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          人臉識別防ai攻擊,人臉識別有哪些危害攻擊?

          發布時間:2021-05-18 作者:未知

          簡述:人臉識別防ai攻擊,人臉識別有哪些危害攻擊?隨著人工智能技術的不斷發展以及人臉識別技術走向成熟,AI+人臉識別的全新模式也逐漸得到了越來越多行業的認可,并率先在安防領域

                人臉識別防ai攻擊,人臉識別有哪些危害攻擊?隨著人工智能技術的不斷發展以及人臉識別技術走向成熟,“AI+人臉識別”的全新模式也逐漸得到了越來越多行業的認可,并率先在安防領域獲得了廣泛應用。人臉識別研究的主要目的是提高驗證和識別任務的性能,在過去,對人臉識別系統的安全漏洞的研究是比較少的,直到最近幾年,人們才開始關注不同類型的人臉識別攻擊技術,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的大數據決策及分析能力,人臉識別技術在安防領域備受期待,但應用成本及識別準確率仍是其硬傷,且基于AI對基礎數據資源的強烈依賴性,AI賦能下的人臉識別技術在安防領域的應用還需仰仗企業對于基礎數據資源的獲取能力,這就給業內諸多方案廠商提出了更多新的挑戰。

               根據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):獲取機器學習模型內部的所有信息和參數進行攻擊,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):神經網絡結構為黑箱,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等設備對物體進行3D檢測。這種方法通??梢苑婪墩掌?、視頻等攻擊方法,但受限于設備,智能手機無法使用這種檢測方法。

               另一種是對指定動作的識別,比如通過點頭、搖頭、眨眼、張嘴等動作進行驗證。這種方法可以在智能手機中使用,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,依然可以騙過系統攻破安全防線。

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