《人臉識別安全白皮書》是頂象2022年9月發布的對人臉安全事件、風險產生的原因進行詳細介紹及重點分析的白皮書。該白皮書就保障人臉識別系統安全的能力列出具體要求，並推薦了專業的人臉安全解決方案。
基本介紹
- 中文名：人臉識別安全白皮書
- 發布單位：頂象
- 發布時間：2022年9月
- 研究領域：人臉識別安全
簡介,背景,內容,
簡介
《人臉識別安全白皮書》於2022年9月由頂象發布。對人臉安全事件、風險產生的原因進行了詳細介紹及重點分析。
背景
人臉識別是基於人面部特徵數據進行身份識別的一項生物特徵技術，用於手機解鎖、身份驗證、上班打卡、社區、考勤、乘車、購物等，在金融、醫療、安檢、支付、文娛等諸多領域得到普及，為數字經濟社會發展和人們日常生活帶來了新機遇。
由於人臉識別技術運用主體的技術條件和管理水平良莠不齊，不法分子甚至會開發作弊工具來破解、干擾、攻擊人臉識別技術背後的套用和算法，進而引發盜竊、詐欺、侵入住宅等犯罪，危及被害人的數據安全、財產安全乃至人身安全。
內容
《人臉識別安全白皮書》共有8章73節，系統對人臉識別組成、人臉識別內在缺陷、人臉識別的潛在風險隱患、人臉識別威脅產生的原因、人臉識別安全保障思路、人臉識別安全解決方案、國家對人臉識別威脅的治理等進行了詳細介紹及重點分析。
《人臉識別安全白皮書》顯示，當前階段人臉風險主要集中在人臉信息泄露、人臉識別算法不精準和人臉識別系統不安全等三個方面。
人臉信息泄露
人臉是重要的隱私信息，利用各種技術和手段，在未經同意允許或批准的前提下，通過公開或非法手段，收集、保存、盜取正常的人臉數據，一旦信息出現泄露，不僅被不法分子進行用於詐欺，更可能被反覆販賣牟利。
人臉識別算法不精準
戴上眼鏡、帽子、面具，或者製作高仿模型、將2D人臉照片3D建模、利用AI技術將靜態照片變成動態照片等多種技術均，騙過人臉識別算法和活體監測算法。
虛假人臉：使用靜態照片、通過播放預錄製動態視頻、利用圖像處理或三維建模軟體將照片轉換為動態視頻，混淆人臉識別判斷。
人臉改造：戴上眼鏡、帽子、面具等偽裝手段，或者製作高仿模型、將2D人臉照片3D建模、照片活化等方式，騙過人臉識別檢測。
技術換臉：通過AI算法，將視頻中的人物面容替換為他人面容。或者通過AI換臉技術，將一張普通的靜態照片，轉化生成一張表情生動的人臉，甚至可以輕鬆地貼在另一個人的臉上，隨著另一個人的動作和表情自動變化。
人臉識別系統不安全
破解人臉識別套用或安全保護，篡改驗證流程、通訊信息，劫持訪問對象、修改軟體進程，將後台或前端的真數據替換為假數據，以實現虛假人臉信息的通過。
破解系統代碼：破解人臉識別系統代碼、人臉識別套用的代碼，篡改人臉識別代碼的邏輯，或者注入攻擊腳本，改變其執行流程，人臉識別系統按照攻擊者設定的路徑進行訪問、反饋。
劫持攝像頭：通過入侵人臉識別設備，或在設備上植入後門，通過刷入特定的程式來劫持攝像頭、劫持人臉識別App或套用，繞過人臉的核驗。
篡改傳輸報文：通過破解入侵人臉識別系統或設備，劫持人臉識別系統與伺服器之間的報文信息，對人臉信息進行篡改，或者將真實信息替換為虛假信息。
