互联网企业人脸识别技术突飞猛进,隐患有哪些?

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一年一度的“双十一”即将掀开序幕,各大电商平台又开始积极备战。

随着智能手机的普及率越来越高,各大电商平台通过手机终端采集消费者生物信息的行为随处可见。

无论是淘宝、京东还是其他电商平台,都通过看起来合法的手段、用非常低的成本获得用户授权,从而采集消费者的生物信息(面部、指纹)。

各大电商平台上累计大量用户的购买行为数据,再加上生物识别的数据相匹配,理论上会衍生出许许多多的风险。

就人脸识别领域的相关问题,笔者就一些疑惑与陈友斌博士进行沟通。

01 能否简单介绍一下贵公司所做的人脸识别技术,主要的技术特点和应用领域有哪些?

我们的人脸识别技术的特点包括:1、具有独立自主的知识产权,在人脸检测、人脸跟踪、静默活体、动作活体、表情分析等人脸识别的子课题都有深入的研究;2、精度高,已经在多家单位上线,满足真正商业化应用的需求;3、我们采用最先进的深度学习技术,通过海量数据的训练和信息挖掘来得到先进的人脸识别算法。

目前主要的应用领域是安防和金融领域;如武汉大学2018年、2019年樱花节“刷脸”赏樱花,兴业银行人脸通行等。

02 能否简单介绍一下国内人脸识别技术的发展情况,现在主要应用在哪些领域?

2014年之前,国内人脸识别技术使用的是传统的图像处理和模式识别方法,识别的精度较低,应用上也限于用户主动配合的场合;2014年之后,借助于深度学习技术的应用、海量数据、计算力的大大提升,人脸识别技术开始进入了快速发展的道路,识别的精度也大幅度提升,甚至超过了人眼识别的精度。2018年后,人脸识别在金融、安防等领域大面积推广应用。

具体细分应用领域包括:金融(1:1身份验证、VIP客户识别、远程身份验证、刷脸支付)、保险(身份核验、人脸风控)、安防(出入境管理、黑名单监控、重要场所监控、机场和火车站身份验证、人脸考勤、人脸门禁)、教育(准考证与真人核验)、娱乐(美颜、变脸)、手机刷脸开机、智能家居(楼宇门禁)等。

03 国内人脸识别技术的基础研究和国外的差异有多大?国内外基础研究差异不大。

得益于国内政策的支持,国内的人脸识别技术在追赶甚至反超国外团队。

根据美国国家标准与技术研究院(NIST)公布的2018年的全球人脸识别算法测试(FRVT)最新结果,在参加比赛的全球的39家企业和机构中,前5名被国内公司包揽

04 人脸识别技术,哪些应该是需要消费者授权的,哪些是不需要消费者授权的?

涉及到消费者切身的财产和个人合法权益的,都需要消费者授权。

05 人脸识别信息存储在商业机构,如何规范不被滥用?

立法规范商业机构的行为,对信息做好加密以及加强网络信息安全管理。

06 人脸识别行业有没有一些信息采集的标准,或者禁区?

人脸识别领域是有一些人脸识别图像采集的质量标准,比如ISO/IEC Standards 19794-5 and 29794-5,但是这些标准对人脸图像采集的要求很高,没有实际应用价值。一方面,在实际应用中,如果严格的按照这些采集标准,那么客户体验会非常的差。一方面,随着人脸识别技术的发展,低质量人脸识别系统的精度也越来越高,可以满足人脸识别应用的精度要求。

07 有不少人脸识别企业,都会提到说对采集到的数据进行“脱敏”,那么,这个数据“脱敏”是什么概念?技术门槛和成本高不高?

脱敏是指对采集数据的身份证号等个人信息进行删除,使用某些算法从人脸图像中提取抽象的数据描述的技术,且该抽象数据描述无法反推出具体的人脸图像数据。数据“脱敏”的技术门槛和成本较低。

08 人脸识别技术存不存在什么漏洞和隐患?有没有具体的案例可以介绍一下?

目前来说,人脸识别技术的漏洞在于非活体(如照片、视频和3D打印人脸)的攻击;

主要的隐患有:(1)人脸特征容易被复制。无处不在的摄像头,各种社交网站上分享的照片,使得人脸特征信息容易被他人非法获取和使用;(2)个人信息泄露问题。包括人脸信息,面部被扫描时的位置信息等。

具体案例:丰巢快递柜的刷脸取快递被一名小学生用打印的人脸照片攻破;Iphone的人脸识别被来自腾讯的研究人员使用特殊的眼镜攻破;3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票。

上述与陈友斌博士的交流中,笔者可以感觉到,随着智能手机的普及,为互联网巨头采集各类消费者生物信息提供了便利的渠道,而这其中所隐含的风险却是非常高的。

某家企业采集了消费者全部的生物信息,那么理论上,它是可以通过技术的手段来攻破消费者的钱包和其他账户信息的。

在“双11”购物狂欢之余,不妨想一想,日常生活中,很多消费者随意让渡自己的脸部和指纹信息,真的好吗?

来源:老玩童财经

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