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國(guó)外研究員用AI生成騙過生物識(shí)別的人臉

人工智能 人臉識(shí)別
近日以色列特拉維夫大學(xué)研究人員使用圖像生成系統(tǒng)StyleGAN生成假的人臉圖像,然后通過算法和分類器對(duì)比篩選出與真實(shí)人臉相似度最高的圖像,最終獲得9張“萬能人臉”圖像。

 據(jù)外媒,近日以色列特拉維夫大學(xué)研究人員使用圖像生成系統(tǒng)StyleGAN生成假的人臉圖像,然后通過算法和分類器對(duì)比篩選出與真實(shí)人臉相似度最高的圖像,最終獲得9張“萬能人臉”圖像。所謂“萬能人臉”,即是指能夠騙過人臉識(shí)別系統(tǒng)的萬能“假人臉”。

目前該研究成果已提交至論文預(yù)印本發(fā)布平臺(tái)arXiv上。研究課題為《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》,根據(jù)論文內(nèi)容,研究人員從“萬能指紋”研究中獲得了靈感,基于此靈感,他們開發(fā)了一種“萬能人臉”來繞過人臉識(shí)別軟件。

根據(jù)論文,研究人員首先使用人工智能領(lǐng)域廣泛使用的生成模型StyleGAN,來進(jìn)行“萬能人臉”的制作。之后使用算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化,并以此來推斷哪些人臉是交叉身份認(rèn)證的最佳候選選項(xiàng)。使用算法和分類器將每一個(gè)系統(tǒng)輸出的虛假人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,并給出平均集覆蓋率,同時(shí)保留分?jǐn)?shù)較高的人臉,而通過比較得到的分?jǐn)?shù)會(huì)用于訓(xùn)練進(jìn)化算法,幫助研究人員使用StyleGAN,創(chuàng)建出越來越多看起來像數(shù)據(jù)集中真實(shí)存在的人臉圖像。最終得到這九張萬能人臉。

通過與三種不同的深度人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,9張“萬能人臉”覆蓋了這三種人臉識(shí)別系統(tǒng)中42%-64%的數(shù)據(jù)集,也就是說9張“萬能人臉”可以通過這些人臉識(shí)別系統(tǒng)中42%-64%的身份驗(yàn)證。

而這樣的研究成果也不免讓人擔(dān)心人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 中關(guān)村在線
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