推薦理由
現如今密碼驗證已經變得越加越方便簡潔了，從以前的密碼到現在的人臉識別已經有了質的飛躍。但隨着密碼驗證變得越加越簡單，密碼安全這個問題便鋪面而來，如何保證密碼的安全，在如今的時代，如何保證人臉識別能夠准確的識別個人用戶，而不被黑客盜取，已經成為了眾所關注的問題。
今年的315晚會提到人臉識別領域的安全風險，主持人用現場合成的視頻通過了活體檢測和人臉驗證，因此人臉識別的安全性引起大眾關注。對於活體檢測的安全隱患，騰訊優圖團隊一直保持高度關注，並依托多年積累的技術能力和業務運營經驗，已經對人臉識別技術手段進行過多次安全升級，讓人臉識別更安全。
一、目前人臉識別常見攻擊手段有什么？
1 、紙片翻拍，通過打印用戶的照片進行攻擊；
2、 屏幕翻拍，一些3D建模技術可以驅動用戶的單張照片或視頻做出系統要求的搖頭、張嘴、眨眼等動作；
3、 用戶戴面具；
二、如何應對人臉識別漏洞？
要更有效地應對上述的人臉識別漏洞，我們不妨采用騰訊優圖多維活體監測模式。
騰訊優圖的多維活體監測是什么？
即通過更加復雜的多數字隨機唇語，捕捉人在說話過程中嘴部的細微變化，使得視頻合成造假的難度很大；並加上語音圖像同步檢測、人臉紋理分析、面具檢測、視頻防翻拍等多維度防護手段；最后將所有這些手段進行交叉融合，實現移動端+后台的強力防護體系。
具體來說：
1、對於紙片翻拍，由於紙片上的人臉是靜態的，利用隨機數字唇語，讓用戶讀數字，就可以很好的攔截；
2、對於屏幕翻拍，具有成本低，可以通過軟件批量執行的特點，對於活體的挑戰最大，這種攻擊，仍然有很多線索可以利用：
a. 翻拍的視頻一定會通過顯示設備播放出來，顯示設備存在一些和真人不同的圖像特征
b.合成的視頻與真人相比，會存在一些瑕疵
c.如果是直接拿到了用戶的一段視頻，其嘴型變化完全符合給定的隨機數字的概率很低
以上這些，用大量數據就可以學習到偽造視頻和真人視頻之間的區別，加上各種方法的融合，就能將攔截成功率提高到非常高的水平。
3、對於用戶戴面具，由於其攻破成本較高，現在還未出現實際case，我們也提前進行了研發布防，主要利用人說話時，面部會存在比較自然的微動，而面具則沒有這樣的規律來防范。
另外，在實際業務中，人臉識別只是作為其中一個環節，需要與賬號、密碼保護、基於大數據的風控等其他綜合手段一起，保證流程的高度安全。
人臉識別技術正在快速發展之中，新技術的出現總可能會被不法分子所利用。騰訊優圖也在關注技術對抗，通過業務持續積累的活體攻防實戰經驗，構築活體檢測的堅實壁壘，同時不斷創新研發新的活體檢測技術，為人臉識別保駕護航。
三、騰訊優圖人臉識別產品介紹
1.產品優勢
強大的人臉訓練模型：立足於騰訊社交數據大平台收集的海量人臉訓練集，成功標注的千萬人臉數據。
方法最全：高維LBP、PCA、LDA 聯合貝葉斯、度量學習、遷移學習、深度神經網絡
技術最好： 優圖獨創Uface深度人臉模型，LFW評測以99.65%目前世界領先。
2.人臉驗證技術(1:1識別)
人臉識別技術可以計算出兩張人臉照片的相似度，從而判斷是否為同一人，即1：1身份驗證。優圖人臉識別通過傳統方法和深度學習技術結合，以微眾銀行遠程核身為基礎，實際業務中，萬分之一錯誤率下，通過率達到95%。
3.人臉檢索技術(1：N識別)
給定一張照片，和數據庫中N個人臉進行對比，給出是否為其中某一個人，或者給出排序結果，即人臉檢索。1：N用於用戶不需要聲明身份的場景。
人臉檢索
4.技術指標
• FAR：False Accept Rate，錯誤接受率，指將身份不同的兩張照片，判別為相同身份，越低越好
• FRR：False Reject Rate，錯誤拒絕率，指將身份相同的兩張照片，判別為不同身份，越低越好
這兩個指標有明確的物理意義，FAR決定了系統的安全性，FRR決定了系統的易用程度，在實際中，FAR對應的風險遠遠高於FRR，因此，生物識別系統中，會將FAR設置為一個非常低的范圍，如萬分之一甚至百萬分之一，在FAR固定的條件下，FRR低於5%，這樣的系統才有實用價值。
• 支持最小人臉尺寸64x64
• 人臉特征尺寸1-2KB
• 1：1人臉對比500ms
- 常見的應用場景
門禁系統：
受安全保護的地區可以通過人臉識別辨識試圖進入者的身份，比如小區、學校、企業等。敏感地點也可以使用人臉識別門禁，未登記人員訪問將觸發報警。
攝像監視系統：
在例如銀行、機場、體育場、商場、超級市場等公共場所對人群進行監視，以達到身份識別的目的。同時疑犯布控追蹤也是較為常見的應用場景。
學生考勤系統：
香港及澳門的中、小學已開始將智能卡配合人臉識別來為學生進行每天的出席點名記錄，內地高校也進行了有關試點。
娛樂應用：
自動美妝美圖、人臉屬性識別、顏值分析，都是已經成熟使用的娛樂場景。
文章出自騰訊雲技術社區
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