能繞過人臉識別的AI,已經盯上了你的銀行賬戶。

逆天,現在AI換臉騙過人臉識別系統的操作,已經越來越猖狂了。

就前段時間的事情,南京那邊發生了一起詐騙案。

嫌疑人先是收集了195萬多條別人的姓名、照片啥的,然後用AI換臉軟件,繞過了某個金融支付平臺的人臉識別系統,一頓操作猛如虎,最後得手一萬五。

195萬多條隱私信息,最後只黑了一萬五,看上去這哥們好像還挺有良心。

但重點是,他試圖繞過人臉識別系統的行爲,最後竟然得逞了。

哥幾個也別掉以輕心,因爲這種倒黴催的事情,你是真不知道哪天會不會讓自己給碰上了。。。

大概兩個多月前,自媒體博主@遠方青木發文,說自己有個60萬粉絲的小號突然開始大量羣發詐騙信息。不查不知道,一查發現不光賬號密碼被改了,就連公司法人都被換了。

沒多久,@表舅是養基大戶也發現,自己平時寫美股的賬號,給粉絲推了股市殺豬盤的引流廣子。

再後來是@秦小明、@貓筆刀,這些賬號都有類似的遭遇:公司法人變了,賬號被盜了,然後粉絲也差點讓人騙了。

所以,如果哪天突然收到差評給你推薦穩賺不賠的股票,千萬別信,要真有那信息差,那不得差友每人一根金條?(這也別信

這次財經大V集體被盜號,世超仔細捋了捋各家的聲明,幾乎都提到了,法人變更,跟人臉識別系統有關。

昨天偷你的錢,今天換公司法人,明天不知道會不會盯上世超公積金賬戶裏那三瓜兩棗。

世超這次找網絡安全這塊比較懂行的哥們聊了聊,才知道人臉識別技術,真沒有咱們想象當中那麼靠譜。

甚至有些人臉識別系統的算法粗糙到,不需要AI出馬,就能輕而易舉繞過去。

人臉識別系統的工作原理很簡單,先用攝像頭找到你的臉在哪,然後扒五官細節,把你這張臉,翻譯成計算機能看懂的數據之後,再拿數據去跟你本人的信息比對。

這套流程,有兩個很關鍵的地方,一個是數據怎麼來,以及算法怎麼處理這些數據。

數據怎麼來?看攝像頭。

像平時比較常見的小區門禁、公司考勤機器,用的多是2D人臉識別技術,是平面、靜態的。

優點是便宜,但安全性就不好說了,一張高分辨率的照片或者視頻就可能糊弄過去。

相比之下,3D人臉識別技術要比2D更安全。

像一些金融和政務服務,都會用到3D人臉識別技術,甚至還會疊加2D、3D、紅外等好幾個多模態的Buff。

不過問題又來了,如果這張臉是AI精心打扮過的呢?

網絡安全業內人士傲客告訴世超,大概在2017年,就已經有人用GAN(生成對抗網絡)來攻擊人臉識別系統了,這麼多年來一直沒消停過。

生成式AI,更是讓騙子狂得有點不知天地爲何物。10分鐘騙走430萬,冒充公司CFO詐騙將近2億元。。。再加上開頭提到的那些案例,用僞造好的AI換臉視頻和麪具騙過攝像頭,已經是比較常見的欺騙手法了。

就算加了讓你搖搖頭、張個嘴的活體檢測,AI換臉的視頻同樣也有概率能繞過去。

至於原因,世超覺着跟系統的工作原理脫不了干係。

根據傲客的說法,系統不光會在收集人臉數據的時候出岔子,數據處理、使用還有存儲環節,同樣也有漏洞。

傲客給世超舉了個,當年牛奶裏摻了三聚氰胺的例子。機器檢測牛奶裏蛋白質含量的方法,是檢測牛奶裏的氮元素含量,而三聚氰胺的氮含量高還便宜,機器纔不管你這玩意兒人喝了有沒有毒。

對應到人臉識別上也一樣,算法只認可以被測量的指標,那你只需要取巧,在這些指標上作弊就行。

一個離譜的例子,卡內基梅隆大學幾年前做過實驗,帶上特異花紋的眼鏡之後,人臉識別系統把A識別成B的概率有80%以上,就因爲這個花紋是專門針對漏洞設計的。

還有研究人員,向系統展示了一個帶有攻擊指令的二維碼,結果系統按照既定流程對數據進行了處理,連人臉都不是,最終還匹配成功了。

這就好比,AI換臉是僞裝成住戶騙保安,“二維碼”“花紋眼鏡”則是偷偷溜進了安保中心,對監控動手腳。

而且這安保大隊的水平,也是參差不齊。

香港中文大學兩年前做過研究,18000個App裏,有373個用了有安全漏洞的人臉識別模組,好死不死這373個裏,還有將近四成都是金融類的App。。。

更別提有點手段的,能直接上後臺把住戶信息都給篡改了。

反正一句話總結就是,人臉識別並不是一項百分之一百安全的技術。

甚至圍繞人臉識別技術,還衍生出了見不得光的產業。

也是今年的事,有被封號的網約車司機用“虛擬相機”的App,繞過了網約車平臺的人臉識別系統,那會兒有媒體報道過,國內的一些社交、電商平臺,有不少宣稱可以繞過人臉識別系統的服務。

另外根據貝殼財經的報道,有些黑產人員膽子還特別大,直接把能過哪些政務平臺,擺到了明面上。

說不擔心是假的,主要現在動不動就要刷臉,這玩意兒他喵的還沒法兒改密碼,唯一的方法只有回孃胎重造。。

不過好在,今年國家已經出手了,把人臉識別技術濫用的現狀往回拉一拉。

當然在技術的攻防上,很多支付、金融服務的人臉識別系統和工程師,也不是喫乾飯的。

就比如在輸入環節做交叉驗證,3D結構光負責建模,紅外看看有沒有真人的溫度。。。這法子雖說不能百分百杜絕攻擊,但至少僞造的成本上去了。

還有用魔法打敗魔法,比如去年螞蟻數科發了個ZOLOZ Deeper,對AI換臉重拳出擊。國外像RealAI和Reality Defender,同樣也有檢測深度僞造的技術。

總的來說,圍繞人臉識別的攻和防,這麼多年一直都是此消彼長,那些黑產也跟蟑螂似的,總能找到陰暗的角落瘋狂生長。

咱們沒法兒置身事外,但至少長個心眼,別把自己這張臉輕易交出去。

撰文:西西

編輯:江江&面線

美編:煥妍

圖片、資料來源

部分內容由受訪人提供

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