攻不破的铜墙铁壁 人脸识别技术不断成熟

　　日前，斯坦福大学的教授公布了一项新的视频特效技术，可以利用该特效技术为视频中的人物做实时表情模拟，在其发布的youtube的视频中我们可以看到，技术人员可以让各种名人做出和自己一样的表情。该技术隶属于视频特效也就是CG领域多用于影视制作，近期大热的魔兽里面，各种虚构的兽人角色表情便是通过人类演员的表情进行同步虚拟后生成，而技术的则更是让表情模拟可以完成实时模拟、渲染、呈现。

　　该技术在早在今年3月份发布，来自斯坦福大学的MatthiasNießner教授在自己的学术博客发布了该技术的论文并在youtube的放出了视频，该视频目前已经获得超过2百万次点击，通过该论文论证的技术电影特效将会又迎来一轮升级。

　　斯坦福大学MatthiasNießner教授在论文中提到该技术将在未来广泛应用于VR、影视制作和游戏中

　　变身黑科技，挑战人脸识别

　　该科技的消息被传入中国后第三个月，摇身一变被成了黑科技，也被很多分析者解读：此类技术的出现会对目前很多用人脸识别做验证的产品和服务造成挑战。那么用于电影动画技术的换脸会不会对已有基于人脸识别的服务带来冲击呢?

　　对此，笔者对目前主要应用于泛金融领域的人脸识别技术做了相应了解。目前应用在业内的刷脸技术，被广泛应用于电子账户开立，申请小额贷款，电子账户实名验证，办理大额转账等。就金融的特殊性来讲，在技术上线前各家银行的风控、技术部门都会对相应技术做各种的POC测试及攻击测试来满足系统风险控制，而目前的上线的技术在错误识别率大都可以控制在十万分之一，也就是十万次攻击才会错误一次。而金融公司也会用各种开脑洞的方式来进行测试，如面具、切换、随机视频等。

　　笔者了解到，利用类似斯坦福所提出的技术来攻击人脸识别验证，本质上类似于视频攻击。笔者从一家提供人脸识别技术的公司了解到：其实模拟人像攻击并不需要斯坦福的“换脸”黑科技，只需要用视频通话功能就可以。让用于验证的智能设备的摄像头对准另外一个块视频通话屏幕中的用户实时影像，这就创造了一个非本人操作的验证现场。针对此类攻击主要考验人脸识别中两个技术点，第一是验证人脸细致特征的连贯性和完整性，第二是验证是摄像头下是本人还是在屏幕中的人。此类攻击由于非常常见，早在黑科技出现三四个月前就已经用技术手段可以完全防范。

　　伴随挑战而不断成熟的技术

　　人脸识别技术作为应用人工智能、深度学习的生物识别技术，近期在各行业频繁落地。从15年初马云在汉诺威刷脸支付，到最近的高考引入人脸识别验证，不到两年人脸识别技术已经在金融、教育、社保、医疗、物业管理、公共安全等多个领域有了落地项目。

　　新技术的成熟都伴随着各类挑战，而人脸识别在快速推广落地的过程中，也会遇到越来越多的类似“换脸”的黑科技来进行挑战，这种挑战对于新技术的更快成熟有着积极作用，只有不断应对新的挑战方法，才能一直保持着新技术可以做到道高一丈来防范。而这个路径也是例如无人驾驶，虚拟现实等新技术最终能够成为主流技术所必须经历的重要环节。