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AI换脸饱受争议 安防是否会受冲击?

导读: 近期,GitHub疑似遭到审查,用户在未登录状态下无法访问 deepfake 这个开源项目的代码仓库,这在号称“无论是否登录,都可以访问并下载公开仓库源码”的GitHub,是比较反常的,这引发了众多讨论。

近期,GitHub疑似遭到审查,用户在未登录状态下无法访问 deepfake 这个开源项目的代码仓库,这在号称“无论是否登录,都可以访问并下载公开仓库源码”的GitHub,是比较反常的,这引发了众多讨论。

deepfake究竟是什么,为何受到了限制访问的待遇?其实,deepfake是一种利用深度学习技术交换图片或视频中人物面部图像的工具,即传说中的“换脸神器”。实际上,“换脸”技术早已应用于电影行业,例如电影《不可思异》拍摄过程中,片方就用这一技术让大鹏替代了杜汶泽的所有戏份。起初,电影中换脸要耗费大量时间与精力,DeepFakes的出现可以说是一个突破,用户很容易就能够制作出足以乱真的视频。

换脸技术目前饱受争议,一方面,若是利用不当,将给许多无辜的人造成困扰,乃至加剧假新闻传播;但是另一方面,换脸技术又可以给人们带来惊喜,例如站立式AI合成主播就应用到了换脸技术。未来,借助AI,直播中换脸和换声正在同步向前跨越。

但是,AI看视频可不是为了好玩:比如在安防领域工作的人脸识别系统。人脸是一种重要的身份标识,公安机关在日常巡逻、户籍调查、出入境管理和刑事案件侦查中,都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份,人脸识别结构化云识别可为这类实战应用效率,节省警力,提升实战能力。人脸识别技术不仅提高了社会各界对安防行业的投资热情,更是大大增强公民日常生活的安全性。随着技术发展,车站安检、酒店入住、上班打卡等都可以“刷脸”解决,人脸识别几乎无处不在。

在此背景下,如果违法分子窃取到了某人人脸数据,那么他就可以通过换脸软件,方便地入侵这个人的各种电子资料。这将为用户个人带来巨大困扰,甚至财产损失。

幸运的是,与互联网不同,安防领域人脸识别更为复杂,被破解难度很大。安防人脸识别场景一般在道路、车站摄像头下,受检人并没有意识伪装,同时,人脸图像采集过程中用到了专用加密、多光谱、3d采集模组等严密技术,而拥有人脸识别技术的安防企业均拥有核心算法和防伪方案,面对“换脸”这种初级攻击手段,一般的动作检测就可以防住。

此外值得一提的是,安防领域多模态识别逐渐兴起,人脸识别将与其他生物识别共同应用,因此不必过多担忧。

结语:不可否认,“换脸”技术确实会对人脸识别造成一定的冲击,但安防人脸识别并不是孤立的系统,在重重安全措施保护下,用户无需担忧。不过,我们不能因之完全否定“换脸”技术,而是应该审慎思考,如何将它用上正道,发挥其积极作用。

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