人臉識別日前已逐漸成為各個行業(yè)的安全措施，手機解鎖、小區(qū)出入、消費支付、辦理業(yè)務(wù)。。。。。。越來越多的信息、功能和我們的臉部特征綁定在一起。但是基于人的面部進行身份識別是否真的安全呢?

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大家常常都會有這樣的感覺，路上看見的陌生人突然覺得眼熟、某個朋友經(jīng)常會被認(rèn)錯。。。。。。。這些都經(jīng)常被稱作大眾臉，他們也常常被認(rèn)錯。那么，有沒有一些面孔，能夠大眾化到和很多人都很像，能夠在沒有被錄入的情況下蒙混過關(guān)呢?

最近，來自以色列拉維夫大學(xué)的一項研究表示，他們通過機器學(xué)習(xí)算法成功創(chuàng)建了9張面孔，它們可以成為人臉識別的萬能鑰匙。在研究中，這些研究人員稱這些面孔能夠冒充超過40%的人，已經(jīng)實現(xiàn)了繞過深度人臉識別系統(tǒng)，并且在三個系統(tǒng)中完成了實驗。同時他們還認(rèn)為，該項研究成功的可能性非常高，并且無需訪問任何用戶的信息。

研究人員利用英偉達(dá)Nvidia的圖像技術(shù)創(chuàng)造逼真的假臉圖像，并將其與人臉數(shù)據(jù)集(LFW)中5749個真實面孔照片進行比較，再利用專門的算法判定假臉與真臉的相似度，并保留相似度更高的圖像。研究團隊根據(jù)這些相似度進行算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化訓(xùn)練，以創(chuàng)建越來越多與真人面孔類似的虛擬人臉。 

通過反復(fù)實驗，該研究團隊最后創(chuàng)建出了一組萬能人臉識別鑰匙，并稱這9張面孔可以冒充人臉數(shù)據(jù)集中超過40%的人。這一靈感來自于17年的萬能指紋研究。該論文通過對光學(xué)指紋數(shù)據(jù)集和電容指紋數(shù)據(jù)集的初步分析，得出結(jié)論并認(rèn)為的確能夠生成可用于冒充大量用戶的部分指紋。 

但實際上，LFW人臉數(shù)據(jù)集存在著很大不足，在其官網(wǎng)的免責(zé)說明中也提到，許多人群在LFW中并沒能夠得到代表，包括孩子很少、80歲以上的人很少、女性占比低，同時許多種族的占比尤其低，甚至沒有。LFW也坦白到，它們自身不夠大。這也是該萬能人臉識別研究中的一個巨大不足。

但是萬能人臉研究人員表示，LFW雖然存在不足，但它仍然是用于評估人臉識別方法中廣泛運用的數(shù)據(jù)集。但總的來說，數(shù)據(jù)集存在缺陷的確非常致命，這也導(dǎo)致這項實驗雖然看起來有趣，但不夠成熟。研究人員也補充到，他們并未針對商業(yè)人臉識別系統(tǒng)進行測試，因而現(xiàn)實生活中的系統(tǒng)不能用以參考。 

研究人員稱，這項研究的最終目的并非是創(chuàng)造出能夠突破人臉識別的萬能鑰匙，而是提出了人臉識別存在的可能漏洞，并希望人臉識別系統(tǒng)的相關(guān)開發(fā)者與用戶都應(yīng)該考慮到這一點。

人臉識別存在漏洞也給廣大安全從業(yè)人員敲響了警鐘，也說明未來網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)將會得到更多的發(fā)展。如果現(xiàn)在想入行網(wǎng)絡(luò)安全的話可以考慮自學(xué)也可以報班，如果需要課程資源可以移步我們官網(wǎng)看看，上面有很多免費在線課程資源，各個方向的都有。