人臉識別技術如今已經(jīng)廣泛應用于人們的生產(chǎn)生活中，但大量生物信息的驗證也不免引起了人們的擔憂，如果該技術被破解了怎么辦？

　　近日，被譽為計算機視覺獨角獸的曠視CEO印奇現(xiàn)身第三屆人工智能大會。在大會上，印奇發(fā)表言論稱：

　　“面對像DeepFake這樣的應用，即便具備技術成熟度和商業(yè)價值，曠視也不會將其應用在產(chǎn)品中?！?/p>

　　這句話一方面強調(diào)了曠視對于生物信息保護的決心，但也從另一方面證實了DeepFake技術目前已經(jīng)十分成熟。

　　事實上，DeepFake以及基于DeepFake原理誕生的反人臉識別、人臉識別擾亂技術已經(jīng)層出不窮。在2019年，甚至曝出硅谷人工智能公司Kneron利用DeepFake成功欺騙支付寶和微信的新聞。

　　有時候僅僅是一副改良過的眼鏡，也足以欺騙人臉識別

　　而在人臉識別應用不斷增多的當下，我們正在進入的人臉識別時代真的安全嗎？

　　基于深度學習的DeepFake原理

　　DeepFake技術來源于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的出現(xiàn)和發(fā)展。通俗來講，利用DeepFake進行偽造主要為分為三個步驟。

　　第一步：提供基于雙方的人臉識別數(shù)據(jù)

　　以宋小寶換臉張若昀的《寶余年》為例，該視頻作者先是導入了慶余年中張若昀的影像資料，再導入了宋小寶的影像資料，將二者各角度的生物識別特征進行算法內(nèi)部的完全還原。

　　第二步：深度學習

　　在算法記住二者的人臉信息后，便會開啟深度學習模式。具體而言，DeepFake通過不斷的扭曲人像，再讓算法復原來進行深度學習。通過反復的深度學習后，算法可以對任何具備人物特征的圖像進行還原，即便被還原對象不是原對象（即宋小寶）。

　　深度學習的時間越長，還原效果就越好

　　第三步：通過不同解碼器進行輸出

　　最后一步，就是把兩個視頻中的人臉進行扭曲，并讓經(jīng)過豐富深度學習的算法來還原錯誤的視頻，即把《慶余年》中的張若昀還原成宋小寶，把小品中的宋小寶還原成張若昀，并進行視頻輸出，這樣我們得到的視頻，就是我們現(xiàn)在看到的《寶余年》了。

　　自2017年以來，深度偽造技術開始活躍在網(wǎng)絡中，隨著這一技術算法的日趨成熟，到如今，無論是人像還是聲音、視頻都可以被偽造或合成，并可達到幾乎不能辨別真?zhèn)蔚某潭?，并開始引發(fā)諸多社會問題，人臉識別也面臨被欺騙的考驗。

　　泛濫的偽造軟件及人臉識別廠商的反攻

　　隨著DeepFake的全面開源以及市面上算法廠商對換臉技術的研發(fā)，目前我們可以通過簡單的APP操作，就能在一個視頻里輕易替換成另一個人的表情、動作、姿態(tài)并達到完全同步。

　　比如之前美國的Deepnude軟件和國內(nèi)紅極一時的換臉軟件ZAO。此外，去年9月，開源換臉工具FaceSwap甚至以超過23000星一度登上GitHub排行榜。

　　在此基礎上，換臉軟件、人臉識別反制面具、眼鏡等產(chǎn)品層出不窮，極大地擾亂了人臉識別的市場秩序。而在此基礎上，眾多人臉識別相關企業(yè)都作出了他們的反制方案。

　　禁止派：FaceBook、亞馬遜

　　2019年9月，F(xiàn)acebook與微軟、MIT、亞馬遜等宣布合作，共同打擊深度偽造。該計劃被稱為Deepfake檢測挑戰(zhàn)賽（DFDC），旨在創(chuàng)建能用于“打假”模型訓練的開源工具供公司、政府和媒體等組織使用，以更好地檢測視頻是否被篡改。

　　值得一提的是，中國科大團隊獲得第二名，拿到了30萬美金

　　12月，F(xiàn)acebook人工智能部門宣布開發(fā)出一套先進的“反識別”系統(tǒng)，能夠辨別影響的真?zhèn)巍＝衲?月，F(xiàn)acebook宣布將該系統(tǒng)應用于軟件中，并刪除平臺所有的AI換臉視頻。

　　然而偽造視頻的真實度是和機器深度學習的時間及學習設備有關。事實上，該方法也被證明在許多經(jīng)過漫長時間深度學習或者新型的換臉技術面前，是較為無力的。

　　阿里、騰訊：三維人臉識別+密碼驗證

　　像阿里、騰訊這樣涉及金融的企業(yè)，對反人臉識別的警惕性相當之高。因此他們普遍采用方式是三維人臉識別+密碼認證的雙保險。

　　而這也是安全行業(yè)普遍采用的保護財產(chǎn)安全的方式。

　　通過對指定動作的采集，比如點頭、搖頭、眨眼、張嘴等動作，來實現(xiàn)對于人臉識別數(shù)據(jù)高深度的采集。同時，阿里還創(chuàng)新性地提出了根據(jù)光影和位置變化的檢測方案。

　　阿里安全資深算法專家覺奧表示，這項方案是人、設備、算法的一體化判斷，比如不同手機型號拍照打光的顏色略有差距，通過對人臉不同區(qū)域顏色和亮度變化，來讓傳感器獲取更多的識別信息。

　　覺奧解釋說，這套系統(tǒng)在識別時會結(jié)合顏色、亮度、人臉姿態(tài)、設備空間位置等多種條件的變化，來判斷人臉的真?zhèn)巍２贿^面對完全復制的3D人臉模型，還是有被突破的風險。

　　此外，面對大額消費時，支付寶還會啟動密碼驗證，通過雙重保險確認支付者的真?zhèn)巍?/p>

　　而支付寶的人臉識別算法，則來自曠視的Face++。

　　超普通檢測近10倍的曠視

　　目前，曠視是業(yè)內(nèi)唯一一家具備千點級別關鍵檢測能力的企業(yè)，也被稱作第二代關鍵點。

　　什么是第一代關鍵點？我們把以前81點，106點稱作第一代關鍵點，他們的主要任務就是定位人臉上比較明顯且重要的特征點。而1000點除了能定位人臉重要特征點之外，還能準確的描述出五官的輪廓。準確的說就是點和線的區(qū)別。1000點稠密關鍵點對于人臉五官標注來說與線無異。

　　這也是曠視的核心技術之一

　　據(jù)了解，相較于第一代關鍵點，千點可以將人臉的臉型、眉毛、眼睛、鼻子、嘴等部位完全勾勒出形狀，進行更為精確的人臉識別。

　　據(jù)知乎爆料者稱，目前曠視的人臉識別已經(jīng)走在了世界前列，早在2019年就完成了網(wǎng)絡附屬存儲（NAS）的目標檢測算法，而同年谷歌的相關研究才剛剛開始。

　　此外，曠視Face++早在2015年就與支付寶合作，進行深度的人臉識別訓練。上文曾經(jīng)提到，AI換臉的效果是根據(jù)深度學習的時間不同而略有不同，學習時間越長，換臉效果越好。而曠視人臉識別算法經(jīng)過多年人臉識別訓練已經(jīng)形成了自己獨居一格的解析能力，不斷為用戶提供卓越的人臉識別服務。

　　其實像曠視和阿里、騰訊這樣的企業(yè)，完全可以做到對市面上絕大多數(shù)反人臉識別軟件的反制，但市面上為何總有人臉識別被攻破的新聞曝出？究其原因還在于其產(chǎn)品的定價。

　　買不起或成人臉識別最大痛點

　　據(jù)廣西某公司員工爆料，目前市面上人臉識別系統(tǒng)最大的問題在于買不起。該員工稱，她購買國內(nèi)某個知名CV企業(yè)的108點人臉識別系統(tǒng)，對方報價要30余萬元，但購買名號稍小的企業(yè)系統(tǒng)對方的質(zhì)量又難以把握。幾經(jīng)挑選，最后選擇了某美妝軟件的人臉識別系統(tǒng)。

　　事實上，目前人臉識別市場普遍存在一個現(xiàn)象：那就是好的系統(tǒng)你買不起，買得起的系統(tǒng)你又看不上。

　　據(jù)了解，人臉識別系統(tǒng)的報價是根據(jù)識別關鍵點位的數(shù)量來決定的，比如106點的價格就比81點的要貴。而上文提到的曠視千點識別，在市場中能夠應用的案例其實比較有限。

　　而在此基礎上，一大批企業(yè)，尤其是涉及到臉部修改的企業(yè)都加入到人臉識別的競爭中來，比如美妝軟件輕顏等。人臉識別市場的競爭也越來越激烈。

　　不可否認，即便有眾多軟件層出干擾人臉識別的準確率，但人臉識別技術依舊是智能化浪潮下的掌上明珠，隨著反人臉識別技術的不斷發(fā)展，未來人臉識別技術也將不斷更新提高。

　　我們也希望，隨著技術的不斷優(yōu)化，會有越來越多的企業(yè)用得上、用得起相關技術，畢竟用的上的，才是最好的