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伴随着社会的快速发展高科技产品层出不穷就包括人脸识别技术

中国经济网    2022-11-24 09:12

伴随着社会的快速发展,高科技产品层出不穷,其中就包括人脸识别技术我们对这项技术并不陌生,因为人脸识别在我们的日常生活中有很多应用作为一种基于面部特征信息的生物识别技术,在各类软件,银行系统,办公室中随处可见

伴随着社会的快速发展高科技产品层出不穷就包括人脸识别技术

很多人认为既然被广泛应用,人脸识别技术就一定安全可靠——事实未必如此在单一的互联网金融场景中,因人脸识别系统的漏洞而冒用身份造成个人财产损失的案例屡屡被曝光,此类新闻屡见报端

为了了解这项技术在互金行业的应用现状,我们特意和业内资深人脸识别技术专家曾定恒进行了对话,和他聊了两三件关于人脸识别技术的事情。

曾定恒先生作为业内专家,从事人脸识别技术的研发近十年从安防场景的人脸检索到金融场景的身份验证和防伪,对人脸识别技术的演进和应用有着深刻的理解目前,他负责的相关算法和产品已经服务金融,保险,信托等在线审计服务多年

在金融领域,基于人脸识别的身份验证技术已经成为线上线下商家身份识别的常规手段,是一些商家的必要环节因为只有个人生物特征是唯一的,相对于传统的密码和短信验证码,可以证明‘你是你’的问题通过在线身份验证技术,用户可以远程完成几乎所有的金融服务,如开户,申请信用额度,透支消费,取现等像过去一样,不用去网点,不用走柜台,大大节省了用户和金融机构的时间和人力成本基于人脸识别技术在互联网金融领域的应用现状,曾定恒表示

曾定恒也表示,虽然在金融领域非常普及,但人脸识别技术在互金领域仍然存在一些挑战,其中最重要的有三点:

第一,互金领域的核心通常是线上,用户的环境是不可控的核心的技术受限于硬件设备,通常是用户的移动终端或个人电脑,无法配备安全防伪能力更高的专用硬件,如近红外摄像头,3D结构光摄像头等

第二,金融业务和钱直接相关在利益的驱动下,有很多个人用户或职业黑产心存侥幸,通过窃取他人身份信息,进行透支或套现,非法获利,犯罪成本低,追责难

第三,伴随着人工智能技术和开源共享的发展,对抗身份验证技术的手段更容易获得,攻击手段总是先于防御手段。

因此,金融领域的身份验证技术需要不断迭代更新,永远不会有抵抗几千年的恒动曾定恒说

为了迎接这些挑战,曾定恒和他的团队也付出了巨大的努力,这从他的经历中可以看出来。

曾定恒从研究生时期就开始从事人脸识别的算法研究伴随着深度学习的快速发展,基于深度神经网络的人脸识别算法的准确率已经逐渐超越传统方法,在大规模数据库和复杂场景下已经达到实用化水平,如数千万静态人脸库检索,安防监控实时快照识别等

毕业后,曾定恒带领团队进行人脸识别相关算法的研发,主要落地场景为安防,社保等领域不同的领域对算法的要求不同安防场景强调人脸匹配算法的准确性,面临的主要挑战是监控摄像头拍摄的人脸通常分辨率低,清晰度低,人脸姿态不可控,光照不可控,导致识别率低此外,由于需要处理由数千个摄像机捕获的图像,比较基数通常在100,000或更多的数量级以上两个问题叠加后,对算法的性能要求极高为了达到高精度,我们必须收集和整理实际场景的数据,迭代和优化模型

另外,人脸识别在社保领域的应用主要是在线身份验证,包括活体检测和人脸比对两个环节,类似于金融场景但不同的是,使用这个系统的都是老年人,他们的身份证办理时间通常超过10年甚至20年与身份证采集相比,用户的面部变化通常较大,需要有较好的跨年龄泛化能力与模型进行对比另外,在活体检测中,合作的活体验证方式对老年人非常不友好,需要一些不合作但安全的活体检测算法来适应场景

为了探索和推动人脸识别技术在更多领域的应用,曾定恒在5年前加入了一家消费金融公司,专注于金融场景下身份验证技术的研发从人脸比对到活体检测,从基础验证到增强防伪,开发了一系列金融验证相关算法,逐步替代第三方身份验证技术,形成技术和数据的闭环,规避用户图像数据带来的敏感信息泄露风险相对于人脸模型的优化,解决了低质量图像恢复的问题,以及如何利用海量但极不平衡的数据优化模型的问题

在过去的两年里,曾定恒和他的团队更多地专注于解决人脸图像的生动性问题。

在在线身份验证等应用场景中,活体检测技术只能依靠手机或PC提供的普通摄像头采集用户的人脸图像或视频,即只能利用RGB单峰图像数据来确定目标人脸的活体对于一些活体攻击手段如:高清打印相纸,高清显示屏,3D人脸面具,3D人脸头像模具等检测算法很难同时实现易用性和安全性

但是,互联网信贷业务确实需要这两种验证算法可用性差会流失用户,安全性差会带来更高的违约风险我们的安全算法团队多年来一直在持续进行各种攻击模拟,以积累数据,调整算法模型,优化产品设计和策略,打造针对不同场景的最佳自适应活体检测算法,包括数字唇像amp语音识别的活体检测,炫目活体检测,单帧图像无声活体检测等曾定恒说

深度假面视频技术是一种更具威胁性的活体攻击方式目前,各种换脸算法的进化和换脸工具的出现,使得仅由另一个人的静态人脸图像生成一段动态视频成为可能,从而通过合作活体验证,如眨眼,摇头,读数等此外,采用反样本技术为靶核系统生成相应的反扰动图像,用于绕过活体检测,使面对面比对模型无效是更高阶的攻击形式

目前,曾定恒团队也推出了针对上述两种攻击的增强防伪算法,对深度伪造的图像和视频进行检测,采用一般检测和模型强化来防御样本攻击。

通过不懈的努力,曾定恒团队目前已经取得了显著的成果他们针对金融场景的身份验证和防伪技术,通过了国家金融科技测评中心和中国信息通信技术研究院的多次测试和认证相关算法和服务已在公司内部金融征信,智能双录等产品中得到应用同时,还为多家银行,保险,信托机构提供技术输出和服务支持

通过我多年的研发经验,希望你能了解这项技术在互联网金融场景中的应用现状和面临的挑战与此同时,许多学者和行业研究人员也在不断努力构建更安全的人脸识别技术,曾定恒说毕竟这和我们的生活息息相关


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