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人脸识别防ai攻击,人脸识别有哪些危害攻击?

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发布时间:2022-08-19 10:23:22 浏览: 0 评论 : 责任编辑: admin
      人脸识别防ai攻击,人脸识别有什么危害?随着人工智能技术的不断发展和人脸识别技术的成熟,“AI 人脸识别”新模式逐渐得到越来越多行业的认可,并率先在安全领域得到广泛应用。人脸识别研究的主要目的是提高验证和识别任务的性能。过去,人脸识别系统的安全漏洞较少。直到近年来,人们才开始关注不同类型的人脸识别攻击技术,包括识别人脸特征是来自活着的人还是照片。


      凭借AI基于大数据决策和分析能力,人脸识别技术在安全领域备受期待,但应用成本和识别准确性仍然是其严重伤害AI强烈依赖基础数据资源,AI人脸识别技术在安全领域的应用也取决于企业获取基础数据资源的能力,这给业内很多方案厂商带来了更多新的挑战。

     根据攻击者对受害者模型背后信息的获取程度,对抗攻击大致可分为两类:

    白盒攻击(White-box Attacks):攻击机器学习模型中的所有信息和参数,并根据给定模型的梯度生成对抗样本,如Fast Gradient Sign Method(FGSM);

    黑盒攻击(Black-box Attacks):神经网络结构为黑箱,对抗样本仅通过模型的输入和输出生成;


     为防止系统被犯罪分子使用照片、视频和3D目前安全行业常用的活体检测方案有两种,比如软件等。一种是基于特殊的硬件装置,如双目镜头和深度相机D检测。这种方法通常可以防止照片、视频等攻击,但由于设备有限,智能手机无法使用这种检测方法。

     另一种是识别指定的动作,如点头、摇头、眨眼、张开嘴和其他动作。这种方法可以用于智能手机,但如果攻击者在视频中验证动作或使用3D人脸模型,依然可以骗过系统攻破安全防线。

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