三分快三_三分快三邀请码AI都能伪造指纹了,生物识别还安全吗

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AI都能伪造指纹了  ,生物识别还安全吗

本报记者 马爱平

“人工智能技术不需要 将海量的指纹数据作为‘原材料’  ,学习到亲戚亲们的特性特性和细节信息  ,或多或少根据一定的规则进行重组  ,生成仿真度极高的伪造数据。”人工智能行业资深人士孙立斌告诉科技日报记者。

最近 ,美国纽约大学和密歇根州立大学发表的一篇论文详细介绍了强度学习技术如保削弱指纹识别的安全系统。

AI能伪造指纹  ,指纹解锁还安全吗?

生成对抗网络可伪造指纹

“指纹识别 ,即通过识别手指纹路确认身份。指纹识别虽应用广泛但趋于稳定一定的弊端。已经 触摸式的验证土措施对环境要求高  ,对手指的湿度和洁净车间度更有要求  ,指纹磨损也会造成识别困难;另外或多或少人天生这样 指纹  ,已经 指纹特性少因为无法成像;不容忽视的是 ,指纹痕迹容易留存 ,趋于稳定被克隆qq好友好友的已经 性  ,造假成本低。”旷视科技研究院研究人员范浩强告诉科技日报记者。

此次论文显示  ,研究人员使用神经网络数据训练基础软件  ,创建出令人信服的伪造指纹  ,其图像甚至优于原始指纹素材。“团队使用神经网络技术变体  ,即生成对抗网络伪造指纹。”论文作者之一、纽约大学副教授朱利安·托吉留斯说。

“生成对抗网络是当下非常火爆的并是是否是是强度学习算法  ,它本质是并是是否是是生成式模型  ,通过对抗式训练  ,制造包含数据噪音的强度伪造的图片  ,可用于数据增强  ,也可用于攻破特定的识别系统。”范浩强说。

孙立斌解释  ,人工智能技术还不需要 利用人眼和计算机认知土措施的不同 ,在指纹图像中嵌入或多或少隐藏属性  ,我我觉得肉眼看没得来 ,但计算机可抓取哪此信息  ,达到利用伪造指纹图像进行身份识别的目的。或多或少却说系统这样 活体检测模块  ,无法判定获取的图像是是是否是是来自于真实的人体  ,你什儿 漏洞使得伪造的指纹图像需用通过系统验证。

指纹、人脸、虹膜识别各有特色

范浩强介绍  ,就生物识别来说  ,目前常见的应用有指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。

虹膜识别 ,目前主要见于累积高端智能手机的虹膜识别解锁。相较于指纹识别  ,虹膜识别技术通过人体独一无二的眼睛虹膜特性来识别身份  ,虹膜识别的准确性是各种生物识别中较高的  ,但相较于其它生物识别技术  ,虹膜识别硬件造价高  ,识别过程需配合  ,大范围推广较为困难  ,镜头已经 产生图像畸变而使可靠性降低。或多或少 ,虹膜识别的图像获取和模式匹配都相对不便 ,实现大规模商用还有或多或少技术难关亟待攻克。

“人脸识别  ,以计算机图像处置技术从人的面部提取关键特性点  ,利用已建成的人脸特性模板与被验证者的特性进行对比分析  ,根据分析的结果给出类似于值。通过你什儿 值即可选择是是是否是是为同一人。相较于指纹需用接触、虹膜需用配合的识别特性 ,人脸识别可自动抓取验证  ,非配合式的识别更加便捷  ,适用场景更加充裕。”范浩强说。

多模态融合的识别土措施更安全

范浩强分析  ,人脸识别在评估安全性上有有有4个 维度不可忽略。

“是是是否是是易获取。这包括获取应用场景的人脸数据和底库数据  ,仅拥有任何单一数据都无法完成识别比对。目前人脸识别商业应用场景中不管是数据下发、调用还是比对等任一环节都需用在用户知情、或多或少同意的请况下进行。而人脸生物样本的核心数据库是由公安、央行等核心机构掌握  ,不言而喻一般商业运营商不需要 有权获得的。”范浩强说 ,其次是  ,是是是否是是易攻破。这不仅考验算法实力  ,更重要的是抗攻击能力。

“综合来看  ,人脸识别是目前生物识别领域安全性较高的  ,当然却说言而喻万无一失  ,我你要实现人脸识别安全、规模化落地需用技术水平、法律法规和行业标准逐步完善。”范浩强表示。

孙立斌认为  ,生物特性识别迅猛发展  ,不同模态的生物特性有其自身的特性 ,抗伪造能力却说同。若要更高级别抗击假体攻击的风险  ,需用采取多模态融合的识别土措施 ,类似于步态和人脸一体化识别  ,不需要 大幅度增加伪造数据的难度 ,提升识别系统的安全性。