已经被AI攻破，人脸识别可能要“失业”了
当AI在近期的网络安全事件中频繁扮演关键角色，AI成了一柄双刃剑就愈发得到大众的认同。AI不仅能帮你做PPT、写文案、画图、输出代码，也能威胁到你的安全。就在近日，央视网报道了一起杭州市中级人民法院公布的案例，其中显示AI生成视频已经能逃过人脸识别系统。
据悉，不法分子利用网络收集他人照片，通过AI生成点头、摇头、眨眼等动态视频，再通过篡改相机数据，成功突破购物平台的人脸核验，盗取了账户内的个人信息。这个案例就表明，AI视频技术的滥用，已经开始破坏以往的信任秩序。
点头、摇头、眨眼，是我们在向App证明“我是我”时，需要对着手机的前置摄像头进行的操作。在2015年前后，深度学习技术让人脸识别准确率大幅提升，算法的准确率开始超过人眼的水平，为大规模商用扫清了技术障碍。时至今日，人脸识别已经成为大量互联网产品确认用户身份的主要途径。
不仅支付宝等金融类App，京东、淘宝等电商平台，乃至抖音、微信都在大规模使用人脸识别。需要注意的是，此次被AI攻破的人脸识别并非是iPhone使用的Face ID等3D结构光人脸识别，而是2D人脸识别。相较3D结构光技术是通过投射的潜望结构光线扫描采集人脸信息，通过“点”对“面”的特殊算法构成三维图像，所看到的是立体的人脸，2D人脸识别看到的则是平面。
我们在手机上实现从面部识别到解锁的过程中，至少包括了人脸检测、特征提取，以及人脸识别这些步骤。其中，人脸检测顾名思义，就是让系统从全景画面里，精准地抠出用户的脸部区域进行验证；特征提取则是通过计算机视觉提取人脸的两眼间距、鼻宽、脸型轮廓、皮肤纹理、皱纹走向等信息；人脸识别是将待识别的人脸与数据库中的相关数据进行比对，用算法来衡量人脸之间的相似度。
但2D人脸识别有个致命的短板，那就是它只认脸、不认人。照片、视频、甚至硅胶面具都可能会骗过它，为此开发者引入了“活体检测”，点头、摇头、眨眼这些动作，其实是开发者试图证明镜头前的“脸”是真人的面孔。到了2017年，一项名为deepfake（深度伪造）的技术在Reddit上出现，利用生成式对抗网络（GAN）和深度学习算法实现了十分逼真可信的换脸视频。
为了对抗深度伪造，开发者利用光线来分辨视频和真人。由于真实的人脸是立体的，光线照射后，不同部位（比如鼻子、脸颊、眼睛）的反射强度和角度都不一样，并且真实的皮肤含水，也会吸收部分光线。而照片、面具则是平面的，反射的光线模式单一，人脸识别算法通过对比光反射的细微差别，就能轻松识破伪造。