面部识别已成为智能手机身份验证、银行业务和监控领域当前安全系统的重要支柱。然而，随着面部识别应用的不断增加，欺骗攻击的可能性也随之增加，即冒名顶替者使用人工生物特征输入来绕过面部识别系统。反欺骗技术已成为解决此问题的最有效方法，可确保只有活人才能通过安全系统。
人脸防欺骗的重要性
人脸反欺骗是指检测和阻止试图诱骗视觉识别系统接受照片、视频或面具作为 Android/Windows 应用程序或游戏身份证据的方法。随着人脸识别系统在身份验证、支付授权和公共安全方面的使用迅速增加，这一点变得越来越重要。
解锁智能手机或登录银行应用程序。
安全地授权交易。
监控公共区域。
然而，随着面部识别技术的普及，犯罪分子已将目标锁定在这些系统上。这成为一个重大风险，因为攻击者可以在试图欺骗系统时提供虚假的生物特征样本（称为呈现攻击）。身份盗窃、金融诈骗或危及医疗保健或边境管制等敏感领域的可能性可能随之而来。
活体检测已成为解决这些挑战的关键解决方案。通过验证输入来自活体人而非静态或预先录制的表示，活体检测为面部识别系统增加了一层必要的安全保障。
理解演示攻击
演示攻击涉及尝试使用虚假输入来欺骗生物识别系统。这些攻击利用了传统面部识别系统的漏洞，这些系统只注重特征匹配而不验证活体性。
演示攻击的类型
以下是一些最常见的演示攻击类型：
这些技术利用一个人的高分辨率照片来欺骗系统。这些照片通常经过层压或纹理处理，以模仿皮肤特性。
在这种方法下，一些预先录制的视频或数字图像会被显示到屏幕上以冒充某人。
这些攻击利用硅胶或乳胶等材料制成的 3D 面具来复制面部轮廓。
一些现实世界的例子表明了这些攻击所带来的问题：
- 2023 年，诈骗者使用打印的照片绕过福利门户网站，因为那里没有深度感应来测量人的存在。
- 在银行系统中，重放攻击已经在远程身份验证过程中看到了预先录制的视频。
- 面具袭击已经变得相当复杂；欧洲刑警组织报告称，使用超逼真面具的边境突破事件有所增加。
什么是人脸活体检测？
活体检测是一种验证所呈现的脸部属于活体个体而非伪造来源的技术。它通过分析运动或纹理等动态特征来区分真实用户和虚假输入。
传统面部识别与反欺骗系统之间的主要区别
- 传统的面部识别利用面部特征并尝试将其与存储的模板进行匹配。
- 反欺骗系统使用眨眼等生理指标和纹理等材料特性技术为活体验证增加了一层额外的验证。
活体检测技术
现代反欺骗系统在区分真人面孔和欺骗性面孔的特征方面有所不同：
纹理分析
在该方法中，可以通过检测面部表面特性来检查是否存在不一致性，以显示是否存在欺骗行为的证据。例如：
- 打印的照片通常缺乏人体皮肤的自然纹理。
- 数字屏幕可能会出现像素化或不自然的平滑度。
运动分析
这些方法用于识别不自主的动作，例如眨眼或轻微的头部倾斜。这种自然动作很难以静态图像的精确度复制。
深度检测
深度感应技术利用红外传感器或结构光映射面部的三维结构。该技术可以轻松区分平面（如照片）和具有深度的实际面部。
时间分析
时间分析是对视频中的连续帧进行分析，以识别表明一段时间内存在重放攻击的不一致情况。例如，屏幕闪烁或循环可能表明在身份验证尝试期间使用了数字显示器。
深度学习方法
深度学习模型可以在大型数据集上进行训练，通常可以高精度地将输入分类为真假。例如：卷积神经网络 (CNN) 可以分析皮肤纹理或运动动态等复杂特征。
人脸防欺骗的挑战
更强大的反欺骗系统的开发仍然面临几个挑战：
欺骗方法多种多样，从低质量图像到高质量图像，再到高级深度伪造。
环境变化（例如照明条件和设备质量）会影响系统性能。
由于训练数据集不平衡，一些早期系统在某些种族群体上往往有更高的错误率。
由于道德和后勤方面的限制，无法收集足够数量的多样化高质量数据来训练人工智能系统。
人脸防伪的未来
新兴趋势表明反欺骗技术取得了令人兴奋的发展。
- 多模式方法： 这涉及配对不同的生物识别技术，例如面部和声音，以确保额外的安全性。
- 高级神经网络： 获得更好的架构，以便更好地概括整个人口统计数据。
- 生物特征融合： 将各种生物识别模式集成到统一的系统中，以实现更可靠的身份验证。
随着面部识别在银行、医疗保健和智能设备领域的应用，对可靠的反欺骗机制的需求将持续增加。
面部数据收集如何为反欺骗 AI 模型提供支持
高质量的数据对于开发有效的反欺骗系统至关重要：
- 数据应该可以推广至世界其他地区，涵盖多样化的人口统计和环境条件。
- 这就是为什么注释在创建标记数据集时如此重要，它有助于区分真实输入和欺骗输入。
Shaip 的案例研究展示了数据收集的最佳实践：
一例 Shaip 的研究 揭示了强大的反欺骗方法的重要性。该公司开发了一个包含 25,000 个视频的数据集，其中包含真实和欺骗输入，以训练用于生命检测的 AI 模型。
- 该数据集是由五个民族的 12,500 名参与者共同开发的。
- 元数据标记确保每个视频都标注了照明条件和设备类型。
- 分阶段交付允许在每个阶段进行质量检查，同时还可以捕捉不同的场景。
与我们合作的组织可以更快地促进人工智能模型开发，为其反欺骗系统提供高精度和稳健性。
