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小视科技直击315人脸漏洞 正式发布活体2.0产品

公司新闻 2017-03-16 3570 阅读

        在今年的315晚会上,央视指出了人脸识别在手机应用中存在的安全漏洞:经过处理的社交平台照片,可以通过银行APP的活体检验,实现了刷脸登陆。被破解的人脸识别技术为用户和平台带来了双重风险。从2014年开始,小视科技就一直致力于增强人脸识别在不同应用场景下的安全性,提高用户体验。在小视科技“活体2.0”版本中,采用了全新活体技术,通过区分真实人脸在摄像头前反光的成像与合成影像的反光成像,甄别镜头所面对的是真实用户还是恶意攻击,从而对315晚会中出现的类似假脸攻击行为作出反击。


315晚会上的假脸攻击是怎么造成的?


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      在央视的315晚会中,主持人使用单张静态图片在APP中进行验证。APP锁定五官的位置和纹理等信息,用仿射变换等图像处理手段将这些纹理投影到一个带表情的模板上(比如不同程度的闭眼 、微笑等),顺利的通过了一些APP的验证。这是传统活体算法中存在的致命弱点——依靠行为人配合做动作来确保对方是真实的人,却不能防止合成影像的攻击。目前,很多技术已经可以基于单张人脸图像来合成一个人不同的面目动作,基于全新的深度学习图像生成技术也可以合成类似的序列,这令传统的活体技术隐患重重。


小视科技“活体2.0”利用光线防御假脸攻击


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       事实上,屏幕或者投影幕布等展示出来的图像,它反射的光与人脸反射的光相比,存在着很大差异。小视科技的新活体技术“活体2.0”在基于深度学习,经过千万图片、视频的海量数据训练后发现:真正的人脸在摄像头前进行数据采集时反光所得成像,与屏幕显示的图片,打印出的照片图像,3d打印的物体成像是完全不同的。基于海量数据的神经网络可以捕捉到视频序列中的这些不同之处,由此来判断对象到底是真实存在的人,还是伪造的恶意攻击。


       大量的测试数据表明,小视科技“活体2.0”可以有效防止合成视频,屏幕投放图片,实体照片攻击等。其精度和抗攻击程度大幅超越了传统活体。只需要输入采集的人脸实时视频流,“活体2.0”就能在不被用户察觉、非动作配合的情况下,自动将活体检测算法植入视频流。看似只是做了识别,实则已经触发活体。


多管齐下,保障金融安全

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       为了满足客户不同场景下的活体检测需求,小视科技已将“活体2.0”的 SDK植入安卓、 IOS和微信公众号、微信小程序等多个平台。这也是业内首批多平台植入活体技术的人工智能科技企业。


       人脸识别只是金融行业多重保护中的一个环节,小视科技依托来自中国科学院院士、俄罗斯工程院院士、中国国家“青年千人计划”学者、知名金融公司高管等各行业人才,依托机器学习算法,基于互联网海量数据,为消费金融、银行、保险、租车、婚恋等提供风险预警、信用历史评估、智能投顾等系列服务,利用多重手段,降低金融风险,守卫金融安全。