315晚会直播“换脸术”

　　2017年央视315晚会在北京举行，央视发布三号预警，主持人演示照片经过技术处理后便可通过人脸识别系统，暴露安全隐患。

　　晚会消费预警环节，主持人现场提供了一张自己的证件照，经处理将照片由静态变成了动态，能眨眼、微笑。随后，主持人打开手机中的某人脸识别APP，最终登录成功。

　　随后，随机邀请了一位现场观众，经现场技术处理，快速生成了与观众本人一模一样的3D人脸模型。随后，主持人对准手中的手机镜头，将观众的3D脸模套在自己的脸上直接“换脸”，按照APP中活体检测的提示依次完成眨眼、转头、微笑等动作，竟然骗过了APP，顺利完成了活体检测认证。下面为现场视频：

　　百度、商汤科技和Face++ ：人脸识别技术真的那么脆弱？！

　　百度的人脸识别技术视频验证：

　　3.15 上所展现的攻击方法实际原理是通过照片模拟及屏幕翻拍来实现的，传统的识别方法确实能够被这样攻克。但是如今的技术完全可以有效杜绝这类攻击，完全可以识别合成的视频、图像与自然视频、图像的差异。

　　三大类的人脸认证“攻防战”

　　1.换脸攻击。通过PS或者图像编辑软件在原有人员的照片/视频上贴一张新的脸，这种属于初级攻击手段，一般的动作检测就可以防住。例如：眨眼、张嘴、点头、摇头、微笑、眼动等。但作为防伪线索，难以防住真人视频或者合成的视频（例如3D模型或者换脸算法）。

　　2.屏幕翻拍攻击。不管用手机对着一个App模拟出来的假脸还是直接用Facetime让本人非现场验证，最终都必然需要通过屏幕进行显示，虽然视频本身可能做到看起来非常真实，但是翻拍的过程中，必然会暴露出“犯罪”线索，例如：显示器边缘，屏幕反光，摩尔纹，像素点纹理，镜头畸变等。有些线索可能会很细微，以至人眼常常难以察觉，而计算机可以察觉在hack过程中这些的细微的线索。

　　在图像与视频的合成过程中，比如PS照片等方式，背景与合成的前景人脸往往在光线分布、纹理、色调等诸多方面不匹配，直播，这是因为它们的成像条件不同，现有图像与视频合成技术还做不到对场景中影响成像的所有物理因素进行完美建模。背景与前景结合处的像素也会呈现artifact，这些不匹配即便是肉眼不易察觉，也会被基于大数据训练的深度学习模型敏感的捕捉到。如图：

　　屏幕翻拍攻击隔离

　　3.面具及模型攻击。旷视曾经做过严格的产品级测试，用一张脸模型搭配不同的眼睛，嘴，鼻子来攻击，结果是针对一般面具攻击可以做到百分之98以上的隔离。而3D打印以及电影中出现的实际人皮面具，这种级别的犯罪，相信也会引入刑侦手段加以防范。

人脸识别现实意义

　　目前在人脸识别和活体检测的主要应用场景中，各大支持“刷脸登陆”的应用，都不会将人脸作为唯一的登陆凭证。而在识别系统的选择上更应该倾向于有实力的企业。

　　科技的进步确实使我们的生活更加便利、安全系数变高。但这个过程也同样会让我发现各种隐患的逐步发现和与之斗争，atv，保障安全的一场“攻防战”。没有绝对的安全系统，在看待315晚会提出的问题同时，我们更应该合理应对不能盲目否定人脸识别等技术进步带来的现实意义：

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