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        支付寶刷臉登陸大概會被這項技術秒成渣

        2015-12-22

        今年年初,馬云在德國漢諾威展上展出刷臉支付后,外界一直期待人臉識別技術支付寶上應用。就在昨天,經過一段時間的灰度測試后的刷臉技術在支付寶公開應用,螞蟻金服柒車間生物識別技術團隊負責人陳繼東表示,生物識別取代傳統密碼驗證是一個行業趨勢,將逐步在支付寶實名認證、重置密碼、捆 綁手機、風險支付校驗等功能中應用,現在擴大到了登錄這個主流場景。

        支付寶刷臉登陸

        刷臉登錄的實現需要根據引導拍攝臉部,只需保證光線充足,完成兩個指定動作,拍攝圖像成功即可開通刷臉登錄。指定動作包括眨眼、轉頭。

        不同于指紋等個人生物特征信息,臉部生物特征數據具有很強的開放性,隨著社交網絡的發達,包含臉部信息的照片、視頻廣泛的存在于個人的社交網絡中,或者不經意間通過監控、攝像等方式獲取到,與指紋等接觸式獲取相比,安全性大大降低。縱然驗證過程需要眨眼、轉頭等動作。

        臉部特征數據究竟有多么容易偽造呢?

        來自美國斯坦福大學的研究小組就在從事這樣一項研究

        斯坦福大學的變臉研究

        這項在今年的SIGGRAPH大會上發表的研究,可以實現一個視頻中演員的面部表情信息實時的渲染在另一個視頻中的演員臉部,從而實現對目標演員的面部表情的隨意控制。這也就意味著通過這種方式,如果獲取到對方的臉部數據(照片或視頻),你就可以假扮任何人!

        這項技術最大的挑戰是提取源頭像的運動參數與目標頭像進行對比,并將源頭像的運動數據提取出來,流暢的合成在目標頭像的視頻流中,此外,還需要仔細考慮燈光和陰影的設計,以達到符合真實世界的環境。從下面的幾張演示動畫中即可看出合成后的頭像動作逼真度已難辨真假。雖然這項尚處于demo中的研究成果還未正式商業化,但是從技術角度已經預示頭像這一非接觸式生物體征數據的安全性是多么的脆弱。

        不過對于這項技術,對目標頭像的獲取需要通過RGB-D等深度攝像頭,且有效識別距離一般不超過1m。所以在獲取門檻上稍稍有些難度。但隨著Project Tango等擁有3D Camera的移動設備普及,這項門檻將越來越低。

        其實在2D攝像頭普及的今天,這項“變臉”技術已經有了很好的應用。

        Facerig

        這款在Steam平臺上架的Facerig通過一種游戲化的方式讓“變臉”應用到了極致,玩家只需要對著攝像頭就可以在游戲中映射出不同形象,游戲里的臉也會隨著玩家的表情變化作出對應的鬼臉。

        結論

        在臉部識別技術如此發達的今天,支付寶的刷臉支付僅僅90%的正確度恐怕很難滿足金融領域的認證需求,當然如果采用虹膜、指紋、手指靜脈等接觸式驗證才更為妥當。正如支付寶官方所說,在安全性尚未完全保證的前提下只應用于登陸等非支付關鍵環節或者采用短信、密碼等交叉驗證方式。



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