随着人脸识别的广泛应用，各类安全性威胁是伴生出现的。打印人脸照片、显示屏播放人脸、三维打印面具甚至硅胶面具等越来越逼真的活体攻击手段，对人脸识别的安全性带来极大挑战。同时，常用的深度卷积神经网络本身还存在内在的漏洞，攻击者可以通过优化方法生成对抗噪声来控制人脸的识别结果，由于叠加在图像上的对抗噪声幅度很小，从外观上人们还难以发现异常。
正如俗话说的“未知攻，焉知防”，目前的防御方法都是针对不断演进的攻击手段设计的。例如，采集各类活体攻击视频，生成对抗攻击的样本作为训练样本，专门学习区分正常和异常样本的分类器来进行防御。但这些方法都不能从根本上解决问题，攻击和防御方法呈现迭代优化的态势。
从技术上看，在一些特定的实验条件下人脸识别确实已经达到了99%以上的准确率，但在实际应用场景中，表情、年龄变化、遮挡、光照强度等因素，都会影响人脸识别的准确率。对于人脸识别准确率，可以考虑从三个方面进行提升：一是在确保训练数据的可靠、可追溯的前提下，拓展训练数据集，做到全面、准确;二是优化人脸识别技术流程，确保前端采集到的人脸图像满足后续识别的质量要求;三是结合实际应用中的反馈，做好算法模型的升级迭代。
从应用上看，人脸识别作为一种身份认证技术，同密码、指纹等传统身份认证技术一样，都存在一定被攻破的概率，现阶段尚不存在百分之百安全的技术，黑灰产常用的呈现攻击、注入攻击，以及更为前沿的对抗样本攻击，均有可能造成人脸识别失效。
中国信通院云大所依托“可信人脸应用守护计划”已开展了两轮针对人脸识别系统安全性的评测，着重检验了人脸识别系统抵御电子图像攻击、合成视频攻击等主流黑灰产攻击手段的能力。在评测中我们发现，当前移动端人脸识别系统普遍采用了移动端和服务端联动的方式进行活体检测，具体呈现形式包括“动作”“动作﹢唇语”等，能够有效区分真人与各种呈现类攻击。另外，部分人脸识别系统能够通过设备安全检验、链路安全校验、动态调整相机参数等方式有效识别非摄像头实时录制的注入视频，从而进行拦截。（吴双）
关键词： 人脸识别 脸部特征信息 五官几何特征 局部滤波特征 深度卷积神经网络随着人脸识别的广泛应用，各类安全性威胁是伴生出现的。打印人脸照片、显示屏播放人脸、三维打印面具甚至硅胶面具等越来越逼真的活体攻击手
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