2019年12月12日に、フォーチュンマガジンは、米国サンディエゴの人工知能会社であるKneronが、高解像度3Dマスクと写真を使用して、WeChat、Alipay、および中国の鉄道駅を含む中国を欺いたと報告しました。その結果、顔認識のセキュリティに関するいくつかの議論が開始されました。
3Dマスククラッキング顔認識は実際のリスクというよりもテスト動作です
認証技術の観点から、複数の次元は、多くの場合、同時に身元を確認するために一緒に制約されます。私たちのモバイル決済には、実際には三重の保護があります。第一に、人々は自分の電話を他の人に渡さないで、彼らは保護されます。第二に、彼らは通常、パワーオンパスワードを設定します。これらのパワーオンパスワードによって提供される保護は非常に強力です。 Appleのプライバシー保護メカニズムと同様に、FBIとCIAにも方法がありません。これらのレベルはすべて合格し、最後に、WeChatとAlipayの顔認識です。その背後には、潜在的な行動、一般的な場所、時間に関する情報、支払い金額の制限などの保護手段があります。したがって、このクラックでは、最初の数レベルがユーザーによって協力され、テスト顔認識に直接入ります。したがって、セキュリティの観点から見ると、実際のリスクというよりもテスト動作です。したがって、実用レベルの実用生活から、消費者はあまり心配する必要はありません。
しかし、これから拡張されたいくつかの思慮深い考えは、少し「懸念」することを望むかもしれません。
以前、杭州の動物園は、以前の指紋入場認証を顔認証認証に変更することを望んでいました。 annual江理工大学の教授は、すでに年次カードを申請していたので、私の意見を聞かなかったという理由で公園を法廷に持ち込みました。デフォルトでは、顔情報を提供することに全員が同意しましたか？公園はまだ最初はかなり混乱していました。なぜ指紋電話番号は大きな問題ではないと思いますか。しかし、「顔認識」に関しては誰もが「私のプライバシーデータが盗まれました」と叫ぶ。
顔認識には高いデータ保護ニーズがあります
人々の態度の違いは直観的です。なぜなら、顔認識技術は最新のものであり、人々は一般に新しいことに疑問を抱いているからです。ただし、客観的な観点からは、顔認識のリスクは電話番号よりもはるかに優れており、生体情報である指紋、虹彩、声紋などよりもさらに高くなります。
パスワードが漏洩しています。パスワードを変更するだけで済みますが、指紋と顔の情報は変更できません。盗まれて意識的に盗まれると、盗まれた人は他のセキュリティ方法を変える以外に方法はありません。したがって、顔の情報はより敏感です。
さらに、ディープフェイクテクノロジーの登場により、顔情報を使用して「頭を交換」し、他のビデオに移植することができます。 Deepfakeは、「深い機械学習」と「偽の写真」の組み合わせです。これは、画像合成および置換の分野でのディープラーニングモデルの成功したアプリケーションです。少し前、センセーショナルな「ZAO」の顔を変えるAPPストームは、ディープフェイクテクノロジーに基づいていました。したがって、一般の人々にとって、顔認識はまったく新しいリスクをもたらします。一般的に、パスワードリークはパスワードで保護されているもののみを失いますが、顔情報の拡散は人生に影響を与える可能性があります。
したがって、欧州連合のデータ保護法である「一般データ保護規則」（「GDPR」）は、顔の画像が特別な種類の個人データの下で「生体データ」を構成するため、通常の個人データと比較して制限を受けることを規定しています。より高い保護要件。
11月29日に発行された中国国家インターネット情報局「ネットワークオーディオおよびビデオ情報サービスの管理規則」では、来年1月1日からAI偽ビデオを自由にリリースしてはならないと規定しています。新しい規制には、AI偽の音声およびビデオに関する4つの主要な規定があります。「関連する国内規制に従ってセキュリティ評価を実行する」、「顕著な方法で識別する」非正規の音声情報、AI偽の技術を使用して偽をリリースしてはなりませんニュース、AI偽の音声と動画の識別技術、音声噂除去メカニズムを展開します。
セキュリティとセキュリティのクラッキングの間の闘争は自然科学の法則です
ただし、顔認識はより敏感ですが、独自の利点もあります。
まず、顔認識には非常に便利です。
実際、顔認識は、ほとんどの場合、セキュリティを考慮した技術ではありません。支払いパスワードや銀行カードのパスワードなど、通常使用するパスワードはユーザーの心の中に隠されており、盗まれることはありません。非対称RSA、対称AES、およびその他の暗号化アルゴリズムに基づいている場合、パスワードがやや複雑である限り、単純な単語、文字、文字、数字の混合は基本的に解読不能です。したがって、非常に厳しいセキュリティシナリオでは、文字のパスワードが使用されます。
もちろん、パスワードを入力するときに盗まれることもありますが、対照的に、人間の顔を隠すことはできず、公共の場所に表示されます。ソーシャルネットワーキングサイトで検索可能。
したがって、顔認識は完全にセキュリティベースの発明ではありません。しかし、一方で、人々のニーズは多様であり、多くの人々が考えるように、安全は常にナンバーワンではありません。たとえば、旅行の利便性のために、人々は予算の制約の下でバッテリーカーを購入します。この安全性の妥協が無力な場合でも、趣味の車から購入する代わりに、オートバイを購入するために10万人以上を費やす人々がいます。したがって、安全性は最優先の要件ではなく、利便性も重要です。したがって、セキュリティと利便性の両方が必要なシナリオでは、顔認識は非常に優れたソリューションです。マイクロペイメント、会社のアクセス管理、ホームのアクセス管理、出退勤管理、スマートホームの分野で、まだ大きな発展の見込みがあります。の。
第二に、顔認識にはより広い範囲のオブジェクトがあります。顔認識、指紋認識、およびその他の生物学的セキュリティ対策は、パスワード認識や他のスキームと比較して、独自の生物学的特性に基づいており、独自の利点もいくつかあります。たとえば、パスワードを偽装する場合は、他の人に伝えてください。しかし、顔認識と指紋認識は偽造がさらに困難です。顔と指紋の元の所有者が常に存在しているとは限りません。したがって、顔認識は、他者が自分の権利を侵害するのを防ぐだけでなく、顔の所有者をある程度保護します。たとえば、Didi Shunfengと宅配便の顔認識は、不正行為を防止するためのプラットフォームです。
顔を変える動画を作成し、顔を変える動画を認識することは、猫とマウスのゲームのようなものです。 1フィートの高さと1フィートの高さ、安全性とクラッキングセキュリティの間に矛盾が常に存在していました。 2つの間の闘争は、人間による機械的ロックの発明から始まりました。より深いレベルから見ると、セキュリティと自由は常に矛盾しています。セキュリティが極端に達すると、自由は必然的に失われ、セキュリティは維持できなくなります。したがって、顔認識の偽造は、それ自体が社会的発展の法則であり、自然科学の法則です。