你流傳到網上的照片、視頻,若被拿來做人臉識別,極有可能被解鎖;揮手的照片,也有可能洩露指紋資訊……在12月6日—8日召開的第15屆資訊安全與密碼學國際會議上,有專家接受記者採訪時表示,面部身份驗證、指紋等生物識別手段,容易受到面部偽造等手段的攻擊,建議將生物識別認證與其他輔助認證手段相結合,保護用戶資訊安全,而容易被大家忽視的人臉失真資訊,也可以反其道而行之進行身份識別。
每天,大量的個人圖片和視頻都會出現在網上,這給一些駭客提供了可乘之機。“身份驗證系統已經廣泛應用於真實世界的各種應用程式中,然而,面部身份驗證通常容易受到攻擊,我們的照片、視頻或3D虛擬人臉模型,會被駭客拿來欺騙面部身份驗證系統。”新加坡管理大學(SMU)安盛網路安全講座教授鄧慧傑説,他曾做過試驗,“發佈在網上的個人照片,能成功解鎖70%的用戶面部識別”。
在鄧慧傑看來,有些人臉識別系統並不安全,例如,雖説認證時會要求用戶點頭、眨眼,“但駭客可以借助視頻解鎖人的面部的三維資訊,或者把照片上的眼睛、嘴巴摳掉,用軟體去模擬動態特徵來解鎖”。
近日發佈的《人臉識別落地場景觀察報告(2019年)》顯示,許多場景的人臉識別設備沒有提供隱私政策或用戶協議,公眾無法在知情同意的前提下使用。例如在一些設置了人臉識別攝像頭的商場內,消費者甚至不知道自己會被拍攝。
一邊是道高一尺魔高一丈的解鎖技術,一邊卻是難以察覺的“丟臉”困境,如何保護用戶資訊安全?鄧慧傑介紹,目前,有研究開始建構人臉更為健全的生物資訊,例如用紅外、熱源檢測人臉的血脈資訊,查看是否有真實的血液流動。
最近,鄧慧傑在一個學術會議上發表一種新技術,他在人臉上採集了66個點位的資訊,將手機置於距離人臉20釐米的位置後,開始拉遠到40釐米,移動的過程中,拍攝下人臉從失真到逼真的畫面。“我們一般拍照時,很少會拍自己失真的畫面,因為畫面是失真扭曲的,但這可以作為身份驗證的資訊,66個點位之間的影像距離,會隨著手機的拉遠,逐漸發生變化,這些失真的資訊對每個人也是獨一無二的,目前難以被攻克。”鄧慧傑説,將這些人臉資訊採集下來後,他們還會將資訊輸入機器學習的模型,讓機器去計算、驗證。
同時,他建議,不能把生物識別作為唯一的認證辦法,“一定要有其他的輔助認證手段,例如密碼短信、檢測身份的智慧硬體、保密問題等”。
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