“人工智能技術(shù)能夠?qū)⒑Ａ康闹讣y數(shù)據(jù)作為‘原材料’，學(xué)習(xí)到他們的結(jié)構(gòu)特征和細(xì)節(jié)信息，并且根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行重組，生成仿真度極高的偽造數(shù)據(jù)。”人工智能行業(yè)資深人士孫立斌說。

最近，美國紐約大學(xué)和密歇根州立大學(xué)發(fā)表的一篇論文詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何削弱指紋識(shí)別的安全系統(tǒng)。

AI能偽造指紋，指紋解鎖還安全嗎？

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可偽造指紋

“指紋識(shí)別，即通過識(shí)別手指紋路確認(rèn)身份。指紋識(shí)別雖應(yīng)用廣泛但存在一定的弊端。因?yàn)橛|摸式的驗(yàn)證方式對(duì)環(huán)境要求高，對(duì)手指的濕度和清潔度更有要求，指紋磨損也會(huì)造成識(shí)別困難；另外一些人天生沒有指紋，或者指紋特征少導(dǎo)致無法成像；不容忽視的是，指紋痕跡容易留存，存在被復(fù)制的可能性，造假成本低?！睍缫暱萍佳芯吭貉芯咳藛T范浩強(qiáng)告訴科技日?qǐng)?bào)記者。

此次論文顯示，研究人員使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)軟件，創(chuàng)建出令人信服的偽造指紋，其圖像甚至優(yōu)于原始指紋素材。“團(tuán)隊(duì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變體，即生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)偽造指紋。”論文作者之一、紐約大學(xué)副教授朱利安·托吉留斯說。

“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)下非常火爆的一種深度學(xué)習(xí)算法，它本質(zhì)是一種生成式模型，通過對(duì)抗式訓(xùn)練，制造帶有數(shù)據(jù)噪音的深度偽造的圖片，可用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，也可用于攻破特定的識(shí)別系統(tǒng)?！狈逗茝?qiáng)說。

孫立斌解釋，人工智能技術(shù)還能夠利用人眼和計(jì)算機(jī)認(rèn)知方式的不同，在指紋圖像中嵌入某些隱藏屬性，雖然肉眼看不出來，但計(jì)算機(jī)可抓取這些信息，達(dá)到利用偽造指紋圖像進(jìn)行身份識(shí)別的目的。并且很多系統(tǒng)沒有活體檢測模塊，無法判定獲取的圖像是否來自于真實(shí)的人體，這一漏洞使得偽造的指紋圖像可以通過系統(tǒng)驗(yàn)證。

指紋、人臉、虹膜識(shí)別各有特色

范浩強(qiáng)介紹，就生物識(shí)別來說，目前常見的應(yīng)用有指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別等。

虹膜識(shí)別，目前主要見于部分高端智能手機(jī)的虹膜識(shí)別解鎖。相較于指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別技術(shù)通過人體獨(dú)一無二的眼睛虹膜特征來識(shí)別身份，虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確性是各種生物識(shí)別中較高的，但相較于其它生物識(shí)別技術(shù)，虹膜識(shí)別硬件造價(jià)高，識(shí)別過程需配合，大范圍推廣較為困難，鏡頭可能產(chǎn)生圖像畸變而使可靠性降低。因此，虹膜識(shí)別的圖像獲取和模式匹配都相對(duì)不便，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用還有許多技術(shù)難關(guān)亟待攻克。

“人臉識(shí)別，以計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從人的面部提取關(guān)鍵特征點(diǎn)，利用已建成的人臉特征模板與被驗(yàn)證者的特征進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)分析的結(jié)果給出相似值。通過這個(gè)值即可確定是否為同一人。相較于指紋需要接觸、虹膜需要配合的識(shí)別特性，人臉識(shí)別可自動(dòng)抓取驗(yàn)證，非配合式的識(shí)別更加便捷，適用場景更加豐富?！狈逗茝?qiáng)說。

多模態(tài)融合的識(shí)別方式更安全

范浩強(qiáng)分析，人臉識(shí)別在評(píng)估安全性上有兩個(gè)維度不可忽略。

“是否易獲取。這包括獲取應(yīng)用場景的人臉數(shù)據(jù)和底庫數(shù)據(jù)，僅擁有任何單一數(shù)據(jù)都無法完成識(shí)別比對(duì)。目前人臉識(shí)別商業(yè)應(yīng)用場景中不管是數(shù)據(jù)采集、調(diào)用還是比對(duì)等任一環(huán)節(jié)都需要在用戶知情、并且同意的情況下進(jìn)行。而人臉生物樣本的核心數(shù)據(jù)庫是由公安、央行等核心機(jī)構(gòu)掌握，并非一般商業(yè)運(yùn)營商能夠有權(quán)獲得的?！狈逗茝?qiáng)說，其次是，是否易攻破。這不僅考驗(yàn)算法實(shí)力，更重要的是抗攻擊能力。

“綜合來看，人臉識(shí)別是目前生物識(shí)別領(lǐng)域安全性較高的，當(dāng)然也并非萬無一失，想要實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別安全、規(guī)?；涞匦枰夹g(shù)水平、法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)逐步完善。”范浩強(qiáng)表示。

孫立斌認(rèn)為，生物特征識(shí)別迅猛發(fā)展，不同模態(tài)的生物特征有其自身的特性，抗偽造能力也不同。若要更高級(jí)別抗擊假體攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，可以采取多模態(tài)融合的識(shí)別方式，例如步態(tài)和人臉一體化識(shí)別，能夠大幅度增加偽造數(shù)據(jù)的難度，提升識(shí)別系統(tǒng)的安全性。