【安防展览网 时事聚焦】“刷脸时代”的到来，在提高我们生活效率的同时，人脸识别也受到了不少关于使用安全的质疑。
近期，美国人工智能企业Kneron号称使用3D高精度头模，突破了支付宝和微信的人脸识别系统，完成购物支付程序，甚至还以同样的方式在火车站成功刷脸进站。
消息一出，人脸识别再次被推上了风口浪尖。为求证消息准确性，深圳电视台采用一个硅胶制成、造价约10万元的高精度3D头部模型进行实验。
测试结果显示，2D门锁与手机2D摄像头能够被秒开，但无法攻破3D刷脸支付系统及手机3D摄像头。
测试过程中，自动售卖机的支付宝刷脸支付系统，在识别头模后发起二次验证，要求实验者输入手机联系方式，但结果仍显示失败。
值得一提的是，在此次事件中，Kneron破解人脸识别的报道仅有文字流出，并没有更为详细的视频信息出现，其真实性遭到业界质疑。
这种质疑也得到中科院自动化研究所研究员王金桥的认同，他认为，讨论人脸识别的安全性需要考虑不同场景对安全的等级需求。如在火车站过闸机时，除了人脸外，用户还需提供实体*件进行对比，为此，用户无需为人脸识别的应用场景安全性而担忧。
从深圳电视台的实验中也可以看出，在金融支付场景中，人脸识别系统依靠软硬件结合，设置了秘匙、支付限额、手机密码等多道防线，避免人脸伪造带来的安全风险。
且高仿真的3D头模制造需要采集大量的人脸高精度照片及高还原面部肤色、毛孔、毛细血管等细节，造价十分昂贵，更多地会应用于实验室场景中。
尽管该起人脸伪造风波在支付宝、微信相继发声和专家验证过后已逐渐平息。但此次事件引起的舆论热议也反映出，在无处不“刷脸”的时代里，人们对人脸识别安全性的担忧。
据艾媒咨询《2019中国人工智能发展风险预警白皮书》数据显示，有64.1%的中国网民认为人工智能是存在风险/安全威胁，其中人脸识别在现阶段风险高的人工智能产品中*二。
CPS中安网了解到，安防作为人工智能落地为迅猛的行业，业界关于人脸识别安全性的热议也不绝于耳。
曾有多家“安防+AI”企业向CPS中安网表示，在互联网时代中，人脸识别技术的安全性只是一个相对的概念，人脸识别的安全与破解更像是一场无休止的攻防战。
为确保人脸识别在安防行业商业化落地的安全性，近年来，业界厂商也不断通过增强软、硬件方式来避免识别设备被伪造手段所破解。
硬件：活体识别从2D向3D不断延伸
在前面深圳电视台的测试中，3D头模可以秒开装备2D摄像头的设备。无*偶的是，此前浙江小学生用打印的照片“刷脸”丰巢快递柜使用的也是2D人脸识别技术。
这是因为2D人脸识别的流程是基于二维平面图像基础，为此容易被等身大小、逼真、清晰度高的视频图像所破解。
尽管在经过产品的不断升级后，识别时需完成抬头、张嘴、眨眼等配合动作的活体识别已得到普及，但业界仍对更为安全的识别技术有着强烈需求。
在此背景下，可见光加近红外双目摄像头开始在行业中得到大量应用。所谓双目摄像头，即一个摄像头采集可见光图像，一个摄像头采集红外光图像，通过形成的人脸皮肤温度数据来大大缩减被破解的可能性。
此外，随着刷脸支付的日益普及，安全性更高的3D结构光技术也开始走入人们视野。
通过基于深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头，3D结构光技术能够利用设备同时获取场景的彩色、红外、深度图片，并对场景中的人脸进行检测分析，形成3D人脸图像，识别精度更高。
但受价格高昂和远距离识别易受干扰等因素困扰，当前3D结构光产品主要应用于门锁、门禁闸机、金融支付产品等场景。
奥比中光通用事业部副总经理彭勋禄表示，当前主流的2D或2.5D摄像头缺乏获取物理世界中三维信息的能力，未来随着3D数据库的丰富，3D智能识别将愈加广泛。
据前瞻产业研究院统计显示，截止至2018年，我国3D人脸识别技术在人脸识别技术市场上的占比已达51%，预计未来3D技术将一步深入渗透应用市场。
软件：多模态生物识别技术渐成主流
在不断的落地应用中，越来越多的“安防+AI”企业发现，在实际场景落地中，单一生物识别技术在精度、安全性、稳定性、便捷性、成本等多个方面均有着不同的特点和优劣势。
以人脸识别为例，尽管人脸识别有着无需接触、识别速度快等优势，但在识别精度和安全性方面较弱，而指静脉、虹膜等识别方面则能有效弥补人脸识别的防伪缺陷。
基于此，能够融合多种识别技术的多模态生物识别技术逐渐发展起来。在当前的一些安全等级要求较高的场景中，往往会采用两种或两种以上的生物识别技术进行身份验证，以提高其安全性。
业界主流观点认为，多模态生物识别技术能够补齐单一生物识别存在的技术应用缺陷，正在成为金融、社区、交通枢纽等场景生物识别技术应用的主流趋势。
在2019年CPSE安博会上，眼神科技、圣点科技、亚略特等多家深耕生物识别的企业也带来了多款多模态生物识别产品的展示。
对于人脸识别技术而言，此次的3D头模“刷脸”事件更像是为行业敲响一记警钟。对于人脸识别领域未来广泛的应用空间而言，因噎废食固然不可取，但人脸识别企业们也更应加强技术安全性研发，不断通过软硬件研发带给用户更安全应用体验。
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