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先聲明我患有「帳號密碼記憶不全障礙」XDDD
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研究人員以AI產生人臉萬能金鑰，能夠仿冒三大人臉辨識系統的一半人像
文/陳曉莉 | 2021-08-12發表
來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員，於近日出版了一研究報告《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》，透過AI技術產生9張人臉，並將這些人臉當作萬能金鑰，而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統，且成功機率介於44%~64%之間。
研究人員指出，生物辨識的比對能力並不精確，而且生物特徵資料的分布亦不均勻，意味著可能只要少數的樣本，就能覆蓋多數人群，例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。
這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉，並效法字典攻擊，以AI產生的人臉充當金鑰，以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解，他們不斷重覆產生人臉的過程，以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率，總計製造了9張人臉萬能金鑰。
在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時，發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%，以及63.92%。另也發現，相較於年輕人，60歲以上的白人五官差異更小了，使得單一人臉的覆蓋率更高。
研究人員表示，此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱，而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊，儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術，但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術，也許就能繞過該防禦機制，反過來說，人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。
附圖：以色列特拉維夫大學研究人員透過AI技術產生9張人臉，能以5成機率騙過FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統
資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/146159?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s
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人臉辨識是什麼？
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主要可以分為兩類：
1、人臉驗證
1比1的比對，
判斷兩張圖片裡的人是否為同一人
如：人臉解鎖
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2、人臉識別
1比N的比對，
判斷系統當前見到的人，
為事先見過的眾多人中的哪一個
如：疑犯追蹤、社區門禁
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它可以從「特徵」來作識別，
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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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