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骗过人脸识别系统?AI造出9张“万强人脸”,可冒充超40%的人

骗过人脸识别系统?AI造出9张“万强人脸”,可冒充超40%的人

分类:科技

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智器械(民众号:zhidxcom)

编译 | 杨畅

编辑 | Panken

智器械8月16日新闻,克日,以色列特拉维夫大学研究职员证实晰一种确立“万强人脸(master face)”的方式。

研究职员通过图像天生系统StyleGAN先天生假的人脸图像,然后通过算法和分类器对比筛选出与真实人脸相似度最高的图像,最终获得9张“万强人脸”图像。

这种盘算机天生的“万强人脸”作用就像万能钥匙一样,可以模拟多个身份,通过基于人脸识其余身份验证。

该研究论文问题为《行使网络辅助的潜在空间演化天生字典攻击的万强人脸(Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution)》,已提交至论文预印本宣布平台arXiv上。

论文链接:

https://arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

一、万能指纹手艺带来灵感

由于其利便性,生物识别认证,稀奇是人脸识别认证,已日益成为主流,因此现在成为攻击者的主要目的。

攻击一样平常的盘算机认证系统时,有破解者会接纳字典式攻击,通过延续实验多个输入来实验通过认证系统。

而在现实天下的生物识别系统中,人们通常只能实验几回输入,然后系统就会锁定。而且使用生物统计学举行的匹配并不准确,加之生物学统计数据的空间漫衍不平均,这解释可能少量样本可以笼罩更大的人口比例。

特拉维夫大学研究职员从“万能指纹”研究中获得了灵感,他们开发了一种“万强人脸”,来绕过人脸识别软件。

二、通过算法分类对比,选出9张“万强人脸”

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研究职员首先使用人工智能领域普遍使用的天生模子StyleGAN,来举行“万强人脸”的制作。

▲“万强人脸”训练历程

然后研究职员然后使用算法和神经网络来优化。有限内存矩阵自顺应进化战略(LM-MA-ES)算法是异常适合高维黑匣子优化的,然则还需要增添一个组件,来推断哪些人脸是交织身份认证的最佳候选选项。

以是,研究职员确立了一个“乐成展望器(Success Predictor)”神经分类器,将大量候选人脸图像筛选出合适、可完成绕过人脸识别软件义务的人脸图像。

▲“乐成展望器”神经分类器原理

研究职员使用算法和分类器将每一个系统输出的虚伪人脸都与Labeled Faces in the Wild(LFW)数据库中5749个差异人的真实照片举行对照,并给出平均集笼罩率(Mean Set Coverage,MSC)分数,只保留分数高的虚伪人脸图像。

其中对图像对照获得的分数会用于训练进化算法,辅助研究职员使用StyleGAN,确立出越来越多看起来像数据集中真实存在的人脸图像。最终获得9张“万强人脸”图像。

▲九张“万强人脸”

三、能笼罩超40%数据集

研究职员使用“万强人脸”对三种差其余深度人脸识别系统:dlib、FaceNet、SphereFace举行测试,由于这几种人脸识别系统在LFW数据集中测试竞赛的排名最高。

▲9张天生的图像所笼罩的数据集的百分比

研究职员实验获得,9张“万强人脸”笼罩了这三种人脸识别系统中42%-64%的数据集,也就是说9张“万强人脸”可以通过这些人脸识别系统中42%-64%的身份验证。

结语:人脸识别系统准确性备受关注

随着人脸识别手艺的普遍应用,除了涉及到隐私珍爱问题外,人脸识其余准确性同样是人们热议的话题。美国就有几起由于人脸识别错误而错误发生逮捕的事宜,引起了很大舆论回响。

特拉维夫大学研究职员实在给出了很好的思绪,从若何破解人脸识别系统入手反推人脸识别系统破绽,这样可以更好地完善人脸识别系统。

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