隐私与安全如何保障？

点击查看原图点击查看原图背后是一套复杂的逻辑程序“只是因为在人群中多看了你一眼，再也无法忘记你容颜”，对于人脸识别来说，看了一眼就能记住“容颜”的技术背后，则是一整套复杂程序的支持。

那么，你的脸是如何一步一步被“认出”的呢?

“简单来说，人脸识别的过程就是先找到人脸，把人脸进行预处理以后，用算法把人脸部分进行特征提取，把图片变成一个二维码。在此基础上进行特征的对比，然后进行身份识别的判别。”专家告诉记者，人脸识别中，人脸检测主要依靠摄像头等硬件捕捉图像，关键点检测和人脸识别则依靠深度学习算法、三维动态人脸识别和超低分辨率人脸识别技术。首先，检测人脸在哪里，先要从照片中识别出人脸在哪里，以及它的大小和位置。需要采用特定算法才可智能挑选。

目前我国已研发出“深度卷积检测网络”，从而同时学习人脸和非人脸的特征，帮助计算机准确找到“脸在哪”。在准确找到“脸在哪”之后，就进入了人脸识别技术的最核心环节——关键点检测，所谓关键点检测，就是通过眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓特征等关键点和面部表情网，找出彼此之间的关联，最终判定这些图像是否为同一个人。最后，进行人脸特征的匹配与识别，也就是将待识别的人脸特征与已经得到的人脸特征模型进行比对，从而对身份信息进行确认判断。如今，使用深度学习算法的人脸识别，已经可以大大简化这一过程，因为所有匹配都是由神经网络自动实现，这也是目前最有效的识别方法之一。

杭州，一位顾客正在进行刷脸认证。近日，支付宝在杭州一家餐厅首次推出刷脸支付服务，用户开通该项功能后只需绑定手机号，通过支付平台刷脸即可完成交易，再也无须担心付款时手机没电或者忘带的尴尬。

从“2D”过渡到“3D”大大扩展了应用场景从技术上看，目前人脸识别技术主要分为2D人脸识别(包括彩色图像、红外图像)和3D动态人脸识别。

2D人脸识别是在彩色图像上的识别方法，主要优势在于检测数据获取方式便捷，同时目前算法相对成熟，是目前主流的技术应用方向。

而3D动态人脸识别方法是基于人脸3D立体模型进行识别，这种技术对环境不佳情况下采集的图像仍能弄清“这是谁的脸”，有效地解决了光线不佳、运动场景中人脸识别的问题，可以针对运动中捕获的人脸图像进行准确识别。通过对人脸骨骼轮廓进行识别，保证在不同的光线、动态的情况下也能精确识别，大大扩展了人脸识别技术的应用场景。

新一代苹果的Face ID也应用了“3D动态人脸识别”技术。在iPhone X的“刘海儿”上，苹果布设了不少与人脸识别关系比较大的硬件设备，包括：Infrared camera(红外相机)、Flood illuminator(泛光照明灯)、Ambient light sensor(环境光传感器)和Dot projector(点阵投影器)。

结合这些硬件设备，iPhone X实现人脸解锁的背后原理大概是：通过点阵投影，在面部形成3万多个红外点，再利用红外相机拍摄，根据系统中一定的算法对扫描到的脸部轮廓进行三维建模，匹配识别。泛光照明灯主要起辅助作用，光线差的场景中也能识别人脸;关于环境光传感器，有业内人士表示可能是利用自然光来进行活体检测，对面部识别进行安全防护。

另外，苹果还加进了机器学习的功能，就算你戴上眼镜或者帽子、留起了胡须，Face ID也可有效地使用。

▲面对同卵双胞胎，人脸识别的错误概率比较高，这种时候考虑改为纯密码可能会更加安全。微软公司的人脸识别系统曾对六对同卵双胞胎进行过测试，结果右边中间那对出现了混淆。

“一脸走天下”的背后我们的隐私和安全有保障吗?

苹果公司宣称，相同指纹的破解率是五万分之一，而与Touch ID相比，Face ID被随机破解率则是百万分之一，就算是这样，在“看脸”的时代里，我们的隐私和安全就能得到更多的保障吗?

就在今年2月，美国著名科技杂志《麻省理工科技评论》发布了2017年度全球十大突破性技术榜单，其中刷脸支付上榜，这项技术被认为是在“成熟期”。与其一起上榜的还有僵尸网络、基因疗法等前沿科技。

台湾联发科技股份有限公司也表示：“在网络交易等领域广泛使用的刷脸支付，提供了一种安全方便的支付方式，在中国，人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪”，不过MTK 也同时指出，“刷脸支付存在着隐私隐患。”

如果说密码时代我们可以依靠记忆属性，指纹时代依靠指纹特征的物理属性，但在刷脸时代，我们每个人都不得不面对“真相大白于天下”的尴尬。

最新的研究技术表明，未来，就算你戴面具、裹头巾，依然能够被人脸识别技术认出，那么，我们的隐私和安全又该如何保障呢?

用户的照片是如何传输或保存的？保存和拷贝是否经过了用户允许？用户数据如何确保不被盗用？

在中科院计算机技术研究所研究员山世光看来，人脸识别经过多年的发展，这几年的确取得了不少突破，但用户的隐私问题也值得关注，很多涉及隐私的问题，现下并没有明确的解决方案。

此外，一些安全方面的问题也亟待解决，传统的人脸防伪方法一般通过用户的动作，例如：眨眼、张嘴、点头、摇头、微笑、眼动等作为防伪线索，即我们常说的活体检测。这种方法会有一个漏洞，就是难以防住真人视频或者合成的视频(例如3D模型或者换脸算法)。

早在2015年，就有赵薇老公黄有龙的司机冒充黄有龙，骗过人脸识别从而偷卖豪宅的事情。而不久前的3·15晚会，更是直接拿人脸识别技术开了一枪：在晚会的现场演示中，原本需要真人眨眼睛、点头等行为来进行验证的步骤，结果依靠照片就通过了人脸识别系统的检测。这种照片在经过技术处理后，可直接通过人脸识别系统的检测，其安全隐患远高于人们的想象。

而在苹果新品发布会上，苹果公司介绍Face ID曾成功抵御了来自好莱坞特效顾问创建的面具照片的攻击时，仍有人认为这里面有漏洞，因为毕竟苹果并没有明确指出来能防备所有的攻击。

对此，专家表示，刷脸支付的到来，意味着生物识别技术进入了一个商业应用的全新时代，但脸部识别对于安全性和便捷性有着极高的要求，特别是安全性方面。“整容了就识别不出来，双胞胎也很难被识别出来，妆前和妆后差距太大，有时也有可能导致识别错误”，专家呼吁在加强技术研发的同时，也要注意相关法律法规的完善，“要制订相关的一些标准、法律、法规，最大程度地规避可能存在的风险”。(下转23版)

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