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AI都能伪造指纹了,生物识别还安全吗

发布时间:20-05-23

原标题:AI都能伪造指纹了,生物识别还安全吗

  “人工智能技术能够将海量的指纹数据作为‘原材料’,学习⊙到他们的结构特征和细节信息,并且根据一定的规则进行重组,生成仿真度☑极高的伪造数据。”人工智能行业资深人士孙立斌告诉科技日报记者。

  最近,美国纽约─━大学和密歇根州立大学发表的一篇™论文详细介绍了深度学习技术如何削弱指ё-纹识别的安全系统。

⿳   AI能伪造指纹,指纹解锁还安全吗?∮

  生成对抗网络可伪造指纹

  “指纹识别,即通过识别手指纹路确认身份。指纹识别虽应用广泛但存在一定的弊端。因为触摸式的验证方式对环境要求高,对手指的湿度和清洁度更有要求,指∠纹磨损也会造成识别困难;另外一些人天生没▉有指纹,⊿或者指纹特征少导致无法成像;不容忽视的是,指纹痕迹容易留存,存在被复制的可能性,造假成本低。”旷视科技研究院研究人员范浩强告诉科技日报记者。

  此次论文显示,研究人〇员使用神经网络数据⊙训练基础软件,创建出令人信服的伪造指纹,其图像甚至优于原始指纹素材。“团队使用神经网络技术变体,即生成对抗网络伪造指纹。”论文作者之一、纽约大学副教授朱利安托吉留斯说。

  “生成对抗网络是当下非常火爆的一种深度学▓习算法,它本质是一种生成式模型,通过对抗式训练,制造带有数据噪音的深度伪造的图片,可☠用于数据增强,也可εїз用于攻破特定的识别系统。”范浩强说。

  孙立斌解释,人工智能技术还能Ⅺ够利用人眼和计算机认知方¤式的不同,在指纹图像中嵌入某些隐藏属性,虽然肉眼看不出来,◎但计算机可抓取这些信息,达到利用伪造指纹图像进行身份识别的目的。并且很多系统没有活体检测模块,无法判定获取的图像是否来自于真实的人体,这一漏洞使得伪造的指纹图像可以通过系统验证。

  指纹、人脸、虹膜识别各ミ有特色

  范浩强介绍,就生物识别来说,目前常↕见的应用有指纹识别、人脸识别、虹膜识别等Я。

  虹膜∽识别,目前▐主要见于部分高端智能手机的虹膜识别解锁。相较于指纹识别,虹膜识别★技々术通过人体独一无二№的眼睛虹膜⊿特征来识别身份,虹膜识别的准确性是各种生物︹︺︻识别中较高的,但相较于其它生物识别技术℅,虹膜识别硬☉件造价◣高,识别≈过程需配合,大范๑围推广较为困难◇,镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低。因此,虹膜识别的图像获取和模式匹配都相对不便,实现大规′模商用还有许多技术难关亟待攻克。

 ⿲ “人脸识别,以计算机图像处理技术从人的面部提取关键特征点,利用已建成的人脸特征模板与被验证者的特征进行对☎▷比分析,根据分析的结果给出相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。相较⿷于指纹需要接触、虹膜需要配合的识别特性,人脸识别可自动抓取验∽证,非配合式的识别更加便捷,♦适用场景更加丰富。”范浩强说。

  多模态融合的识别方式更安全

  范浩强分析,人脸识别在评估安全性上有两个维度不可忽略。

  “是否易获取。这包括获取应用场景的人脸数据和底库数据,仅拥有任何单一数据都无法完成识别比对。目前人脸识别商业应用场景中不管是数据采集、调用还是比对等任一环节都需要在用户知情◄、并且同意的κ情况下进行。而人脸生物样本的核心数据库是由公安、央行等核心机构掌握,并非一般商业运营商能&够有权获得的。”范浩强∫说,其次是,是否易攻破。这不仅考验算法实力,更重要的是抗攻击能力。

  “综合来看,人脸识别是目前生物识别领域安全性较高的,当然也并非万无一失,想要实现人脸识别安全、规模化落地需要技术水平、法律法规和行业标准逐步完善。”范浩强表示。

Ч  孙立斌认为,生物特征识别』迅猛发展┐,不同模态的生物特征有其自身的特性,抗伪造能力也不同。若要更⿵高级别抗击假体攻击的风险,可以采取多模态融合的识别方式,例如步态和人脸一体化识别,能够大幅度增加伪造数据的难度,提升识别系统↕的安全性。(记者 马爱平)

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