人臉安全識別這一原本只能在科幻電影里看到的安全技術，如今在現(xiàn)實生活中應用得已經越來越廣泛。但是來自美國北卡羅萊納州大學的科學家們經過研究后宣稱，這一技術的可靠性堪憂，他們發(fā)現(xiàn)依靠從Facebook上獲得的照片生成的3D模型或者3D打印的面具能夠破解超過4/5基于人臉識別技術的安全系統(tǒng)。

這一令人吃驚的結論是北卡羅萊納州大學的科學家們在本月早些時候參加Usenix安全會議的時候在其論文《虛擬的你：通過你的公開照片構建虛擬模型來破解實時面部檢測(Virtual U: Defeating Face Liveness Detection by Building Virtual Models from Your Public Photos)》宣布的。這也為廣大網民敲響了一記警鐘，盡量不要讓自己的照片出現(xiàn)在網絡上，否則只需三張低分辨率的照片就足以重現(xiàn)您的3D模型以騙過您的身份驗證系統(tǒng)。

研究人員們稱這是對于安全“非常直接和嚴重的威脅”。他們進一步認為，“基于VR的欺騙性攻擊從根本上指向了基于攝像頭的身份驗證系統(tǒng)的嚴重弱點：除非結合其它可驗證的數據來源，否則那些依賴于彩色圖像數據和攝像頭的系統(tǒng)很容易遭到虛擬世界的攻擊。”

來自Unsenix演講的幻燈片。

這一切都在Usenix大會上得到了證明，科學家們在現(xiàn)場使用數字化的3D人臉模型成功解鎖了面部軟件系統(tǒng)。除此之外他們還通過一項實驗強調了實現(xiàn)這一切是多么容易。有20位志愿者(他們大部分都是安全技術研究人員，幾乎從來不在網絡上分享資料的)作為“被網絡盯梢者”。研究人員通過Facebook、LinkedIn和類似的網站上找到了這些人公開的幾張照片。有一位參與者在過去三年里僅僅上傳了兩張照片，即便如此已經足夠了。

這些數據隨后被用于生成面部的3D模型，其缺失的區(qū)域、陰影或紋理通過手工填充。研究人員甚至為其增加了面部動作(皺眉頭、微笑等等)。這些模型是如此詳細，該3D面孔甚至可以根據設備的旋轉而移動。“對于一個觀測的人臉認證系統(tǒng)來說，展示的深度和運動線索與它們預期的人臉完全匹配。”他們說。

研究人員拿這些3D面孔對市場上的五個面部身份驗證系統(tǒng)進行了測試，這五個系統(tǒng)分別是Mobius、KeyLemon、TrueKey、BioID和1D，結果證明，有四個系統(tǒng)可以被攻破，成功率在55%到85%之間。而且如果能夠獲得室內環(huán)境中拍攝的特定頭部照片的話，所有五個系統(tǒng)都可以被攻破。“我們使用社交媒體的照片進行面部重建主要是為了強調一個人的相貌對于網絡隱私的重要性是跟這個人的其它信息，比如年齡和位置等，是一樣的。”研究人員們總結說。

不過問題是，在社交媒體時代，這種威脅不能完全解決。唯一可能的解決方案是在人臉識別工具上增強其識別欺詐的功能。尤其是，拒絕用低分辨率紋理合成人臉的能力是絕對必要的，除此之外借助光投影圖案、增加可識別紅外線的傳感器以及識別跟脈搏相關的輕微皮膚色調波動都會有所幫助。

雖然并沒有使用3D打印的面具進行測試，但是北卡羅萊納大學的研究團隊說，這種面具應該會提供相同的結果。因此對于面部識別軟件開發(fā)商來說，他們還有很多工作要做。