多くの銀行は顔認識の安全性を確保する方法について警告を発している。

多くの銀行は顔認識の安全性を確保する方法について警告を発している。

11月28日、北京ビジネスデイリーの記者は、今年初めから、平安銀行、中国光大銀行、綿陽市商業銀行、平裕農村商業銀行、瓜山農村商業銀行など多くの銀行が顔認識を防止するためのリスクリマインダーを発行し、顔情報が利用されるリスクに注意する必要があると述べたことを発見した。同時に、消費者は金融口座、個人の社会保障カード、銀行カードや口座を安全に保管し、他人に貸したり貸したりしないよう注意を促されている。

[[437440]]

「顔情報は固有かつ変更不可能な情報です。一度漏洩すると、パスワード漏洩をはるかに超えるリスクをもたらします。」平安銀行は発表の中で、消費者に対し、公式かつ正式なチャネルからソフトウェアやアプリケーションをダウンロードすること、身分証明書の写真や個人の画像情報などを不明なリンクからアップロードしないこと、公安、検察、司法機関を装った詐欺に注意すること、写真や顔の特徴の収集、リモート顔認証、画面共有などを必要とする操作には警戒することを推奨していると述べた。携帯電話を他人に簡単に渡したり、支払いパスワードや SMS 認証コードなどの重要な機密情報を他人に開示したりしないでください。

近年、顔認識技術を知らないまま、あるいは認識不足により誤解を招く状況で使用することで犯罪者に悪用される危険性についてのニュースが新聞に頻繁に掲載されています。

顔情報はどうやって漏洩するのか? 多くの銀行が発したリスク警告の中で、北京ビジネスデイリーの記者は、犯罪者が詐欺リンクを送りつけ、身分証明書の写真や画像情報を未知のリンクからアップロードするよう誘導して被害者の個人情報を不法に入手するという、より一般的な方法に加え、ユーザーが特定の娯楽的な顔を変えるソフトウェア、肖像合成などのミニプログラムを使用する際に、運営者がユーザーの写真や顔の特徴を収集し、適切に保管されていなかったり、サーバーがハッキングされたりすると、顔データが漏洩する可能性があることに気づいた。

評価中、北京ビジネスデイリーの記者は、顔認識の最も一般的な用途は身元と権限の認証であることを発見した。 2つ目は顔認証引き出しです。顧客が現金を引き出す必要がある場合、まずATM画面のホームページで「顔認証引き出し」機能をクリックする必要があります。システムは自動的に現場の写真を撮影し、バックグラウンドで銀行の信頼できる写真ソースと比較します。検証に合格した後、顧客は携帯電話番号を入力してさらに本人確認を行い、次に引き出し金額とパスワードを入力し、最後に現金を引き出します。プロセス全体では、物理的なカードを挿入する必要はありません。

「顔認証は現在、金融消費者にとって重要な補助認証手段となっている。その理由は、銀行には膨大な数の顧客がおり、顔認証は利用者を迅速かつ正確に識別できるからだ」。顔認証で銀行と提携しているテクノロジー企業のスタッフは北京ビジネスデイリーの記者に対し、顔認証技術は現在、環境に対して厳しい要件があることを明らかにした。例えば、明るい環境や暗い環境は、認識の精度に影響を与える。認識プロセス中は、ネットワーク伝送能力にも大きく依存します。現在のネットワーク伝送環境でパケット損失が発生し、システムによって取得された画像に問題が発生すると、同様の問題も発生します。

セキュリティー面では、前述のテクノロジー企業関係者はさらに「顔認証システムの多くは精度向上の観点から開発されており、カウンターサンプルへの耐性向上の観点から開発されていることは少ない。例えば、ディープラーニングをベースに開発された認証システムは、遮蔽や意図的に特定の色の背景を使用するなど、他の要因の影響を受けやすいことが研究でわかっている。プロの犯罪グループが敵対的なサンプルを使用してクラックした場合、預金者に多大な経済的損失をもたらす可能性がある。整形手術や3D合成ヘッドギアなどの特殊なケースもある。また、銀行の主な預金者の多くは中高年層であり、人物とIDを組み合わせた従来のオフライン認証方法を好む可能性がある。そのため、顔認証をどのように推進するかも大きな課題だ」と指摘した。

金楽機能のアナリスト、廖和凱氏は、現在の銀行における顔認識の応用には依然として一貫性のない応用基準があり、その結果、多額の重複投資と多様な手順が生じている、応用シナリオは幅広く、データ管理は難しい、生体検知機能を改善する必要がある、など多くの問題があると述べた。銀行は外部の公共セキュリティデータと統合し、顔データを管理する統合プラットフォームを構築する必要があります。分散ストレージと多重暗号化を採用したビッグデータセンターを構築し、顔データのセキュリティを向上させるとともに、計算能力をさらに向上させ、顔認識のキーポイント選択機能を補完することが可能です。

<<:  このAI職種の平均学歴は中学卒程度であり、最も絶望的な職業として認識されている

>>:  劉玉樹:人工知能における中国と米国の格差は縮まっているが、まだやるべきことはある

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

2D ガール ジェネレーター、駆動可能なニューラル ネットワーク... 2019 年の優れた機械学習プロジェクト 17 選

2019 年のベスト オープンソース プロジェクトを選択するために、Medium のネットユーザーが...

保険業界は人工知能をどのように活用しているのか

保険業界の企業や顧客にとって AI がどのように役立つか、また代理店向けの最新のポリシーについて説明...

ユニサウンド、50倍の性能を誇る世界初のIoT向けAIチップを発売

業界をリードするモノのインターネット(IoT)人工知能サービス企業であるUnisoundは、約3年間...

MotionLM: 言語モデルとしてのマルチエージェント動作予測

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

AIがトランプ氏をダンサーに変身させ、蔡旭坤とともに「チキン、ユー・アー・ソー・ビューティフル」を踊った

[[357996]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...

業界最高品質の AI データを作成するにはどうすればよいでしょうか?クラウドデータの成功の秘密を明かす

[[344160]] AIの実装が加速する中、AIデータのラベリングは人工知能産業の実装における重要...

人工知能の今後の発展における3つの大きなトレンド、それぞれが驚きである

人工知能は、知能機械や機械知能とも呼ばれ、人間が作った機械が示す知能を指します。人工知能は、医療、テ...

人工知能時代の到来とともに、私たちはどんな知識を学ぶべきでしょうか?

将来、AI知能ロボット翻訳は根本的な進歩を遂げ、筆記翻訳、口頭通訳、同時通訳など、人間による翻訳作業...

ChatGPT をベースにしたインテリジェントな顧客サービス アシスタント

導入従来の顧客サービス分野は、手作業に大きく依存し、データ集約的であることが特徴です。大量のユーザー...

ナレッジグラフをビッグモデルの仲間にしよう

大規模言語モデル (LLM) は、非常に流暢で一貫性のあるテキストを短時間で生成できるため、AI 会...

...

WAVE SUMMIT での Baidu Wang Haifeng: ディープラーニングが人工知能を産業大量生産に導入

「ディープラーニングは人工知能を大規模な工業生産の段階に押し上げています。ディープラーニングのフレー...

AI+3Dカメラ:iPhone 10から見るスマートフォンの新たな変化の方向性

[[203631]]今年はiPhone発売10周年の年です。 9月13日午前1時(北京時間)、アップ...

Google は一連の大きな動きを発表しました: Gemini Pro は中国語をサポートし、Bard は描画を学習し、新しいモデルが利用可能になりました

この分野で GPT-4 を上回った Bard は「勢いをつかみ」、メジャーアップデートをリリースしま...