人。
4、自助付款系統(tǒng)
人臉識別技術可以使付款過程變得更加容易。不久前,全家超市連鎖店實施了該系統(tǒng),使人們無需出納員即可付款。2019年3月,深圳大都會還推出了基于面部識別的支付方式。
5、機場和海關
機場和海關應用面部識別技術,可以幫助解決人員永無休止的問題和持久的控制措施的問題。
6、智能家居
智能家居解決方案可以使用面部識別作為生物識別系統(tǒng)來檢查人員是否可以進入該設施。
上述行業(yè)并不是使用面部識別來保護敏感數(shù)據(jù)的唯一領域。為了防止對這些系統(tǒng)的任何攻擊,只有適當且及時的面部識別安全才可以是有效的解決方案。
如何進行攻擊?
目前,有近100篇研究論文描述了在面部識別系統(tǒng)中繞過AI算法的方法。黑客可以使用所有這些工具來開發(fā)實用的黑客工具,并發(fā)起間諜、破壞或欺詐攻擊。
實際上,攻擊方法取決于目標應用。例如,如果目標應用是數(shù)字的(例如在社交網(wǎng)絡上上傳的在線照片),則黑客可能會使用各種技術對負責某些語義區(qū)域的像素進行不可感知的更改。如果攻擊者的目標是破壞物理面部識別系統(tǒng),則他們可能會嘗試在某些面孔上貼上補丁。這些貼片可能具有看似現(xiàn)實的不同形式(太陽鏡、頭巾和創(chuàng)可貼)。黑客有時會將帽子或照片投影在一張臉上,使其看起來像另一張臉。
應該采取什么措施來保護面部識別?
面部識別安全是一個復雜的過程,涉及對不同安全區(qū)域的分析。
·AI基礎設施:對硬件、平臺、應用和架構(gòu)的攻擊。
·AI模型安全性:對AI算法的攻擊,例如中毒、后門等。
·AI隱私評估:針對專注于隱私的基礎架構(gòu)和算法的攻擊,例如模型提取、隸屬推斷等。
現(xiàn)在很清楚,IoT設備應該沒有軟件或硬件漏洞。人們只關心硬件、軟件或無線安全性,而對算法安全性的關注卻不夠。因此,機器學習和深度學習算法仍未解決。
保護面部識別系統(tǒng)中的深度學習模型很復雜,但是至少應遵循一些步驟。必須確定特定AI解決方案的主要威脅和問題,進行白盒或黑盒AI安全評估,然后犯罪分子利用你的安全問題之前,采取保護措施。
責任編輯:tzh
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