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    一張照片攻破人臉識別系統：能點頭搖頭張嘴，網友：太可怕
    
                
    
                  來源：36氪
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                  2021-11-04 20:58:49
                
    
              
    
              
    
			  
                
    人臉識別又上熱搜了。
    就在最近，央視網 曝出了一種分分鐘攻破人臉識別的方法：
    只需要一張照片的那種。
    △圖源：央視網微博
    在視頻的演示中我們可以看到，隨便一個人，用一段包含點頭、搖頭、說話等動作的驅動視頻。
    原本照片里的人物也會隨之做出一樣的行為。
    雖然我們知道一張靜態圖，現在大概率是無法解鎖人臉識別。
    但這樣動起來之后，結果可就不一樣了。
    于是，人臉識別系統便自然可以輕松通過：
    △圖源：央視網微博
    央視網 曝出的這段視頻，成功引發了網友們的熱議。
    許多網友對這種攻破人臉識別系統的方式表示“可怕”：
    讓照片動起來的DeepFake
    雖然央視網這次并沒有直接點名具體所涉及到的技術。
    但從效果上來看，DeepFake就可以做到這點。
    DeepFake大家很熟悉了，簡單來說有兩種基本方法。
    第一種是將兩個人的大量面部照片輸入編碼器，編碼器在壓縮圖像的同時提取出其面部共同特征。
    然后在恢復圖像時，把第一個人的壓縮照片輸入另一個人的解碼器中復原，產生“交換“面部的效果。
    第二種是生成對抗網絡（GAN），讓兩個AI算法（生成器和判別器）相互對抗。
    由生成器輸入隨機噪聲并轉化為圖像添加到真實圖像中，經判別器判別。
    經過大量的循環和訓練后，二者都得到改進，能夠輸出不存在的逼真人臉。
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    △圖源：3DCAT
    但傳統的DeepFake需要有大量的原始數據，并且要經過好幾天的訓練才能達到高質量的效果。
    若是想達到實時的效果，怎么辦？
    黎顥（沒錯，就是那個殺馬特教授）團隊就提出，將DeepFake和他此前做的paGAN結合到一起，做了一個新系統。
    如此以來，在不需要大量訓練數據的情況下，這個系統也可以實時地渲染出合成圖像。
    paGAN彌補了DeepFake需要大量訓練數據的不足，簡單來說就是把訓練的工作量都放到臺下去做。
    實時渲染有三個問題需要克服：
    需要處理大量數據以及使用更深層網絡訓練更好的模型，需要生成高分辨率幀并且能夠并行或者安排任務。
    而paGAN預先經過大量的訓練，分析過很多圖片的面部和表情。這樣內部數據模型就可以在接觸到新的圖形時做出“條件反射”。
    再加上paGAN使用了新的ML方法和更好的底層優化，達到了實時渲染的效果。
    △圖源：3DCAT
    張鈸：人臉識別算法非常不安全
    而這樣逼真的DeepFake人臉處理，只是諸多方法中的一種。
    每一種方法都是人臉識別系統的潛在威脅。
    這說明視頻中展示的人臉識別算法還是存在著很大的漏洞。
    中科院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸，也稱這種算法很不安全，非常容易受到攻擊：
    人識別對方不會因為表情不一樣、對方戴個眼鏡，或者照明、看的角度偏一點，就不認識他。
    但計算機就很容易認不出來。
    △圖源：央視網微博
    而一旦人臉驗證被攻破，一些門禁驗證，支付驗證都可能形同虛設。
    畢竟現在在社交平臺上獲取一個人的照片太簡單。
    這無疑給每個人的信息安全帶來了巨大的隱患。
    對此，網友表示：早已沒什么隱私可言了，相對于人臉識別還是密碼更可靠。
    參考鏈接：
    [1]https://s.weibo.com/weibo?q=%23%E4%B8%80%E5%BC%A0%E5%9B%BE%E5%8F%AF%E6%94%BB%E7%A0%B4%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB%23&from=default
    [2]https://www.3dcat.live/share/Deepfake/
    [3]https://www.fxguide.com/fxfeatured/pinscreens-advanced-face-ai-neural-rendering/ 
    本文來自微信公眾號“量子位”（ID:QbitAI），作者：行早，36氪經授權發布。
                  
    
			  
              
    
                                
    
              
    
                
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