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  • 日前,他公开表示自己已经与其他几个黑客一起,开发出了一种“反人脸识别算法”。 Grigory Bakunov是俄罗斯搜索巨头Yandex公司的一位技术高管,他因不满人们滥用人脸识别,发明了一套简单高效的反人脸识别技术。 ...

           Bakunov开始在工作时间,研究如何防止被人脸识别。日前,他公开表示自己已经与其他几个黑客一起,开发出了一种“反人脸识别算法”。

              Grigory Bakunov是俄罗斯搜索巨头Yandex公司的一位技术高管,他因不满人们滥用人脸识别,发明了一套简单高效的反人脸识别技术。

           “在俄罗斯,人们为了各种目的到处安装面部识别系统,在莫斯科,要避免被人脸识别几乎是不可能的。”Bakunov说道。因此,Bakunov开始在工作时间,研究如何防止被人脸识别。日前,他公开表示自己已经与其他几个黑客一起,开发出了一种“反人脸识别算法”。

             这种算法的实现方式很简单,以化妆的方式在脸上画出特定的线条,以此干扰面部识别技术。画出来大概是这样:

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           Grigory Bakunov号称这项技术非常有效,对于男女都适用。但为了避免技术被滥用,他并没有公开反人脸识别系统的详细算法和原理。不过,该算法很快就被宣布流产,因为Bakunov发现,该算法同样适用于警局和银行。“人们用这套算法来作恶的概率太大了,这是为什么我们不会让它投放市场的原因。”Bakunov表示。

          Grigory Bakunovb并不是第一个研究反人脸识别系统的人。去年,卡耐基梅隆大学就曾经通过让人戴上有特殊花纹的眼镜成功干扰了人脸识别软件“Face + +”,让软件把自己识别成别的人:

    wKiom1l_2hbRtwhIAAHdS2NYElY749.jpg

          日本国立情报学研究所也曾经发明高科技眼镜Privacy Visor,利用红外发生技术,使摄像头的面部识别系统无法检测到人的面部特征。眼镜架上的红外发生器能影响绝大多数的智能手机和平板电脑,这样拍出的照片在人眼看起来和普通照片没有差别,却无法识别面部信息。

           

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    Next Generation Identification

           不过,俄罗斯人民对反面部识别技术的需求,似乎要比美国和日本人更强烈。早在2016年,俄罗斯的网络上就出现了一种名叫FindFace的网络服务:在这项服务下,只需要有一张照片,就能通过面部识别找到这个人的VK.com账号。

            VK.com是俄罗斯最大的社交网络平台。FindFaced的搜索范围是VK.com相册里的所有照片。也就是说,除非你不使用社交网络平台,或者从不上传个人照片,否则你的信息就会被整个俄罗斯轻易知道。

            今年的3·15晚会上,央视对人脸识别技术的安全性提出了质疑。主持人使用照片就轻易破解了人脸识别软件登陆系统,人脸识别技术并不能如大家所愿地有效保护财产安全,技术的可靠程度被质疑了。

    在技术不断发展完善的情况下,如何避免技术滥用同样应该成为人们关心的问题。

            正如Google Earth曾经在孟买恐怖袭击中被恐怖分子用于了解地形,3D打印技术正在被分布式防御组织用来制造枪支,人脸识别技术在安全和隐私之外是否会被用于犯罪也是人们需要警惕的问题之一。

            不过,反人脸识别系统或许暂时还是安全的。Bakunov表示他将不会把反人脸识别技术商业化,因为被人利用来做坏事的机会,实在太高了。



    本文转自 stock0991 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/qing0991/1952565

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  • 反人脸识别综述(更新中)

    千次阅读 2020-11-20 16:48:42
    面部识别(FR)模型易受到不同类型的攻击: 1、物理攻击,在图像被捕获前修改面部的物理外观,如presentation attacks(又称spoofing attacks); 2、数字攻击,对捕获的面部图像实现修改,如对抗性攻击和变形攻击。...

    论文:Threat of Adversarial Attacks on Face Recognition: A Comprehensive Survey

    面部识别(FR)模型易受到不同类型的攻击:

    1、物理攻击,在图像被捕获前修改面部的物理外观,如presentation attacks(又称spoofing attacks);
    2、数字攻击,对捕获的面部图像实现修改,如对抗性攻击和变形攻击。

    对抗性攻击(adversarial attacks)针对深度神经网络(DNNs),特别是卷积神经网络(CNNs),而最新的FR模型就是基于这些网络建立的。对抗性攻击包括对原始图像进行精细的修改/扰动,目的是使人厌几乎无法察觉到这些扰动的同时,愚弄特定的分类器。
    针对FR模型的对抗性攻击主要分为五类:

    (只列举19年和20年的工作)
    1、面向CNN模型的(如DeepFace,DeepID,FaceNet)
    17 进化攻击算法(2019):基于一个简单有效的协方差矩阵自适应进化策略的进化攻击算法+建立建立搜索方向的局部几何模型加速算法
    论文:Efficient decision-based black-box adversarial attacks on face recognition
    28 DFANet(2020):特征级攻击方法比标签级攻击方法更有效,更具有可转移性。为了提高特征及对抗性样本的可转移性,提出基于dropout的技术DFANet。
    论文:Towards Transferable Adversarial Attack against Deep Face Recognition
    29 AdvBox(2020):基于python的工具箱,用于生成对抗性样本。
    论文:Advbox: a toolbox to generate adversarial examples that fool neural networks

    2、面向物理攻击的
    31 GANs(2019):攻击VGG-Face和OpenFace模型,数字和物理级。
    论文:A general framework for adversarial examples with objectives
    37 对抗性光投射(2020):使用网络摄像机和投影仪,通过对抗性光投射引导对FR系统的实时物理攻击。
    论文:Adversarial Light Projection Attacks on Face Recognition Systems: A Feasibility Study
    38、40 LResNet100E-IR(2019):AdvHat的易于复制的对抗性攻击生成方法。在帽子上贴一个长方形的贴纸。
    论文:
    AdvHat: Real-world adversarial attack on ArcFace Face ID system
    On adversarial patches: real- world attack on ArcFace-100 face recognition system

    3、面向面部属性的
    49 基于GAN的SAN模型PrivacyNet(2020):将选择性软生物特征隐私权赋予几个软生物特征属性,如性别、年龄和种族。为用户提供一个自定义哪些属性应该模糊化、哪些属性保持不变的条件。
    论文:Semi-Adversarial Networks for Multi-attribute Face Privacy
    59 将两个基于GAN的子网“化妆转移子网”和“对抗性攻击子网”组合模型(2019):将没有化妆的面部图像转化为化妆的面部,并且在化妆效果中隐藏攻击信息。
    论文:Generating adversarial examples by makeup attacks on face recognition
    60 (2019)通过修改语义属性来(如有无眼镜、肤色、鼻子形状)生成对抗性样本,以二元性别分类器为目标模型,CelebA为数据集的白盒模型。
    论文:Semantic adversarial attacks: Parametric transformations that fool deep classifiers

    4、面向去识别的
    68 P-FGVM(2019):在图像空间域上运行,生成与原始图像相似的对抗性去识别人脸图像。在提督下降的更新方程中结合了对抗性损失和“现实”损失项,在保护人脸隐私的同时保持人脸图像的视觉质量。
    论文:Adversarial Face De-Identification
    70 “朋友安全”的面部对抗性样本(2019):被敌方FR系统误识别,友方FR系统以最小失真度识别。
    论文:Face Friend-Safe Adversarial Example on Face Recognition System

    5、面向几何
    72 FLM(2019):一种快速landmark操纵方法制造对抗性面部,通过空间变换原始图像生成对抗性样本。
    论文:Fast geometrically-perturbed adversarial faces
    76 AdvFaces(2019):利用GANs制作与目标人脸图像几乎没有区别的自然人脸图像,在突出的面部区域进行最小的扰动,包括一个生成器、一个鉴别器和一个面部匹配器,自动生成对抗性面具并将其添加到图像中,以获得对抗性面部图像。
    论文:Advfaces: Adversarial face synthesis

    对抗性攻击的防御策略分为三类:

    1、在学习过程中改变训练或测试的输入,例如在训练数据中注入对抗性样本,或在整个测试过程中纳入更改过的输入。
    2、改变网络,例如通过改变层数、子网数、损失函数、激活函数等。
    3、外部网络补充主模型,以关联对看不见的样本进行分类。

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  • 摘要:多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明,他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5...现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。多伦...

    摘要: 多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明,他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5%。

    在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。

    现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。

    多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统

    他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练(adversarial training)的深度学习技术,这种技术让两种人工智能算法相互对抗。

    现在,深度神经网络已经被应用于各种各样问题,如自动驾驶车辆、癌症检测等,但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。

    这种被干扰的图像被称为对抗样本( adversarial examples),它们可以被用来对网络进行对抗攻击(adversarial attacks)。在制造对抗样本方面已经有几种方法,它们在复杂性、计算成本和被攻击模型所需的访问级别等方面差异很大。

    一般来说,对抗攻击可以根据攻击模型的访问级别和对抗目标进行分类。白盒攻击(white-box attacks)可以完全访问它们正在攻击的模型的结构和参数;黑盒攻击(black-box attacks)只能访问被攻击模型的输出。

    一种基线方法是快速梯度符号法(FGSM),它基于输入图像的梯度对分类器的损失进行攻击。FGSM是一种白盒方法,因为它需要访问被攻击分类器的内部。攻击图像分类的深度神经网络有几种强烈的对抗攻击方法,如L-BFGS、acobian-based Saliency Map Attack(JSMA)、DeepFool和carlin - wagner等。然而,这些方法都涉及到对可能的干扰空间进行复杂的优化,这使得它们速度慢,计算成本高。

    与攻击分类模型相比,攻击目标检测的pipeline要困难得多。最先进的检测器,例如Faster R-CNN,使用不同尺度和位置的对象方案,然后对它们进行分类;其目标的数量比分类模型大几个数量级。

    此外,如果受到攻击的方案只是总数的一小部分,那么仍然可以通过不同的方案子集正确地检测出受干扰的图像。因此,成功的攻击需要同时欺骗所有对象方案。

    在这个案例中,研究人员证明了对最先进的人脸检测器进行快速对抗攻击是可能的。


    研究人员开发了一种“隐私滤镜”,可以干扰人脸识别算法。该系统依赖于2种AI算法:一种执行连续的人脸检测,另一种设计来破坏前者。

    研究人员提出一种针对基于Faster R-CNN的人脸探测器的新攻击方法。该方法通过产生微小的干扰(perturbation),当将这些干扰添加到输入的人脸图像中时,会导致预训练过的人脸探测器失效。

    为了产生对抗干扰,研究人员提出针对基于预训练Faster R-CNN人脸检测器训练一个生成器。给定一个图像,生成器将产生一个小的干扰,可以添加到图像中以欺骗人脸检测器。人脸检测器只在未受干扰的图像上进行脱机训练,因此对生成器的存在浑然不觉。

    随着时间的推移,生成器学会了产生干扰,这种干扰可以有效地欺骗它所训练的人脸探测器。生成一个对抗样本相当快速而且成本低,甚至比FGSM的成本更低,因为为输入创建一个干扰只需要在生成器经过充分的训练后进行前向传递( forward pass)。

    两个神经网络相互对抗,形成“隐私”滤镜

    研究人员设计了两个神经网络:第一个用于识别人脸,第二个用于干扰第一个神经网络的识别人脸任务。这两个神经网络不断地相互对抗,并相互学习。

    其结果是一个类似instagram的“隐私”滤镜,可以应用于照片,以保护隐私。其中的秘诀是他们的算法改变了照片中的一些特定像素,但人眼几乎察觉不到这些变化。

    “干扰性的AI算法不能‘攻击’用于检测人脸的神经网络正在寻找的东西。” 该项目的主要作者Bose说:“例如,如果检测网络正在寻找眼角,干扰算法就会调整眼角,使得眼角的像素不那么显眼。算法在照片中造成了非常微小的干扰,但对于检测器来说,这些干扰足以欺骗系统。”


    算法1:对抗生成器训练


    给定人脸检测置信度的对抗成功率。α值是边界框区域被分类为人脸之前的confidence threshold,右边两列表示600张照片中检测到脸部的数量。

    研究人员在300-W人脸数据集上测试了他们的系统,该数据集包含多种族,不同照明条件和背景环境的超过600张人脸照片,是一个业界的标准库。结果表明,他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5%


    所提出的对抗攻击的pineline,其中生成器网络G创建图像条件干扰,以欺骗人脸检测器。

    Bose说:“这里的关键是训练两个神经网络相互对抗——一个创建越来越强大的面部检测系统,另一个创建更强大的工具来禁用面部检测。”该团队的研究将于即将举行的2018年IEEE国际多媒体信号处理研讨会上发表和展示。


    将300-W数据集的人脸检测和相应的对抗样本进行对比,这些样本具有生成的干扰,没有被Faster R-CNN人脸检测器检测到。被检测到的人脸被包围在具有相应置信度值的边界框中。 为了可视化,干扰被放大了10倍。

    除了禁用面部识别之外,这项新技术还会干扰基于图像的搜索、特征识别、情感和种族判断以及其他可以自动提取面部属性。

    接下来,该团队希望通过app或网站公开这个隐私滤镜。

    “十年前,这些算法必须要由人类定义,但现在是神经网络自己学习——你不需要向它们提供任何东西,除了训练数据,”Aarabi说。“最终,它们可以做出一些非常了不起的事情,有巨大的潜力。”

    原文链接

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    今年十月浙江理工大学教授起诉杭州野生动物园的“中国人脸识别第一案”以及近日《杭州市物业管理条例(修订草案)》被提请至杭州市第十三届人大常委会审议,草案拟规定,物业服务人不得强制业主通过指纹、人脸识别等生物信息方式使用共用设施设备的新闻又再次引起人们对人脸识别技术的关注,今天小编从以下几个角度再给大家介绍、回顾一下人脸信息人脸识别技术以及该技术投入使用的社会风险和较为典型的人脸识别相关案件,同时在文末也会附上实务经验中总结的合规启示,供参考,预计阅读20分钟。

    1

    人脸信息是什么?

    人脸照片/影像从性质上并非当然构成个人敏感信息,仅当其中的面部图像(facial image)在具体的业务场景中被用来识别或确认特定自然人时才会构成个人数据下的“生物识别数据”,从而被归纳为敏感信息,需要采取更加严格的技术和安全保障措施。

    首先需要澄清一个概念,“人脸照片”或者“人脸影像”并不直接等同于“个人敏感信息”,仅当在具体的业务场景中包含人脸图像的照片或影像经由特定技术处理后能使其具有可识别个人身份的属性时,才会被认定为“个人敏感信息”。

    以我国和欧盟现行的法律法规为例,《信息安全技术 个人信息安全规范》(“《规范》”)中将面部识别特征与个人基因、指纹、声纹、掌纹、耳廓、虹膜等一并构成个人敏感信息下的“个人生物识别信息”,《个人信息保护(草案)》中表述为“ 敏感个人信息是一旦泄露或者非法使用,可能导致个人受到歧视或者人身、财产安全受到严重危害的个人信息,包括种族、民族、宗教信仰、个人生物特征、医疗健康、金融账户、个人行踪等”;欧盟的《通用数据保护条例》(“GDPR”)也强调“生物识别数据”是指经由特定技术处理,获取的有关自然人身体、生理或行为特征的个人数据,并且该个人数据能够识别或确认特定自然人。

    2

    人脸识别技术是什么?

    简单来说,就是从人脸照片或人脸影像中提取生物识别特征,比如眉毛高度、嘴角等等,再通过特征的对比输出结果,用来在商业场所、公共、私人领域等回答“我是谁?”,“你是不是你?”,“他是个什么样的人?”的问题。

    人脸识别技术(Face Recognition technology )是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份识别的一种生物识别技术,又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称,各种设备利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。

    3

    社会风险有哪些?

    个人隐私侵犯的风险,种族、民族歧视的风险,技术滥用的风险。

    首先就是个人隐私侵犯风险,人脸信息不仅仅是自然人的肖像、名誉等人格利益的体现,更是代表着门禁的钥匙、银行卡支付的密码;而这项技术的迭代升级建立在对通过数据库所形成的深度学习训练集合进行关联比对才能完成身份验证这一基础功能上,而数据库所存储的各类信息往往直接关涉到自然人的年龄、健康状况、情绪波动等个人私密信息,潜在的网络安全,信息安全威胁直接影响到用户个人隐私保护。

    其次是民族,种族和社会群体的歧视风险, 目前市面上的众多设备都支持对肤色、“大胡子”等特征的识别,当与公共场所的管理系统或国家的公安系统连接后,部分民族、种族或者低收入群体可能会被标签从而列入“治安管理”的关注对象。

    另外则是技术滥用风险。国内物业公司追捧的进入小区刷脸,人脸识别垃圾桶等新闻屡见不鲜;而在国外,人脸识别监控往往被视为“公权力滥用”的征兆,领导人的选举活动,警察的治安管理滥用公权力也常见报端。

    4典型案例简介

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    5

    合规启示

    数据保护影响评估 目的限制原则  同意的获取

    1. 对于人脸识别等生物特征数据的使用应持谨慎态度。根据数据最小化原则,处理的个人数据应该是充分的、相关的,并且与处理它们的目的相关,而不能过于全面的收集、处理数据。只有在用其他方法无法以令人满意的方 式实现处理目的时,才可以考虑使用此类敏感数据,否则将存在较大的合规风险;

    2. 同意作为合法性基础存在较大风险。首先,同意作为合法性基础之一,只有在其他合 法性基础不适用的情况下才得以适用。其次, 同意需要符合自愿、自由要求。双方地位不平等将导致同意因欠缺自愿要素而失去效力。尤其在雇佣关系中,需谨慎应用同意;

    3. 新技术投入使用时,应当重视风险评估合规工作。形式主义的风险评估无法被监管部门认可,风险评估必须包含对处理目的必要性 及相称性的评估和说明、对数据主体权利和自由存在的风险的评估等内容。

    希望通过以上内容的介绍,大家对于目前中国市场上随处可见的人脸识别技术有一定的了解,小编也会持续关注。


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