科技日报记者 崔爽
“成功诈骗包含付出宝和微信在内的人脸辨认付出体系，完成了购物付出程序，还用相同的方法乃至进入了我国的火车站。”
很吓人吧？的确，这几天这个报导让许多人忧虑起“手机钱包”的安全。
为了求证，深圳电视台用一个硅胶制成、造价约10万元的高精度3D头模进行了试验测验，成果显现2D门锁、手机2D摄像头被秒开，但3D的刷脸付出体系没被攻破。
试验过程中，付出体系在辨认头模后发起了二次验证，要求试验者输入手机联系方法，但成果仍然显现失利。
当时，刷脸付出用户过亿，钱和手机深度绑定，刷脸付出安不安全的确是普通人切身相关的问题，风吹草动受人重视。
其实，查阅关于Kneron公司的报导不难发现，其声称的打破付出体系和车站闸机并没有视频流出，仅仅有文字信息，算是“自曝”，真实性存疑。
这种说法也得到了中科院自动化研究所研究员王金桥的认同，在他看来，整件事更像是这家公司的公关宣扬，而非其声称的打破。
据王金桥解说，评论人脸辨认的安全性需求细心考虑不同场景对安全的等级要求，像考勤、闸机等，假如戴上特别传神的头模或是抗着4K显现器，应该是能够进犯的。
但在付出场景里，不只是身份辨认的问题，危险操控办理体系会结合用户的消费习气、方位信息、手机信息等，在置疑用户身份时，要求输入暗码。
前面说到的试验中，试验者相同表明，金融付出职业的人脸辨认依托软硬件结合，设置了秘钥、付出限额等多道防地，防止人脸假造带来的安全危险。
据王金桥介绍，活体辨认有三种形式：
第一种是静默的活体辨认，判别是真人、相片仍是视频，假如相片传神、等身巨细，或许就能进犯成功，因而适宜对分辨率要求不是特别高的场景，比方小区门禁。
第二种是可见光加近红外双目摄像头的辨认，人的脸是有温度的，在850至940纳米的近红外光下，人脸和相片视频的差异很大，经过人的温度皮肤功能的二维图画，机器能够作出判别。
第三种是3D的人脸防伪，经过近红外加三维结构进行辨认，一般付出场景便是如此。
据付出宝生物辨认负责人留招爆料：拿着马云的相片去试人脸辨认机器的人层出不穷。
不过，那是不或许的。“由于你没有他的三维信息、红外信息。生物辨认不是脸部辨认，是许多维度的综合信息的判别。”
而在火车站过闸机时，除了人脸和身份证相片的比对，用户也需求供给实体身份证件，仅满意人脸辨认是不行的。因而，普通人还不需求为人脸辨认技能的安全性忧虑。
至于这种进犯方法会否大量出现，在王金桥看来，要找到一个适宜的人、了解他的账户信息、建模进犯，本钱是十分高的。
即便在Kneron事例的报导中也说到，面具本钱昂扬，普通人的账户不值得被这样进犯，火车站入闸也不确定是视频里展现的一次经过，仍是许屡次失利中偶然成功的一次。
至于人脸辨认有没有被攻破的或许，或许永久存在，由于网络安全便是无休止的攻防战，“合理操控、别被乱用就好。”王金桥说。
来历：科技日报 文中图片由作者供给
修改：刘义阳
审阅：朱丽
