AI造出9張“萬能人臉”，可冒充超40%的人

      8 月 16 日消息，近日，以色列特拉維夫大學(xué)研究人員證明了一種創(chuàng)建“萬能人臉（master face）”的方法。

      這種計算機(jī)生成的“萬能人臉”作用就像萬能鑰匙一樣，可以模仿多個身份，通過基于人臉識別的身份驗(yàn)證。

      該研究論文題目為《利用網(wǎng)絡(luò)輔助的潛在空間演化生成字典攻擊的萬能人臉（Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution）》，已提交至論文預(yù)印本發(fā)布平臺 arXiv 上。

　　論文鏈接：

　　https://arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

　　一、萬能指紋技術(shù)帶來靈感

　　由于其方便性，生物識別認(rèn)證，特別是人臉識別認(rèn)證，已日益成為主流，因此現(xiàn)在成為攻擊者的主要目標(biāo)。

　　攻擊一般的計算機(jī)認(rèn)證系統(tǒng)時，有破解者會采取字典式攻擊，通過連續(xù)嘗試多個輸入來嘗試通過認(rèn)證系統(tǒng)。

　　而在現(xiàn)實(shí)世界的生物識別系統(tǒng)中，人們通常只能嘗試幾次輸入，然后系統(tǒng)就會鎖定。并且使用生物統(tǒng)計學(xué)進(jìn)行的匹配并不精確，加之生物學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的空間分布不均勻，這表明可能少量樣本可以覆蓋更大的人口比例。

　　特拉維夫大學(xué)研究人員從“萬能指紋”研究中獲得了靈感，他們開發(fā)了一種“萬能人臉”，來繞過人臉識別軟件。

　　二、通過算法分類對比，選出 9 張“萬能人臉”

　　研究人員首先使用人工智能領(lǐng)域廣泛使用的生成模型 StyleGAN，來進(jìn)行“萬能人臉”的制作。

▲“萬能人臉”訓(xùn)練過程

　　然后研究人員然后使用算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化。有限內(nèi)存矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略（LM-MA-ES）算法是非常適合高維黑匣子優(yōu)化的，但是還需要增加一個組件，來推斷哪些人臉是交叉身份認(rèn)證的最佳候選選項(xiàng)。

      所以，研究人員創(chuàng)建了一個“成功預(yù)測器（Success Predictor）”神經(jīng)分類器，將大量候選人臉圖像篩選出合適、可完成繞過人臉識別軟件任務(wù)的人臉圖像。

▲“成功預(yù)測器”神經(jīng)分類器原理

    研究人員使用算法和分類器將每一個系統(tǒng)輸出的虛假人臉都與 Labeled Faces in the Wild（LFW）數(shù)據(jù)庫中 5749 個不同人的真實(shí)照片進(jìn)行比較，并給出平均集覆蓋率（Mean Set Coverage，MSC）分?jǐn)?shù)，只保留分?jǐn)?shù)高的虛假人臉圖像。

　　其中對圖像比較得到的分?jǐn)?shù)會用于訓(xùn)練進(jìn)化算法，幫助研究人員使用 StyleGAN，創(chuàng)建出越來越多看起來像數(shù)據(jù)集中真實(shí)存在的人臉圖像。最終得到 9 張“萬能人臉”圖像。

▲ 九張“萬能人臉”

　　三、能覆蓋超 40% 數(shù)據(jù)集

　　研究人員使用“萬能人臉”對三種不同的深度人臉識別系統(tǒng)：dlib、FaceNet、SphereFace 進(jìn)行測試，因?yàn)檫@幾種人臉識別系統(tǒng)在 LFW 數(shù)據(jù)集中測試競賽的排名最高。

                 ▲ 9 張生成的圖像所覆蓋的數(shù)據(jù)集的百分比

       研究人員實(shí)驗(yàn)得到，9 張“萬能人臉”覆蓋了這三種人臉識別系統(tǒng)中 42%-64% 的數(shù)據(jù)集，也就是說 9 張“萬能人臉”可以通過這些人臉識別系統(tǒng)中 42%-64% 的身份驗(yàn)證。

　　結(jié)語：人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確性備受關(guān)注

　　隨著人臉識別技術(shù)的普遍應(yīng)用，除了涉及到隱私保護(hù)問題外，人臉識別的準(zhǔn)確性同樣是人們熱議的話題。美國就有幾起因?yàn)槿四樧R別錯誤而錯誤發(fā)生逮捕的事件，引起了很大輿論反響。

　　特拉維夫大學(xué)研究人員其實(shí)給出了很好的思路，從如何破解人臉識別系統(tǒng)入手反推人臉識別系統(tǒng)漏洞，這樣可以更好地完善人臉識別系統(tǒng)。

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