人臉識別防ai攻擊，人臉識別有哪些危害攻擊？

發(fā)布時間：2021-05-18 作者：未知

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簡述：人臉識別防ai攻擊，人臉識別有哪些危害攻擊？隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展以及人臉識別技術(shù)走向成熟，“AI+人臉識別”的全新模式也逐漸得到了越來越多行業(yè)的認(rèn)可，并率先在安防領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。人臉識別研究

人臉識別防ai攻擊，人臉識別有哪些危害攻擊？隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展以及人臉識別技術(shù)走向成熟，“AI+人臉識別”的全新模式也逐漸得到了越來越多行業(yè)的認(rèn)可，并率先在安防領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用。人臉識別研究的主要目的是提高驗證和識別任務(wù)的性能，在過去，對人臉識別系統(tǒng)的安全漏洞的研究是比較少的，直到最近幾年，人們才開始關(guān)注不同類型的人臉識別攻擊技術(shù)，包括識別一個人臉特征是來自一個活著的人還是一張照片。

     憑借AI的大數(shù)據(jù)決策及分析能力，人臉識別技術(shù)在安防領(lǐng)域備受期待，但應(yīng)用成本及識別準(zhǔn)確率仍是其硬傷，且基于AI對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源的強(qiáng)烈依賴性，AI賦能下的人臉識別技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用還需仰仗企業(yè)對于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源的獲取能力，這就給業(yè)內(nèi)諸多方案廠商提出了更多新的挑戰(zhàn)。

     根據(jù)攻擊者對受害模型背后信息的獲取程度，可以將對抗攻擊大致分為兩類：

    白盒攻擊（White-box Attacks）：獲取機(jī)器學(xué)習(xí)模型內(nèi)部的所有信息和參數(shù)進(jìn)行攻擊，基于給定模型的梯度生成對抗樣本，如Fast Gradient Sign Method（FGSM）；

    黑盒攻擊（Black-box Attacks）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為黑箱，僅通過模型的輸入和輸出，生成對抗樣本；

     為了防止系統(tǒng)被不法分子用照片、視頻和3D軟件等方式欺騙，目前安全行業(yè)普遍采用的活體檢測方案主要有兩類。一種是基于特殊的硬件裝置，比如用雙目鏡頭和深度相機(jī)等設(shè)備對物體進(jìn)行3D檢測。這種方法通?？梢苑婪墩掌?、視頻等攻擊方法，但受限于設(shè)備，智能手機(jī)無法使用這種檢測方法。

     另一種是對指定動作的識別，比如通過點(diǎn)頭、搖頭、眨眼、張嘴等動作進(jìn)行驗證。這種方法可以在智能手機(jī)中使用，但如果攻擊者在視頻中錄好所有的驗證動作或者用3D人臉模型，依然可以騙過系統(tǒng)攻破安全防線。

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