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 zzszn   2022-01-05 02:30   8 人閱讀  0 條評論
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智東西(公眾號:zhidxcom)

編譯 | 楊暢

編輯 | Panken

智東西8月16日消息,近日,以色列特拉維夫大學研究人員證明了一種創建“萬能人臉(master face)”的方法。

研究人員通過圖像生成係統StyleGAN先生成假的人臉圖像,然後通過算法和分類器對比篩選出與真實人臉相似度最高的圖像,最終獲得9張“萬能人臉”圖像。

這種計算機生成的“萬能人臉”作用就像萬能鑰匙一樣,可以模仿多個身份,通過基於人臉識別的身份驗證。

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該研究論文題目為《利用網絡輔助的潛在空間演化生成字典攻擊的萬能人臉(Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution)》,已提交至論文預印本發布平台arXiv上。

論文鏈接:

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

一、萬能指紋技術帶來靈感

由於其方便性,生物識別認證,特別是人臉識別認證,已日益成為主流,因此現在成為攻擊者的主要目標。

攻擊一般的計算機認證係統時,有破解者會采取字典式攻擊,通過連續嚐試多個輸入來嚐試通過認證係統。

而在現實世界的生物識別係統中,人們通常隻能嚐試幾次輸入,然後係統就會鎖定。並且使用生物統計學進行的匹配並不精確,加之生物學統計數據的空間分布不均勻,這表明可能少量樣本可以覆蓋更大的人口比例。

特拉維夫大學研究人員從“萬能指紋”研究中獲得了靈感,他們開發了一種“萬能人臉”,來繞過人臉識別軟件。

二、通過算法分類對比,選出9張“萬能人臉”

研究人員首先使用人工智能領域廣泛使用的生成模型StyleGAN,來進行“萬能人臉”的製作。

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“萬能人臉”訓練過程

然後研究人員然後使用算法和神經網絡來優化。有限內存矩陣自適應進化策略(LM-MA-ES)算法是非常適合高維黑匣子優化的,但是還需要增加一個組件,來推斷哪些人臉是交叉身份認證的最佳候選選項。

所以,研究人員創建了一個“成功預測器(Success Predictor)”神經分類器,將大量候選人臉圖像篩選出合適、可完成繞過人臉識別軟件任務的人臉圖像。

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“成功預測器”神經分類器原理

研究人員使用算法和分類器將每一個係統輸出的虛假人臉都與Labeled Faces in the Wild(LFW)數據庫中5749個不同人的真實照片進行比較,並給出平均集覆蓋率(Mean Set Coverage,MSC)分數,隻保留分數高的虛假人臉圖像。

其中對圖像比較得到的分數會用於訓練進化算法,幫助研究人員使用StyleGAN,創建出越來越多看起來像數據集中真實存在的人臉圖像。最終得到9張“萬能人臉”圖像。

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九張“萬能人臉”

三、能覆蓋超40%數據集

研究人員使用“萬能人臉”對三種不同的深度人臉識別係統:dlib、FaceNet、SphereFace進行測試,因為這幾種人臉識別係統在LFW數據集中測試競賽的排名最高。

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9張生成的圖像所覆蓋的數據集的百分比

研究人員實驗得到,9張“萬能人臉”覆蓋了這三種人臉識別係統中42%-64%的數據集,也就是說9張“萬能人臉”可以通過這些人臉識別係統中42%-64%的身份驗證。

結語:人臉識別係統準確性備受關注

隨著人臉識別技術的普遍應用,除了涉及到隱私保護問題外,人臉識別的準確性同樣是人們熱議的話題。美國就有幾起因為人臉識別錯誤而錯誤發生逮捕的事件,引起了很大輿論反響。

特拉維夫大學研究人員其實給出了很好的思路,從如何破解人臉識別係統入手反推人臉識別係統漏洞,這樣可以更好地完善人臉識別係統。

來源:VICE、arXiv

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