當(dāng)今應(yīng)用較為成熟且廣泛的智能技術(shù)有哪些?人臉識(shí)別算是一例。《麻省理工科技評(píng)論》曾將其列為2017年“十大突破性技術(shù)”之一。

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不過(guò)，隨著人臉識(shí)別技術(shù)的逐漸成熟，“反人臉識(shí)別”也頻繁出現(xiàn)在公眾視野之中。如今，僅用一張貼紙、一個(gè)紋身、一件特殊的T恤就能干擾人臉識(shí)別的新聞層出不窮。

對(duì)此，許多企業(yè)在進(jìn)行人臉識(shí)別驗(yàn)證的時(shí)候都需要配合活體檢測(cè)，以防被圖片蒙混過(guò)關(guān)。然而，這一方式也可以通過(guò)動(dòng)圖來(lái)破解。在某寶就有許多商家提供身份認(rèn)證活體檢測(cè)的動(dòng)圖，能夠做到點(diǎn)頭、眨眼、張嘴、搖頭等動(dòng)作。另外，2019年的美國(guó)黑帽大會(huì)上，騰訊玄武實(shí)驗(yàn)室的安全人員就通過(guò)給“無(wú)意識(shí)”的人員戴上專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的眼鏡，就能訪問(wèn)機(jī)主的iPhone并通過(guò)移動(dòng)支付應(yīng)用程序向他們自己轉(zhuǎn)賬。

除此以外，人們對(duì)對(duì)抗樣本的關(guān)注度也逐漸攀升。所謂對(duì)抗樣本，就是將噪聲引入正常數(shù)據(jù)樣本，并導(dǎo)致人臉識(shí)別模型的識(shí)別出現(xiàn)錯(cuò)誤。對(duì)抗樣本使得深度學(xué)習(xí)模型的正確率嚴(yán)重下降，對(duì)現(xiàn)有模型提出了挑戰(zhàn)，也對(duì)攻防提出了新要求。

從上述情況可以看出，人臉識(shí)別技術(shù)有很大的脆弱性，不僅易被破解，也容易讓垃圾樣本通過(guò)識(shí)別分類(lèi)系統(tǒng)。

這顯示了人臉識(shí)別技術(shù)存在的風(fēng)險(xiǎn)。近幾年，兜售人臉信息、人臉數(shù)據(jù)泄露等新聞并不罕見(jiàn)，這些數(shù)據(jù)若被有心人利用，再配合一些“打包”出售的輔助數(shù)據(jù)，就可以偽造某人的視頻資料，從而盜取資金，乃至從事非法活動(dòng)。

在人臉識(shí)別的幫助下，近年來(lái)警方破獲了許多案件，若不法分子也利用反人臉識(shí)別技術(shù)隱藏，將對(duì)案件的破獲產(chǎn)生不利影響。

當(dāng)然，這些技術(shù)的出現(xiàn)并非完全是壞事。如今人臉識(shí)別技術(shù)較為普遍，無(wú)論是街頭巷尾的攝像頭，還是人人隨身攜帶的手機(jī)，人們很難完全避開(kāi)被識(shí)別，而信息保護(hù)也無(wú)法做到萬(wàn)無(wú)一失，反人臉識(shí)別技術(shù)若運(yùn)用得當(dāng)，就可以為個(gè)人隱私提供保護(hù)。

既然如此，運(yùn)用人臉識(shí)別的系統(tǒng)還是否可靠?

實(shí)際上，在安全級(jí)別要求較高的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，人臉識(shí)別并非唯一認(rèn)證手段，而是配合虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別、密碼等其他手段進(jìn)行驗(yàn)證。系統(tǒng)設(shè)計(jì)者應(yīng)當(dāng)充分考慮應(yīng)用場(chǎng)景的需求，做到即便捷又安全。

而人臉識(shí)別技術(shù)用于追逃時(shí)，不僅應(yīng)該考慮非目標(biāo)群體的隱私保護(hù)，也應(yīng)該進(jìn)行多線索追蹤和多元取證，不能盲目依賴(lài)人臉識(shí)別技術(shù)。

在信息化的現(xiàn)代，人們分享的每一張照片、每一個(gè)視頻，都存在被非法利用的可能，因此當(dāng)自身利益受到侵害時(shí)，應(yīng)該勇敢地拿起法律武器，及時(shí)向公安機(jī)關(guān)進(jìn)行舉報(bào)，維護(hù)自己的合法權(quán)益。