超役立つ情報です！アプリアプリケーションにおける顔認識のプライバシーとセキュリティの問題を理解するための記事

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「顔をスキャンして携帯電話のロックを解除する」「顔をスキャンして買い物をする」「銀行カードを申請するときに顔をスキャンして本人確認をする」...私たちが生まれながらに持っている「顔」は、外見と結びついているだけでなく、徐々に私たちのアイデンティティの固有の識別マークへと進化し、徐々に私たちの日常生活に浸透し、大きな利便性を提供しています。

しかし、顔認識が現実のものとなると、プライバシーの問題は克服できない現実として残ります。では、顔認識がより多くのシナリオに適用された場合、私たちのプライバシーは依然として安全でしょうか?

今日は、アプリ アプリケーションにおける顔認識のプライバシーとセキュリティについてお話しします。

最近、中国情報通信研究院セキュリティ研究所と北京百度網絡科技有限公司は共同で「アプリアプリケーションにおける顔認識技術のプライバシーセキュリティ研究報告書」（以下、「報告書」という）を発表しました。

本レポートでは、顔認識技術の市場状況、特徴、問題点、アプリにおける応用シナリオや目的を整理し、実際の事例に基づいてアプリにおける顔認識技術の応用におけるセキュリティ上の問題を分析しています。セキュリティ上の問題を評価するために、顔認識技術を使用し、アプリ市場でダウンロード数が最も多いアプリを選択し、評価しました。また、法律や規制、規制システム、技術基準、業界の自主規律など、我が国の実情を踏まえた的確な提案も行っています。

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資料出典：中国情報通信科学院

1. 顔認識技術の概要

顔認識は、顔の特徴に基づいて人物を識別する生体認証技術です。具体的には、コンピューターはビデオ取得装置を通じて識別対象の顔画像を取得し、コアアルゴリズムを使用して顔の特徴の位置、顔の形、角度などの特徴情報を計算および分析し、独自のデータベース内の既存のテンプレートと比較して、最終的にユーザーの真の身元を決定します。

1. 顔認識技術

顔収集から顔認識までの全プロセスにおいて、顔認識技術には一般的に、顔画像の収集と検出、顔の特徴の抽出、顔の正規化と顔認識の比較などが含まれます。

• 顔画像の取得と検出

静止画像、動画像、さまざまな位置、さまざまな表情など、さまざまな顔画像をカメラで撮影できます。ユーザーが取得装置の撮影範囲内にいる場合、取得装置は自動的にユーザーの顔画像を検索して撮影します。実際のアプリケーションでは、顔検出は主に顔認識の前処理、つまり画像内の顔の位置とサイズを正確に調整するために使用されます。

• 顔の特徴抽出

顔認識システムで使用できる特徴は、一般的に視覚的特徴、ピクセル統計的特徴、顔画像変化係数特徴、顔画像代数的特徴などに分けられます。顔の特徴抽出は、顔の特定の特徴に対して実行されます。顔の特徴抽出は顔表現とも呼ばれ、顔の特徴をモデル化するプロセスです。顔の特徴抽出方法は、知識ベースの表現方法と代数的特徴または統計的学習に基づく表現方法の 2 つのカテゴリにまとめることができます。

• 顔の正規化

顔画像の前処理は、顔検出結果に基づいて画像を処理し、最終的に特徴抽出プロセスを提供するプロセスです。システムによって取得された元の画像は、さまざまな制限やランダムな干渉により、そのまま使用されないことが多く、画像処理の初期段階でグレースケール補正、ノイズフィルタリングなどの前処理を施す必要があります。顔画像の場合、前処理プロセスには主に、光補正、グレースケール変換、ヒストグラム均等化、正規化、幾何学的補正、フィルタリング、顔画像のシャープ化が含まれます。

• 顔認識の比較

抽出した顔画像の特徴データをデータベースに保存されている特徴テンプレートと検索・マッチングし、閾値を設定することで類似度がこの閾値を超えた場合にマッチング結果を出力します。顔認識とは、識別したい顔の特徴と取得した顔の特徴テンプレートを比較し、類似度に基づいて顔の同一性情報を判断します。 1:1、1:N、属性認識に分けられます。このうち、1:1 は 2 つの顔に対応する固有値ベクトルを比較し、1:N は 1 つの顔写真の固有値ベクトルを他の N 個の顔に対応する固有値ベクトルと比較し、最も類似度が高い顔、または上位 X 個の類似度を持つ顔を出力します。

2. 本人確認における顔認識技術の応用

アプリでの顔認証の認証プロセスは次のとおりです。

ユーザーは自分のIDカード情報を写真に撮り、アプリにアップロードします。アプリは市民身分情報照会を通じてユーザー情報とIDカードシステムの文書写真を取得し、ユーザープロファイルを確立してユーザーの顔を関連付けます。アプリがユーザーのポートレートをスキャンすると、生体検出、顔品質検出、顔画像処理などを実行し、以前に取得したユーザーのポートレート写真と顔を比較して本人確認を完了します。

3. 特徴

• 自然
  

自然性とは、識別方法が人間が個人を識別するために使用する生物学的特徴と同じであることを意味します。例えば、顔認識では、人間も顔を観察して比較することで、本人を区別し確認します。その他の自然な認識方法としては、音声認識、体型認識などがあります。しかし、指紋認証や虹彩認証などは自然なものではありません。

• 非接触

顔認証は、可視光を完全に利用して顔画像情報を取得します。指紋認証では、指接触センサーを使用して指紋を収集する必要がありますが、ユーザーは顔とデバイスを直接接触させる必要はありません。顔画像情報を継続的に識別および分類するという複数の人々のニーズを同時に満たすことができ、病院の体温測定やコミュニティのアクセス制御などのいくつかのアプリケーションシナリオで使用できます。

4. 難しさ

• 類似性

個人差はあまりありません。人間の顔の構造はすべて似ており、顔の器官の構造や外観も非常に似ています。このような特徴は、顔を使って位置決めをするのには有利ですが、顔を使って人間同士を区別するのには不利です。たとえば、双子現象。世界の平均出生率は 1:89 です。双子の中には顔に違いがある人もいますが、顔の特徴が非常に似ている双子もいます。これは顔認識システムにとって大きな課題です。

• ボラティリティ

人の顔の特徴は不安定です。人は顔の変化によってさまざまな表情を表現でき、観察する角度によって顔の視覚的なイメージは大きく変わります。また、顔認識は照明条件、顔の覆い（マスク、サングラス、ひげ、髪）、年齢などの要因によっても影響を受けます。

• 脆弱性

デジタル写真や映像合成技術の発達により、特定人物の顔情報を取得したり、顔情報を合成したりすることがますます容易になってきています。敵対的トレーニングに基づくディープラーニング技術の発達により、コンピューターは誰の顔情報も高精度に合成できるようになりました。

2. 顔認識技術の応用

1. 市場の見通し

2018年、中国のコンピュータービジョン顔認識市場規模は151.7億元だった。未来産業研究院による権威ある6つの組織のまとめによると、我が国のコンピュータービジョン顔認識市場の規模は2020年に1000億を超えると楽観的に予測されています。

iResearch の調査レポートによると、顔認識市場のアプリケーションは、セキュリティ、金融、スマートパーク、交通、インターネット サービスなど、複数の分野に及んでいます。 iResearchの統計によると、2018年の顔認識市場シェアは、セキュリティが61.1%、金融が17.1%、スマートパークが6.7%、インターネットサービスが3.9%、交通が3.3%、パーソナルインテリジェンスが2.9%、その他（スマートカー、スマートリテール、政府サービス、オペレーターサービス）が5%を占めました。

2. エンタープライズアプリケーション

中国では現在、顔認識技術が急速に発展しており、さまざまな新興企業が雨後の筍のように出現している。中国の顔認識ユニコーン企業には、Megvii TechnologyやSenseTime Technologyなどがある。同時に、CloudWalk TechnologyやYitu Technologyなどの新興企業も市場獲得に向けて努力を続けている。顔認識産業チェーンの観点から見ると、顔認識産業の上流は、高解像度カメラ、処理チップ（TPU\CPU\GPU）、サーバー、データおよびビデオ伝送機器などのハードウェアインフラストラクチャによってサポートされています。産業チェーンの中流は主に顔認識アルゴリズムとソフトウェアサービスであり、産業チェーンの下流は特定のシナリオアプリケーション、つまりアプリケーションソリューション、消費者端末またはサービスなどです。

百度、アリババ、テンセントなどの国内インターネット企業は顔認識を非常に重視しています。

アリババは、Megvii Technology、SenseTime、Yitu Technologyの経営権を保有し、独自の顔認識インターフェースを開発している。アリババは、AlipayやTaobaoなどのアプリに顔認識技術を全面的に応用しており、グループ傘下の他の事業部門と協力して顔認識の応用シナリオを研究している。

テンセントには独自のYoutuチームがあり、QQ Space、Tencent Maps、Tencent Gamesなど50以上のアプリに画像技術サポートを提供しています。

百度の顔認識も、その膨大なデータ資源を頼りに急速に発展しており、顔認識技術を利用して、百度画像認識やFaceOptimizerなどのアプリをリリースしている。

3. 適用シナリオ

• 金融アプリのアプリケーションシナリオ

金融アプリに顔認識を統合する主な目的は、使用中のユーザーの金融取引のセキュリティを確保することです。 Alipayを例に挙げると、ユーザーが「Jiebei」を使ってお金を借りる際、パスワードを入力するほか、通常は顔認証を行って、そのときのアプリ操作者が本人であることを確認する必要があります。顔認証は、Alipayアカウントが盗まれてユーザーの財産が失われることを効果的に防ぐことができます。また、金融アプリは顔認証技術を利用して、遠隔口座開設、カードの紐付けと検証、口座ログイン、分割払い、顔による出勤、顔による支払いなどのサービスを提供することもできます。

金融業界で顔認識が導入される過程で、大手銀行も顔認識を顔決済、即時カード開設、VYMなどの金融シナリオに導入しようと試みてきました。しかし、技術的な観点から見ると、テクノロジーは万能ではありません。顔認識技術は現在非常に成熟していますが、照明条件、天候、ユーザーの整形手術などは依然として顔認識の結果に影響を与えます。

さらに、振替決済や即時カード開設などの高セキュリティ業務アプリケーションへの顔認識の適用には注意が必要です。ユーザーの本人確認の問題を解決するために、顔認識技術だけに頼ることはできません。セキュリティを向上させるために、顔認識を含む2要素認証、さらには多要素認証も採用する必要があります。

• オンライン教育アプリの応用シナリオ

オンライン教育アプリに顔認識機能を統合する目的の 1 つは、生徒の身元を確認し、複数の人が 1 つのアカウントを使用することを防ぐことです。顔認識はアカウント共有の問題を大幅に軽減します。顔認識メカニズムを一定の頻度でトリガーすることで、現在オンラインスクールのアカウントを使用している顔が同一人物であるかどうかを確認できます。

さらに、顔認識のもう 1 つの主な用途は、教師が生徒の学習状況を把握できるようにすることです。オンライン授業はオフライン授業とは異なります。教師は生徒の表情を観察しても、授業に対する生徒の受け入れ度合いを判断することはできません。表情認識を通じて、教師は生徒のニーズをよりよく理解できるようになります。

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オンライン教育アプリの主なサービス対象は小中学生です。児童の認知能力、危険識別能力、自己防衛能力は比較的弱いため、児童の個人生物学的保護情報は各方面の注目を集めています。南都個人情報保護研究センターが発表した「顔認識導入シナリオ観察報告書」の調査結果によると、回答者の33.84％が顔認識技術を教育関連システムに適用することに反対しており、未成年者に対して顔認識技術を使用する際にはより慎重になるべきであることが示されています。

• 通信アプリの応用シナリオ

通信アプリが顔認識機能にアクセスする主な目的は、SIM カードのアクティベーション中に実際の人物の認証を実現することです。 「中国移動アプリ」を例に挙げると、ユーザーは中国移動アプリでSIMカードを購入した後、アプリの「カード番号アクティベーション」サービス機能で実名認証を完了する必要があります。アクティベーションプロセス中に、ユーザーはIDカード情報をアップロードし、ポートレートビデオ認証を行います。ビデオ認証プロセス中に、ユーザーは6秒間のビデオを録画する必要があり、録画内容は画面上でランダムに生成された4桁の確認コードを読み上げることです。 SIM カードは、ビデオレビューに合格した後にのみ正常にアクティブ化できます。

2019年9月27日、工業情報化部弁公室は「電話利用者の実名登録管理のさらなる改善に関する通知」を発行し、通信会社が電話利用者の実名登録をしっかりと実施するよう指導した。電話ネットワークアクセス時の身分証明の一貫性を確保し、人工知能などの技術を革新的に活用するため、工業情報化部は、2019年12月1日から通信会社に対し、物理チャネルで肖像照合の技術的措置を全面的に実施することを要求しています。肖像照合が一致した後にのみ、ネットワークアクセス手順を処理できます。したがって、サイバー空間における国民の正当な権利と利益を保護し、通信ネットワーク詐欺を効果的に防止するために、SIM カードをオンラインでアクティブ化する際にも顔認識が必要になります。

• 旅行アプリの応用シナリオ

顔認識機能を統合した旅行アプリは、運転手、乗客、貨物の安全性を最大限に高めることができます。

顔認証アプリ「滴滴出行」を例に挙げると、運転手はアプリ内で各種の基本情報を入力した後、注文を受ける前に顔画像認証という最終ステップを実行する必要がある。一方では運転手の身元情報や財産の安全を守り、アカウント盗難を防ぐことができ、他方では乗客の個人の安全を守り、悪質な運転手に遭遇するのを防ぐこともできる。

2018年9月11日、交通運輸省、中国サイバースペース管理局、公安部などの部門で構成された特別検査チームが、オンライン配車・ライドシェアプラットフォーム企業を相次いで訪問し、特別安全検査を実施し、関連アプリに対し、配車依頼を出す前に顔認識などの技術を使って車両と運転手の一貫性を検査するよう要求した。同時に、旅行アプリに顔認識技術を適用することで、運転手と乗客の財産と個人の安全を効果的に保護することができます。

• Meituエンターテイメントアプリの応用シナリオ

Meitu Entertainment Apps は、アカウントのセキュリティを確保するだけでなく、顔認識機能を使用してさまざまなクリエイティブなインタラクティブ マーケティング活動を実施することもできます。

顔認識アプリ「Meitu XiuXiu」を例に挙げると、ユーザーはMeitu XiuXiuソフトウェアをダウンロードして写真を撮影した後、一般的には写真の美化機能を使用します。このとき、アプリは顔のキーポイント位置決め機能にアクセスして、眉毛、目、あごなど顔の重要な部分を見つけるのを助け、ユーザーがより簡単に美化機能を使用できるようにします。

同時に、ユーザーは誇張された、面白い、ユニークな顔写真をカスタマイズしてデザインすることもできます。例えば、昨年大人気だったZAOは、顔認識技術によって写真の顔交換、動画の顔交換、同じ絵文字パッケージ、服装や髪型の変更などのサービスも提供できます。

Meitu Entertainment Appによる顔認識技術の使用はビジネス機能に必要ですが、個人の生体認証情報の収集と使用は規制される必要があります。 「情報セキュリティ技術個人情報セキュリティ仕様」（以下、「仕様」という）の新バージョンでは、個人の生体情報を収集する前に、その目的、方法、使用範囲を別途通知し、個人情報主体の明確な同意を得る必要があると規定されています。

同時に、「仕様」では、個人の生体認証情報そのものは原則として保存しないことも規定されています。そのため、Meitu Entertainmentアプリの業務機能を拡張する場合、顔認識技術は必要最小限の原則に従って合理的に使用する必要があり、「仕様」に従って別途通知してユーザーの同意を得る必要があります。ユーザーが拡張された業務機能のための顔認識技術の使用に関連する許可の承認を拒否した場合、アプリは繰り返し許可を求めてはならず、この許可に関連しない他の業務機能の使用に影響を与えてはなりません。

• 電子商取引アプリの応用シナリオ

顔認識機能を統合した電子商取引アプリの主な目的の 1 つは、ユーザー アカウントのセキュリティを確保することです。通常は、アカウントにログインするときに顔認識を実行して実在の人物の認証を行い、犯罪者がパスワードを解読してユーザー アカウントにログインするのを防ぎます。

第二に、ユーザーのサービス体験を向上させるために、eコマースアプリは顔認識機能を使用して、オンラインでの試着や試着などのサービスを提供します。 さらに、電子商取引アプリにおける顔認識の応用シナリオには、背景画像データの管理、つまり禁止画像や広告画像、ライブ放送、ショートビデオなどの管理も含まれます。

電子商取引アプリは、基本的に、ユーザーのサービス体験を向上させ、ユーザーの定着率を高め、ユーザーに利便性を提供するために顔認識技術を使用します。これは、電子商取引アプリの拡張ビジネス機能です。そのため、電子商取引アプリが顔認識技術を使用して顔の特徴情報を取得する場合は、ユーザーに通知して同意を得る必要があります。ユーザーは関連サービスの使用を拒否する権利を有し、顔の特徴情報の提供を強制することはできません。

• スマートパークアプリの応用シナリオ

スマート キャンパス アプリは、主にアクセス制御管理、出席管理、会議管理などの目的で顔認識機能にアクセスします。アクセス制御管理アプリケーションのシナリオでは、従業員はアプリを使用して、会社の建物の敷地内のすべての権限管理の問題を 1 つのフェイスで解決できます。

勤怠管理アプリケーションのシナリオでは、アプリは顔認識技術をベースに、ネットワークと GPS 測位と組み合わせることで、他人の出勤記録を打刻する現象を排除し、現場スタッフの勤怠管理の困難さの問題を解決できます。

会議管理アプリケーションのシナリオでは、参加者は顔を入力して会議に登録します。会議にサインインすると、アプリの顔認識機能がゲストの顔情報を入力し、背景情報と自動的に比較して、ゲストの身元をすばやく識別できます。

スマート パーク アプリは顔認識テクノロジーを使用して企業の人件費を節約し、効率的で高速かつ簡単に管理できます。しかし、スマートキャンパスアプリにおける顔認識技術の利用には一定のリスクがあり、ディープフェイクによって顔検出を欺くセキュリティインシデントが相次いで発生している。したがって、国家機関や機密部署などの重要な部門は、アクセス制御管理を顔認識技術だけに頼るべきではありません。

3. 顔認識アプリが直面するセキュリティリスク

1. ネットワークとデータセキュリティのメカニズムの欠如は、顔データの漏洩に簡単につながる可能性がある

顔認識技術に関する現在のセキュリティ技術基準と使用仕様は完璧ではなく、顔データ管理者の責任と義務、顔データ主体の権利、顔データの収集、保管、処理時に講じるべきセキュリティ対策などに関する関連規制がありません。

そのため、顔認識技術の開発者やアプリケーションサービスプロバイダーのほとんどが講じているセキュリティ対策では、顔認識技術が直面するセキュリティ上の脅威に対処することが困難になる可能性があり、顔データ漏洩などのセキュリティインシデントが発生しやすくなります。

さらに、ネットワークセキュリティの生態環境は悪化し続けており、システムのセキュリティ上の脆弱性はほぼ避けられないため、顔データベースの漏洩も一般的です。さらに恐ろしいのは、生体認証情報は固有かつ再生不可能なため、一度紛失したり漏洩したりすると、永久に漏洩し、無限の被害をもたらすということです。

2. 顔認識技術の不規則な応用は顔データの悪用につながる可能性がある

顔認識技術が人々の生活にますます使用されるにつれて、顔の特徴は徐々に人々の身分証明書の 1 つになってきましたが、顔認識技術の応用にはいくつかの不規則性があります。まず、ほとんどのアプリは顔データを収集する際に「仕様」に従ってユーザーに明確に通知して同意を得ておらず、プライバシーポリシーでも顔認識技術の使用目的、範囲、方法を説明しておらず、顔データの受動的な収集と使用が当たり前になっています。

第二に、一部のソーシャルエンターテインメントアプリやオンライン教育アプリは、関連する法律や規制に従って顔データを収集および使用しておらず、顔認識技術の悪用が頻繁に発生しています。

3. ディープフェイク技術はユーザーの財産や個人の安全を深刻に脅かす

顔認識技術は、非接触、低コスト、高速検出、自動学習などの特徴があるため、本人確認の重要な手段となっています。しかし、顔認識技術とともに、機械学習システムと画像や動画を使って人間の顔を変える「ディープフェイク」技術も存在する。 2017年以降、ディープフェイク技術がインターネット上で活発化しています。この技術のアルゴリズムが成熟するにつれ、肖像画、音声、動画はすべて偽造または合成され、本物と偽物の区別がほとんど不可能になっています。身元詐称の成功率は99.5％と高く、多くの顔認識システムの天敵にもなっています。

このような状況から、ディープフェイク技術を利用して顔認証などの認証システムを破り、他人の決済口座を不正に盗み、他人の個人情報を入手し、あるいは他人名義でその他の違法行為を行うことが可能となり、国民の財産や個人の安全が深刻に脅かされ、さらには国家の安全や公共の安全が脅かされ、社会不安や信頼の危機を引き起こす恐れがある。

IV. 顔認識アプリの個人情報保護に関する勧告

1.顔認識に関する法律や規制の整備を加速する

現在、我が国の国民の生体認証情報やその他の個人情報の保護に関する関連法規は、民法通則、サイバーセキュリティ法、消費者保護法、および最高人民法院、最高人民検察院、国務院が公布した関連司法解釈や規則の中に散在しており、その内容は個人情報の収集、使用、保管、伝達に関するいくつかの原則的な規定を提供しているだけです。したがって、わが国は、顔認識を含む個人生体情報の利用に関する法律や規制を早急に改善し、法律で保護されるべき国民の個人生体情報の範囲と国民の個人生体情報を保護する義務主体を明確にし、説明責任を強化し、個人生体情報の安全性と標準化された使用を確保し、国民の個人プライバシーの侵害、特に個人生体情報の漏洩と悪用に対する罰則を強化する必要があります。

2.顔認識技術の応用に関する規制システムの構築を加速する

顔認識技術の適用の必要性を評価するシステムを確立する。企業や組織は、顔認識技術を導入する前に、技術の実装方法、ビジネスシナリオ、データの収集と使用に基づいて、技術の適用の必要性を評価する必要があります。同時に、関係する規制当局は、顔認識技術の適用に関する「ネガティブリスト」または「ホワイトリスト」を事前に作成し、「リスト+評価」の規制アプローチで事前の監督を強化することができます。

さらに、顔認識技術のプロセス内評価および適用後の説明責任システムを改善し、完成させます。一方で、顔認識技術を利用する企業や組織に対し、関連する安全規制を遵守し、顔認識技術の安全予防・管理措置を実施し、定期的な安全評価を実施するよう促します。他方、顔データ漏洩などの安全事故に関与した企業や組織に責任を負わせ、今後3～5年間にわたり、関与した企業を定期的に追跡訪問し、継続的に監督します。

3.顔認識技術に関する一連のセキュリティ標準の開発を加速する

顔認識技術は徐々に成熟しており、それを利用するアプリも増えています。個人の生体認証情報を保護するための関連規格を含む、顔認識技術に関するさまざまなセキュリティ規格を早急に導入する必要があります。顔認識技術のセキュリティ技術要件と管理要件、個人生体情報保護要件、セキュリティアプリケーション仕様などの一連の標準の策定を加速し、顔認識技術の固有のセキュリティやアプリアプリケーションにおける個人生体情報の保護などの問題に焦点を当てることを推奨します。業界は標準に基づいてアプリにおける顔認識技術の使用を規制するように指導し、顔認識技術の固有のセキュリティ保護レベルを向上させ、顔認識技術のアプリアプリケーションのセキュリティリスクを軽減し、ユーザーの個人生体情報のセキュリティを確保する必要があります。

4. 業界団体や社会団体による業界の自主規律の実践を奨励する

現在、顔認識技術に代表される人工知能技術は急速に発展しています。しかし、顔認識技術は複雑なため、顔データのセキュリティを確保することは困難です。そのため、顔認識技術企業連合組織を設立し、関連業界協会や社会組織が積極的に業界の自主規律プラットフォームの役割を果たすことを奨励し、すべての関係者が共同で顔データの収集と使用に関する行動規範を策定し、関連するベストプラクティスを推進し、個人の生体情報保護の全体的なレベルの向上を推進し、顔認識業界の健全な発展に貢献する必要があります。

さらに、アプリ運営者は、アプリにおける顔認識技術の適用を意識的に規制し、定期的に自己評価または第三者による評価を実施する必要があります。顔データを収集する前に、ユーザーの知る権利と選択の権利を保護するために、目的と起こり得るリスクを通知する必要があります。同時に、ユーザーが自分の顔データの使用を許可したくない場合は、アプリ運営者はユーザーの削除権を確保するために「終了」または「削除」チャネルを提供する必要があります。

携帯電話は変えられるし、身分証明書や運転免許証も偽造できるが、現在の医療技術では「顔を変える」ことはできない。顔認識技術には幅広い可能性が秘められているが、セキュリティ上のリスクも潜在している。この技術は、人間とコンピュータの相互作用における新たな革命の始まりとなるのか、それとも個人のプライバシーの崩壊となるのか?待って見てみましょう。