别以为，有了人脸识别就万事无忧了

人脸识别是一个既方便又安全的个人鉴权解决方案，被应用在各个场景中，从各种app，打卡门禁，到遍布各处的自动售卖机，已经和我们的生活密切结合了，不过可别掉以轻心，安全问题无小事

脆弱的人脸识别

1

今天看到的一条新闻^[1] ，给人脸识别的安全问题打上了大大的问 ，怎么回事呢/p>

近日上海警方在查处一起伪造发票案时，牵出了一个破解人脸识别案，犯罪嫌疑人通过简单的手段，获取了大量的人脸信息

然后利用“活照片” app，把获取到的照片做成可以点头、摇头、眨眼，张嘴的视频

再通过劫持手机摄像头软件，轻松骗过手机的人脸识别环节

从而攻破广泛用于管理电子营业执照 App 的人脸识别系统，疯狂的开设虚假发票

2

之前也有破解人脸识别的新闻，依托清华大学人工智能研究院成立的团队瑞莱智慧，披露过一个研究成果：

研究人员根据一张照片，通过研究算法，制作一副特殊“眼镜”，就可以刷脸解锁他人手机或App身份认证。

戴上自制眼镜后，15分钟内破解了19款智能手机的人脸识别解锁系统，同样被破解的还包括十余款金融和政务服务类App。

研究人员表示，结合身份证 等个人信息，甚至可冒充机主完成线上银行开户。

3

这些新闻只是“人脸识别”黑产中的冰山一角

看的这里，我都不敢再随便晒我的头像了

防止破解

面对这样的情况，专家不断地呼吁各方提高安全意识，敦促相关部门提高安全等级，修补安全漏洞……

这些无可厚非，但对于我们每个个体来说，远水解不了近渴，我的得主动出击做我们能做的，保护自己

1 头像分享需谨慎

通过调查可知，大部分都是通过窃取互联 上的用户头像训练以及进行突破人脸识别的

那么我们在分享个人头像时，就要谨慎，对于公信力不高的平台，最好不要轻易上传头像或者有脸的照片

2 个人信息保护牢

另外为了提高安全等级，很多人脸识别系统会配合采集个人信息作为副助验证，增强一定的安全性

那么我们就不要随便将个人信息泄露出去，特别是姓名，手机 ，身份证 ，这些关键信息，至少不要一起提供到不靠谱的平台上

3 主动防御

除了这些主动的通过习惯防范的方式，还有什么方法吗/p>

当然有，所谓“魔高一尺道高一丈”，那么怎么为我们的头像戴上面具呢

为照片带上面具

Fawkes^[2] 是由芝加哥大学 SANDLab 研究人员开发，针对面部识别系统的隐私保护工具

它可以通过 AI 计算，为照片添加一层防识别 “隐身衣”，经测试，其已在最先进的面部识别技术中取得了百分百的胜利。

我们先看一组照片：

这是官方给出的效果对比：

第二种，可以安装 Fawkes 命令行工具

首先需要有 及其以上版本

然后需要安装 以上版本，具体安装方法可以参考 TensorFlow 安装^[7]

最后使用 安装 Fawkes

如果安装成功，就可以直接使用命令 fawkes 了

命令行参数为：

• ，指定隐私和干扰等级：min，low，mid，high。干扰等级越高，对图像的干扰越大，并提供更强的保护。

• ，指定要操作的图片目录。

• ，使用 GPU 进行优化时指定的 GPU ID。

• 批量优化的图像数量

• 指定输出图像的格式（png 或 jpg）

示例

将当前目录 imgs 里的所有图片以最小保护力度进行批量处理

两种保护方式各有好处，可根据自己实际情况选择

总结

虽然人脸识别还有待提高安全性，但办法总比问题多

我们在加强安全意识的同时，可以利用技术手段提高自我保护的力度

这才是真正有效的方式，也是让自己不断强大起来的方式

这下，妈妈再也不用担心我的头像安全问题了，就聊到这里吧，赶紧去换一下 交 络上的头像

比心

参考资料

[1]

“人脸识别破解术”成黑产业，护“脸”亟须查缺补漏: http://www.xinhuanet.com/2021-03/30/c_1127270651.htm

[2]

Fawkes 官 : https://sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes/

[3]

Fawkes 为照片穿上隐身衣: https://blog.dun.im/dun/fawkes-privacy-preserving-tool-against-facial-recognition-systems.html

[4]

Fawkes 论文: https://www.shawnshan.com/files/publication/fawkes.pdf

[5]

虚拟人像生成: https://www.infoq.cn/article/GUDcQdY3IAiS-CaaPhCk

[6]

Fawkes 下载地址: https://sandlab.cs.uchicago.edu/fawkes/#code

[7]

TensorFlow 安装: https://tensorflow.google.cn/install/pipl=zh-cn#virtual-environment-install

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