反人脸识别技术层出不穷 刷脸是否还安全？

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当今成熟且广泛使用的智能技术是什么？人脸识别就是一个例子。麻省理工学院科技评论曾将其列为2017年“十大突破技术”之一。

然而，随着人脸识别技术的逐渐成熟，“反人脸识别”经常出现在公众的视线中。如今，有无穷无尽的消息称，只有一个贴纸、一个纹身和一件特殊的t恤会干扰人脸识别。

为此，很多企业在进行人脸识别验证时需要配合活体检测，以免被图片所迷惑。然而，这种方法也可以通过移动图片来打破A解决方案。在宝藏中，有许多企业提供活体检测身份认证的动态图片，这些图片可以点头、眨眼、张嘴和摇头。此外，在2019年的美国黑帽大会上，腾讯宣武实验室的安全人员可以通过手机支付应用程序，佩戴专门为“无意识”人员设计的眼镜，访问所有者的iphone，并向自己转账。

此外，人们对对抗样品的关注度也逐渐提高。面对样本意味着在正常数据样本中引入噪声，从而导致人脸识别模型的识别错误。对抗样本使得深度学习模型的准确性严重下降，这就对现有模型提出了挑战，对攻防提出了新的要求。

从以上情况可以看出，人脸识别技术具有很大的脆弱性，不仅容易突破A解，而且垃圾样本也容易通过识别和分类系统。

这显示了人脸识别技术的风险。近年来，兜售人脸信息、人脸数据泄露等新闻屡见不鲜。如果这些数据被有心人使用，再加上一些打包出售的辅助数据，某人的视频数据就可能被伪造，从而窃取资金，甚至从事非法活动。在人脸识别的帮助下，警方近年来破获了许多案件。如果犯罪分子还利用反人脸识别技术进行隐藏，将对案件的侦破产生不利影响。

当然，这些技术的出现并不完全是件坏事。如今，人脸识别技术越来越普遍。无论是街上的摄像头还是每个人随身携带的手机，人们都很难避免被完全识别，信息保护也不可能万无一失。如果反人脸识别技术使用得当，它可以为个人隐私提供保护。

在这种情况下，使用人脸识别的系统可靠吗？

事实上，在安全性要求较高的网络系统中，人脸识别并不是唯一的身份认证方法，而是通过虹膜识别、静脉识别和密码等其他手段进行验证的。系统设计者应该充分考虑应用场景的需求，这样才方便和安全。

使用人脸识别技术进行飞行追踪时，不仅要考虑非目标群体的隐私保护，还要进行多线索跟踪和多证据收集，不能盲目依赖人脸识别技术。

在现代信息时代，人们共享的每一张照片和视频都可能被非法使用。因此，当自己的利益受到侵犯时，应该勇敢地拿起法律武器，及时向公安机关报案，维护自己的合法权益。