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人脸识别防ai攻击,人脸识别有哪些危害攻击?

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      人脸识别防ai攻击,人脸识别有哪些危害攻击?随着人工智能技术的不断发展以及人脸识别技术走向成熟,“AI+人脸识别”的全新模式也逐渐得到了越来越多行业的认可,并率先在安防领域获得了广泛应用。人脸识别研究的主要目的是提高验证和识别任务的性能,在过去,对人脸识别系统的安全漏洞的研究是比较少的,直到最近几年,人们才开始关注不同类型的人脸识别攻击技术,包括识别一个人脸特征是来自一个活着的人还是一张照片。

人脸识别防ai攻击,人脸识别有哪些危害攻击?

     凭借AI的大数据决策及分析能力,人脸识别技术在安防领域备受期待,但应用成本及识别准确率仍是其硬伤,且基于AI对基础数据资源的强烈依赖性,AI赋能下的人脸识别技术在安防领域的应用还需仰仗企业对于基础数据资源的获取能力,这就给业内诸多方案厂商提出了更多新的挑战。

     根据攻击者对受害模型背后信息的获取程度,可以将对抗攻击大致分为两类:

    白盒攻击(White-box Attacks):获取机器学习模型内部的所有信息和参数进行攻击,基于给定模型的梯度生成对抗样本,如Fast Gradient Sign Method(FGSM);

    黑盒攻击(Black-box Attacks):神经网络结构为黑箱,仅通过模型的输入和输出,生成对抗样本;

     为了防止系统被不法分子用照片、视频和3D软件等方式欺骗,目前安全行业普遍采用的活体检测方案主要有两类。一种是基于特殊的硬件装置,比如用双目镜头和深度相机等设备对物体进行3D检测。这种方法通常可以防范照片、视频等攻击方法,但受限于设备,智能手机无法使用这种检测方法。

     另一种是对指定动作的识别,比如通过点头、摇头、眨眼、张嘴等动作进行验证。这种方法可以在智能手机中使用,但如果攻击者在视频中录好所有的验证动作或者用3D人脸模型,依然可以骗过系统攻破安全防线。

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