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通过人脸活体检测技术的应用,避免实名认证环节中人脸识别被攻击的风险

,用户的人脸将会被跟踪,以防止在认证的中途用户人脸被切换,并且在整个认证过程中会抽取多张人脸照片与后台人脸识别比对服务器预存的用户人脸照片进行人脸比对,以防止其他人进行假冒。 一个可以正常工作的人脸识别系统,除了实现识人之外,还需要其他的技术进行辅助,其中在人脸识别身份认证系统中很重要的一项技术就是人脸活体检测。 人脸识别系统除了“识人”之外,还需要“识真”,也就是说在系统面前,不仅要证明这个人的脸是不是这个人的脸,还要证明这张脸是不是活体的人脸,而不是图片、视频、或者带着面具的人脸。 针对几种攻击人脸识别系统的手段来看一下人脸活体检测具体是怎么工作的: 1、简单照片攻击与动作活体 不坏好意的人或者犯罪分子拿合法用户的证件等照片来攻击人脸识别系统,但是照是静物,不能做动作,所以我们就用动作人脸活体检测指令来防范它 而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术,非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明:文章为本人原创,禁止转载

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谷歌曝光人脸识别专利,笔记本电动屏幕扫脸即可自动开合 | 热点

这项专利会通过人脸识别系统来自动认证和解锁设备,并且可以跟踪脸部位置,自动地将笔记本屏幕调整至舒适的角度。 自从苹果发布带有人脸识别功能的iPhone X,人脸识别技术也进入大众视线,成为热门话题。 其实人脸识别技术很早进入商用研究,只是由于技术限制,落地产品很少。 近日Patently Mobile披露了一项谷歌的专利“内置电机的笔记本电脑屏幕位置调整”。 这项专利还会通过人脸识别系统来自动认证和解锁设备,并且可以跟踪脸部位置,自动地将笔记本屏幕调整至舒适的角度。 而当脸部识别系统检测到笔记本前面没有用户时,就会自动闭合笔记本电脑屏幕,并且锁定设备防止其他用户尝试访问设备,确保安全性。 ? 这项专利是谷歌在2013年递交申请的,近日才公开。 人脸识别技术正处于迅速发展时期,美国、中国、日本、韩国为世界人脸识别技术的研发大国。目前,专利公开量排名前4位为中国、美国、日本、韩国。其中,中国的专利申请数量在近5年来增长迅速。

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    315曝光人脸识别漏洞,你的自拍可能让你“倾家荡产”

    厉害了,在技术人员的帮助下,主持人用一张观众的自拍照就通过了“刷脸登录”的人脸认证系统。 ? 其中,让小编印象最深的可能就是主持人现场“揭秘”的人脸识别漏洞。 在技术人员的帮助下,主持人用一张观众的自拍照就通过了“刷脸登录”的人脸认证系统,这也让之前推出人脸识别技术的支付宝无辜躺枪。 然后主持人将这个模型“覆盖”到自己的脸上,顺利地通过基本的活体检测步骤,骗过人脸识别系统。 ? 当前,传统的人脸识别系统多是通过动作来判断识别对象的真假,从破解上来讲还是比较容易的。 幸而,随着技术的提升,现在的人脸识别系统已经可以根据摩尔纹,像素点纹理等因素识别出合成的视频、图像与自然视频、图像的差异,可以在很大程度上避免晚会上的出现的那种漏洞。

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    人脸识别的三类安全风险及四类防护思路

    第二类,通过对人脸识别系统的攻击,实现人脸识别系统的终止。 阻塞:DDoS流量攻击方式阻塞识别与认证,使人脸识别系统失效。 篡改:远程入侵篡改人脸识别系统验证流程、信息、数据等,使虚假或无效人脸数据通过。认证, 劫持:通过劫持传输、验证、数据库等信息,将后台或前端的真数据替换为假数据,以实现虚假人脸信息的通过。 各地区也都出台了相应的人脸识别措施,比如不得强制采取人脸识别信息等等。 为了规范人脸应用健康发展,行业机构逐步牵头引领标准制订。 近日第二批“可信人脸应用守护计划”成员单位公布,顶象等多家企业入选。顶象将与各界通力合作,积极探索人脸应用治理与发展的可信指引,助力人脸识别应用安全发展,共建可信的人脸应用生态。 第三类,保障人脸识别系统安全性。

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    基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求

    这几天分别介绍了:基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架《密码模块安全要求》与《密码模块安全检测要求》《移动智能终端安全技术要求及测试评价方法》与TEE本篇针对目前信安标委《基于可信环境的远程人脸识别认证系统技术要求 基于可信环境的远程人脸识别认证系统由客户端、服务器端、安全传输通道组成。客户端由环境检测、人脸采集、活体检测、质量检测、安全管理等模块组成,模块应在可信环境中执行。 服务器端由活体判断、质量判断、人脸注册、人脸数据库、人脸比对、比对策略、安全管理等模块组成。人脸识别系统是信息系统身份鉴别的实现方式之一。 规范根据GB17859-1999的安全保护等级划分的思想,并基于GBT 18336.3-2015中EAL 3 和 EAL 4的安全保障要求,本标准将人脸识别认证系统的功能、性能和安全要求分为基本级和增强级 人脸识别系统当错误接受率为0.01%时,错误拒绝率应不大于5%活体检测正常通过率宜不小于99%。活体检测攻击拒绝率宜不小于99%。

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    学界 | 山世光等四位学者带来生物特征识别精彩报告

    最后王亮研究员介绍了如何建立一个简单实用的的步态识别系统。该系统使用端到端的深度神经网络来进行步态分割以及步态识别。 徐明星:语音处理技术在无监督身份认证中的应用 ? 清华大学的徐明星教授从产、学、研等方面介绍了语音处理技术特别是声纹识别的应用。 徐明星教授首先介绍了基本概念。 二:社保生存认证。 三:社区矫正系统。 四:公共安全。 五:电子政务。 六:移动领域。 七:车联网、门禁、考勤。 徐明星教授进一步补充应用中的挑战即对鲁棒性的要求。 徐明星教授最后介绍了当前的声纹识别发展比较好的方向,包括语音支付、网络安全、生物认证等。 山世光:人脸识别的近期进展与应用 ? 主要包括这几个方面: 一:基于CNN的人脸检测,之后拓展为多任务 CNN 和 PCN。 二:完全端到端的级联CNN用于人脸特征定位。

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    NEC将打造大型犯罪侦查生物识别系统

    近日NEC集团子公司NEC美国对外宣布,已协助美国洛杉矶郡警察局以服务型方式顺利导入犯罪侦查用的“多模生物识别系统”,利用指纹、掌纹、人脸、虹膜等生物信息来进行身份的识别。 该系统目前已与加州司法部及FBI在内的多个数据库进行了串接,未来将成为全球最大的犯罪侦查用生物识别系统之一。在系统部署运行的第一周里,通过指纹对比,让107件未破案件取得了突破性进展。 在20世纪70年代时,NEC便开始了指纹识别、掌纹识别和人脸识别等生物特征认证技术的研发,旗下生物识别产品群“Bio-IDiom”系统已进入全球70余个国家当中,这套“多模生物识别系统”正是基于此打造的

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    一文了解人脸识别:从实现方法到应用场景都讲明白了

    因此,狭义上的人脸识别一般指的是通过人脸图像进行身份确认或查找的场景。 生物信息识别的认证方式与传统的身份认证方式相比,具有很多显著优势。 例如传统的密钥认证、识别卡认证等存在易丢失、易被伪造、易被遗忘等特点。而生物信息则是人类与生俱来的一种属性,并不会被丢失和遗忘。 该方法与传统的钥匙开锁、指纹识别、虹膜识别等均属于身份认证。这需要系统判断当前被检测人脸是否已经存在于系统内置的人脸数据库中。如果系统内没有该人的信息,则认证失败。 2. 深度学习模型的预测能力相对于传统的人脸识别方法要强得多,因为它以大数据样本训练取胜。也正因如此,有的人脸识别系统中有人脸校正这一步,而有的模型中则没有。 4. 上述过程在实现上可能会很复杂,但是对于大多数的人脸识别应用而言,大致的思路是相同的。将上述内容归结为人脸识别系统构建的一般方法,我们将在后续的内容中以这样的思路进行人脸识别系统的设计与实现。

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    构建可信AI,四大专家共议隐私保护增强的生物识别新趋势

    基于生物特征的认证方式已存在广泛的应用。以人脸识别为例,该技术在如手机解锁、刷脸支付、机场 / 门禁等场景均有应用。相应的,对于人脸数据的收集和滥用等现象也在近期引起了海内外的大量关注。 我们可以看到人脸识别已率先实现商业化, 并已经形成了相对成熟的产业链,赋能了金融、安防等传统领域以及刷脸认证、移动支付等场景。 据相关资料显示,人脸识别的产业规模正在持续扩大。 对于人脸识别的安全与合规问题,石霖主任表示,在安全层面,人脸识别系统作为信息系统,必然存在一些安全的漏洞。 同时,石霖主任分享了护脸计划正在推动的一系列工作: 一、 编制了《人脸识别系统通用可信能力要求》。护脸计划将人脸识别目前面临的典型攻击手段和场景进行分级。 ;以及针对人脸识别系统可信研发管理评估服务。

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    产品分享 | 腾讯云慧眼私有化方案,筑牢金融自主安全锁

    从产品本身看,腾讯云慧眼私有化方案有如下安全能力: 1 智能分级认证 搭建风险感知引擎系统,判断业务流程风险等级,根据风险等级智能选择对应的活体验证模式,如低风险业务流程使用轻量验证;灵活切换验证难度, 3 设备风险实时检测 设备风险实时检测基于自主研发的设备风险检测识别能力,集成到现有的慧眼人脸核身SDK增强版中,通过验证设备的部分信息,由后端对当前设备进行可信认证,能有效拦截摄像头劫持、恶意注入等攻击类型 4 获得多项认证,并通过多个国家级安全检测 在“移动金融客户端人脸识别技术检测”项目中,通过了国家金融科技测评中心(简称“NFEC”)的技术检测,成为首款完成NFEC移动金融客户端人脸识别技术检测的产品 在国家语音及图像识别产品质量检验检测中心(简称“国检中心”)首个面向人脸识别系统安全性的国家级检测与评估中成为首批通过测评的人脸识别系统安全产品。 通过授权认证、商机共享、技术共建、平台助力、品牌升级、标杆打造等合作形式,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。

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    上线三年却很“鸡肋”的微信声音锁究竟做错了什么?

    ▌为何声纹识别是身份认证的最佳解决方案? 实际上,在当前生物识别技术发展的过程中,像人脸识别、指纹识别多少会存在被信息被盗用的可能性。 其次是真实意图检测,即认证能体现被认证者的真实意图,在用户知情且愿意的情况下。 三是防时变,即降低人的声纹随时间变化对认证行为准确性的影响。 以目前指纹、人脸识别应用比较多的手机身份认证场景为例,很少能在公共场合下看到人对着机器大声说话交流。 “这其实还是在于市场的认知过程。很多人一开始都会觉得声音不可靠,甚至会觉得声音说起来怪怪的。 以智能汽车声纹识别系统为例,从前端传感器数据采集,到中间算法处理,再到后端车辆控制环节,以及最后的开关部分,均嵌入了声纹识别技术。 之前我们还给微信声音锁团队的负责人特意写过技术报告,(声音锁)在安全和用户体验上做的都不够好……”隐约中可以察觉到,腾讯的业务逻辑很大程度上决定了其不会在语音尤其是声纹探索方面给予很高的优先级,这也就给了其他人一定的生存空间

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    在疫情风险方面,由于消费刷脸认证基于瞳孔检测,整个过程学生无需取下口罩。学校方面也没有强行要求学生使用人脸支付,校园一卡通仍然可以使用。 “像支付宝或者银行的人脸识别系统,应该是属于技术或安保程度比较高的,但也发生过问题。曾有被告人用别人的人脸信息,轻易绕过支付宝的人脸认证系统,顺利开设了账户,而被告人并不是什么高级黑客。” 目前市场上人脸识别系统安全防护能力良莠不齐,一些人脸识别技术或产品存在明显的安全漏洞,在人脸识别技术广泛应用的背景下,这给消费者的人身财产安全都带来了风险。 “在远程身份认证的场景下,几乎所有的生物识别技术都不适合单独使用”,“刷脸虽方便,但并不是哪里都可以用。从纯粹安全工作的视角来看,人脸信息用作身份认证一定要结合应用场景”。 从使用环境角度看,最好有人值守,如机场、火车站、小区、办公楼等,这也可以一定程度上防止有人利用照片、假脸或数字仿真等方法欺骗识别系统

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    基于瞳孔检测,湖北中学推出人脸支付!网友提出安全投诉,学校:符合法规,无风险

    在疫情风险方面,由于消费刷脸认证基于瞳孔检测,整个过程学生无需取下口罩。学校方面也没有强行要求学生使用人脸支付,校园一卡通仍然可以使用。 “像支付宝或者银行的人脸识别系统,应该是属于技术或安保程度比较高的,但也发生过问题。曾有被告人用别人的人脸信息,轻易绕过支付宝的人脸认证系统,顺利开设了账户,而被告人并不是什么高级黑客。” 目前市场上人脸识别系统安全防护能力良莠不齐,一些人脸识别技术或产品存在明显的安全漏洞,在人脸识别技术广泛应用的背景下,这给消费者的人身财产安全都带来了风险。 “在远程身份认证的场景下,几乎所有的生物识别技术都不适合单独使用”,“刷脸虽方便,但并不是哪里都可以用。从纯粹安全工作的视角来看,人脸信息用作身份认证一定要结合应用场景”。 从使用环境角度看,最好有人值守,如机场、火车站、小区、办公楼等,这也可以一定程度上防止有人利用照片、假脸或数字仿真等方法欺骗识别系统

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    揭秘微信身份证背后的高科技——人脸识别技术

    第一批成功开通居民身份证网上凭证的市民 身份证“网证”是依据《居民身份证》,以身份证制证数据为基础,通过国家“互联网+可信身份认证平台”签发,“网证”与实体身份证芯片是唯一对应的电子映射文件。 未来,住酒店、坐高铁、坐飞机、买票、银行开卡等众多要求实名制的应用场景,都将通过“网证”实现国家法定证件及身份认证。 ? 人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。 人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ? 人脸图像特征提取人脸图像特征提取 人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

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    懂点人脸识别知识

    就是我们先告诉人脸识别系统,我是张三,然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。 5.活体鉴别 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体,比如,指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套,人脸识别系统所采集到的人脸图像,是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片 因此,实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节,例如,要求人左右转头,眨眼睛,开开口说句话等。 在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证,在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼,这是活体鉴别很好的一个例子。 二、人脸识别的应用场景 了解了人脸识别的基本原理,我们再看看人脸识别能运用到什么场景中?场景有很多,如安防领域来发现犯罪分子,人脸认证用来门禁和手机解锁等。

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    人脸识别的时候,一定要穿上衣服,否则 ...

    不少软件在进行身份安全认证时,人脸识别都是必不可少的重要一环。 但你真的以为,人脸识别就只是拍“人脸”吗? ? 你想象中的人脸识别: ? 后台工作人员看到的人脸识别: ? 鉴于很多用户误以为人脸识别系统只会将人脸的部分上传,于是在拍照时毫无顾忌。 因此,这条消息曝光后很快引起了网友们的关注,#人脸识别一定要穿上衣服#的词条也火速登上了微博热搜。 ? 有网友提议,平台方应提醒用户“人脸识别系统后台人工审核时,可以看到摄像头全景”,这也应该是在消费者的知情权范围内的。 ? 实际上,现实生活中,在一些特殊的身份认证环境下,人脸识别的确是存在人工审核环节的。 早在去年便有博主提醒,需要人脸动态识别(比如眨眼、摇头等)的APP,基本都是人工审核。 ?

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    人脸识别技术一夜躺枪后 百度、旷视、商汤、云从等是这样“技术”回应的

    不少观众看到主持人在现场技术人员支持下,仅凭两部手机、一张随机正面照片及一个换脸App,分别就一张”眨眨眼”的照片和一段”活体检测”场景模拟,成功“攻破”人脸识别系统。 它们的回应手段 百度-模拟晚会场景,从活体检测角度回应 节目结束仅仅5分钟,百度深度学习实验室主任林元庆便被邀请在百度科技园的人脸识别闸机做一次亲身验证,看百度人脸识别系统究竟能否被一段视频“骗过”。 云从的人脸识别系统后端进行识别时,会判断人脸图片是否为云从采集并且加密的人脸图片。且这种加密方式需要的加密模板和加密参数很复杂,一般无法破解。 、支付等场景使用时,应当将人脸与声纹、指纹、虹膜及其他生物认证信号相融合,多个方面同时发力,从而提高安全门槛,保障用户安全。 就算他们自己不自觉,他们的客户也会提醒他们潜藏在暗处的欺诈团队们的各种手段和隐忧,务必要求技术提供方在保证一定用户体验的同时,尽量将人脸与声纹、指纹、虹膜及其他生物认证信号相融合来提高安全门槛。

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