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　　【中國安防展覽網 科技動態】近年來，生物識別技術在金融和互聯網領域的應用受到的關注，人臉識別正在被廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域，金融和互聯網巨頭紛紛加碼人臉識別。去年開始，刷臉取現、刷臉開戶積極推進，阿里、騰訊先后推出刷臉支付計劃，今年3月26日，北京市2016年高校高水平運動隊招生統一測試啟用人臉識別技術以驗證考生身份。可以預見，隨著技術的日漸成熟和人們對私密信息和安全的要求越來越高，人臉識別技術將廣泛普及于相關領域。

　　
　　然而關于人臉識別技術的安全性與可靠性，仍存在很大爭議。近日，來自美國北卡羅來納大學的一個科研團隊用幾張照片為人臉識別投了一張反對票。
　　
　　據外媒報道，近日來自北卡羅來納大學的一個研究團隊憑借他們在社交媒體（Facebook）上收集到的若干照片，利用特殊的電腦合成和渲染技術，可以生成一個平面化的3D模型顯示在手機上。隨后他們利用這個模型進行測試，發現有高達4/5的被測安全系統在55%到85%的被測時間內，都可以被輕松騙過。更重要的是，他們在Facebook上能收集到的照片非常有限，質量也沒有保證，有些還只是45度角的側臉。
　　
　　據該團隊介紹，就像真正的黑客和跟蹤狂一樣，他們一共收集了20名志愿者發布在社交媒體上的照片，然后根據這些照片制作每位志愿者的面部3D模型，并加入面部表情和眨眼睛等小動作，使得該模型像是在盯著攝像頭的樣子。更關鍵的是，由于照片的數量和質量都不能得到保障，因此科學家們還不得不“人造”了一些照片丟失的信息，例如照片中的陰影、面部表情的褶皺等。的例子是，有幾位志愿者只在社交媒體上發布了兩三張照片，并且像素還很低。
　　
　　關于如何避免黑客利用類似手段獲取用戶數據，團隊的一位研究者在Usenix安全大會上表示：目前一些廠商已經可以利用額外的硬件設備來避免類似的情況發生，例如Tobii公司針對微軟Windows Hello人臉識別系統推出的眼球追蹤攝像頭。但是目前來說這種增加額外硬件的方式可能會提高安全系統的成本，消費者是否能接受，廠商還要進一步考量。
　　
　　除此之外，真正的人臉會發出紅外輻射，而照片或者3D模型無論再逼真也不會，利用這一思路也可以在安全曾面做一些規避措施，避免黑客利用類似手段進行惡意攻擊。
　　
　　（原標題：人臉識別也不安全美國科學家用幾張照片就破解了）