顔認識はセキュリティの発展の障害になるのでしょうか？

現在、顔認識は人々の生活のあらゆる側面に組み込まれています。携帯電話のロック解除、顔をスワイプしての支払い、出勤記録など、人々の生活に大きな利便性をもたらします。

しかし、光と影は表裏一体であり、私たちはテクノロジーの恩恵を享受する一方で、その潜在的な危険性にも耐えなければなりません。

顔認識は、現在のセキュリティの重要な要素の 1 つです。さまざまなアプリケーションでは、キャプチャされた顔画像が通常「キー」として機能します。ただし、パスワードが「クラック」され、顔認識システムが騙されて攻撃される可能性があります。

2017年、CCTVの「3.15」ガラで顔認識技術が披露され、その脆弱性が露呈し、人々は技術にパニックに陥りました。2019年には、顔認識研究を専門とする国内企業で大規模なデータ漏洩が発生しました。2020年には、わが国の「最初の顔認識事件」が裁判にかけられ、顔認識技術が再び世論の最前線に押し上げられました...

後続の企業は生体認証の精度向上に向けて絶えず研究を重ねていますが、この技術には依然として一定のリスクがあり、情報漏洩と法的リスクの二重の圧力により、国家および個人の生命と財産の安全に損害を与える可能性があります。

ニューヨーク市、顔認識を禁止する法律を可決

海外メディアの報道によると、ニューヨーク州議会は最近、学校での顔認識やその他の生体認証技術の使用を2022年まで禁止する新しい法律を可決した。

これまでにも、サンフランシスコやマサチューセッツ州サマービルなど多くの場所で、公共の場での顔認識ソフトウェアの使用を禁止する法案が正式に可決されている。

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顔認識はセキュリティの発展の障害になるのでしょうか？

ニューヨーク州教育局などの監視下でシステム設定が何度も見直しされたが、最終的には人事比較のみを記録し、個人情報は一切収集・保存しないことが決定された。生徒の写真などの個人情報はシステムに追加されず、監視ビデオは60日後にサーバーから削除される。しかし、ニューヨーク自由人権協会は依然として同社を訴えており、これは米国の「プライバシー問題」に対する「関心」を反映している。

セキュリティ意識の高まりはスマートセキュリティの進歩を妨げるでしょうか?

正しいことを正しいとしている米国の環境はともかく、我が国の発展だけを見ても、中国企業が応用を優先する環境の中で、顔認証など数々の新技術が今も猛烈に成長している。

さまざまなネガティブなニュースが報道されるにつれ、人々の安全意識が目覚め始めるのもこの影響です。

今年初めて法廷に持ち込まれた「顔認識」事件を支持するため、ネットユーザーは昨年物議を醸したキャンパスのセキュリティ監視プロジェクトや、BrainCoの脳コンピューターインターフェースヘッドバンドが引き起こしたキャンパス監視事件を繰り返し「非難」した。

「小学生が授業中に集中力を監視するヘッドバンドを着けているのと同じで、明らかに電子監獄だ」「キャンパスにはアクセス制御と顔認識システムがあり、これは虐待であるだけでなくプライバシーの侵害でもある」といったコメントが至るところで聞かれる。

反対の理由は、「データを提供する」ことを嫌がるのではなく、そのデータがどのように使われるのかを心配しているからだ。たとえば、医療専門家ががん患者に、病気をよりよくコントロールするために、病院はさらなる分析のために患者の個人的な身体データの一部を提供する必要があると伝えた場合、患者が「いいえ」と言う可能性はどれくらいだと思いますか?

しかし、クラウドサービスプロバイダーのトップによると、我が国の規制努力は非常に強力であるものの、そのほとんどは事後監視であるため、悪質な事件が明らかになる前は、ユーザーのデータ権利は企業の倫理レベルに依存していることを認めざるを得ません。 「顔認識がどこでできるかを議論しても意味がない。なぜなら、顔認識はすでにどこにでもあるからだ」。セキュリティシステムにおける顔認識の安全性の確保は「完全に企業の自覚にかかっている」。

どうすれば人々が安心してデータを渡すことができるようになるでしょうか?

Baidu Security Labはかつて、無害な侵入方法であるペネトレーションテストを実施し、顔認識を含む多くの生体認証技術が実際には「偽造が容易」であり、パスワードほど安全ではないことを発見しました。

これは、かつてインターネット上で「面子を失うことは致命的」という言葉が広まった理由の 1 つでもあります。現在まで、コストの制限により、市場に出回っている顔認識システム、特に民間のシステムのほとんどが、実際には 2D の平面顔画像に基づいて認識されているため、攻撃することはもはや困難ではありません。

写真やビデオ、3D 顔モデルなどの人工物を作成することで、顔認識システムを攻撃できます。これらの材料の製造コストは、わずか数十ドル程度かもしれません。

問題が明らかになったので、それをどう解決するかが最優先事項になります。

市場の主流技術分類によると、顔認識技術に基づくアップグレードと変革は、主に2つの流派に分けられます。

まず、生体検知

生体検知は主に生体の生理情報を識別・判断します。生理情報を生命特性として利用し、紙の写真、電子製品のディスプレイ画面、シリコンマスク、3次元肖像画などの非生物材料によって偽造された生物学的特性を区別します。

生体検知は、まばたきや口の開閉に重点を置き、カメラの前に現れる顔が本物か偽物かをより正確に判定し、顔認識技術の精度を向上させます。現在主流の生体検知ソリューションは、協力型生体検知と非協力型生体検知です。協力型生体検知では、ユーザーはプロンプトに従って対応するアクションを実行して判断を完了する必要がありますが、非協力型生体検知では、ユーザーが気付かないうちに生体検知を直接実行するため、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

2つ目は、3D顔認識技術

顔の検出と認識は周囲光の影響を受けやすいため、アクティブライトソリューションを採用して周囲光の変化の影響を軽減し、顔認識の精度を向上させます。

さらに、従来の 2D 顔認識では顔の奥行き情報を記録できず、完全な顔データ情報を提示できないため、シリコン製の顔マスクや偽の写真に悪用される可能性があります。

それに比べて、3Dセンサーカメラが顔認識を行う際、内蔵のドットプロジェクターは、ユーザーの顔に3万個以上の赤外線ドットを同時に投影することができます。これらのドットは肉眼では観察が難しく、特に色、質感、深度などのデータが非常に豊富です。

顔情報を完全に取得した後、外部のビデオや写真からの攻撃に耐えることができるため、顔認識技術のセキュリティ要素が向上します。入場やショッピングなどのプロジェクトで3D顔認証が正式に運用されることにより、今後さらに多くのセキュリティ製品にこの技術が採用されることになります。

結論：傷が癒されなければ、進歩は最終的に妨げられることになる

一般的に言えば、3D テクノロジー、顔、指紋、パスワードを統合して使用することだけが、攻撃に対抗するための最も実現可能なソリューションになり得ますが、明らかに、ほとんどの商業企業は営利目的でこれを行いません。

しかし、これはまた別の問題につながります。データのソース側では、営利企業はデータのセキュリティを保証できず（倒産した企業を見ればわかります）、アプリケーション側では、より高度な保護対策を実装する意欲がなく、解決不可能な悪循環になります。

その結果、スマートセキュリティはゆっくりと進歩しているものの、セキュリティの最も重要な要素の 1 つが欠落することになります。したがって、今後も政府、セキュリティ業界、企業は協力して、プライバシー、セキュリティ、利便性のバランスを取り、顔認識の境界を明確にし、顔認識技術の応用をより「安全」かつ「有益」なものにする必要があります。