顔認識防止技術の登場により、顔をスキャンするのはまだ安全でしょうか?

現在、より成熟し、広く使用されているインテリジェント テクノロジーにはどのようなものがありますか? 顔認識はその一例です。 MIT Technology Review はこれを 2017 年の「トップ 10 の画期的テクノロジー」の 1 つに挙げました。

[[324304]]

しかし、顔認識技術が徐々に成熟するにつれ、「反顔認識」が世間の注目を集めるようになりました。最近では、ステッカーやタトゥー、特殊なTシャツなどで顔認識が妨害されるというニュースが後を絶ちません。

これを受けて、多くの企業は、写真に騙されることを防ぐために、顔認証認証を行う際に生体検知に協力する必要があります。ただし、この方法はアニメーション画像を通じて解読される可能性もあります。淘宝網では、うなずく、まばたき、口を開ける、首を振るなどの動作ができる、本人認証生体検知のアニメーション画像を提供している企業が数多くあります。さらに、2019年の米国ブラックハットカンファレンスでは、テンセントのXuanwu Labのセキュリティ担当者が「意識不明」の人に特別に設計されたメガネを渡すことで、所有者のiPhoneにアクセスし、モバイル決済アプリケーションを通じて自分に送金することができた。

さらに、敵対的事例に対する人々の注目も徐々に高まってきています。いわゆる敵対的サンプルは、通常のデータ サンプルにノイズを導入し、顔認識モデルの認識にエラーを引き起こします。敵対的サンプルは、ディープラーニング モデルの精度を著しく低下させ、既存のモデルに課題をもたらし、攻撃と防御に新たな要件を提起します。

以上の状況から、顔認識技術は非常に脆弱であることがわかります。クラックされやすいだけでなく、ジャンクサンプルが認識分類システムを通過しやすいのです。

これは顔認識技術のリスクを示しています。近年、顔情報の売買や顔データの流出に関するニュースは珍しくありません。これらのデータが悪意のある人物によって使用され、販売用に「パッケージ化」された補助データと組み合わせられると、誰かの動画情報を偽造して金銭を盗んだり、違法行為に及んだりする可能性があります。

近年、警察は顔認識技術の助けを借りて多くの事件を解決してきました。犯罪者も顔認識防止技術を使って身を隠した場合、事件解決に悪影響を与えることになります。

もちろん、こうした技術の出現は、まったく悪いことではありません。顔認識技術は、現在ではごく一般的になっています。街頭のカメラや誰もが持ち歩く携帯電話など、顔認識を完全に避けることは難しく、情報保護も万全ではありません。顔認識防止技術を適切に使用すれば、個人のプライバシーを保護することができます。

この場合、顔認識を使用するシステムは依然として信頼できるのでしょうか?

実際、セキュリティ要件が高いネットワーク システムでは、顔認識は認証の唯一の手段ではなく、虹彩認識、静脈認識、パスワードなどの他の手段と組み合わせて検証に使用されます。システム設計者は、システムが便利で安全であることを保証するために、アプリケーション シナリオのニーズを十分に考慮する必要があります。

顔認識技術を追跡に利用する場合、非対象集団のプライバシー保護を考慮するだけでなく、多角的な手がかり追跡や多次元的な証拠収集も行うべきであり、顔認識技術に盲目的に頼るべきではない。

今日の情報社会では、人々が共有するすべての写真や動画が違法に使用される可能性があります。したがって、自分の利益が侵害された場合、勇気を持って合法的な武器を取り、公安機関に速やかに報告し、自分の正当な権利と利益を守る必要があります。