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发布时间：2017-05-23
花式破解人脸识别技术通过分析，他发现市面上大部分使用了人脸识别技术的软件，其识别流程均大致如下：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）高小厨表示，一般的APP开发者不会自己开发人脸识别技术，而是通过第三方的API接口或SDK组件来获得人脸识别功能，基于这个特点，他对人脸识别技术从接入到实际使用过程中的每个关键点进行了分析，最终在多个环节都找到了多个突破点，只要略施小计，就能让人脸识别形同虚设。1.注入应用绕过活体检测高小厨首先在现场演示了通过注入应用的方式来篡改程序，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别。2.视频攻击绕过活体检测如果说前面的方法需要一些技术门槛，那这个方法就可以适用于所有小白用户，只需要安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片（这个应该不难），输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。4.脸部模具绕过云端检测既然3D建模能成功绕过人脸识别，高小厨立刻想到了使用3D 打印来进行尝试，结果却出乎意料的失败了，在分析了失败原因时，他说:通常人脸识别会分析脸部的多个特征值，而有的人脸识别技术会在眉毛部位提取多个特征点，而3D打印如果不够精细，打印出来人脸一般会缺少眉部特征。如果3D打印模型只采用了一种材料，打印出来的人脸模型颜色会过于单一，比如材料是黄色的，眉毛也是黄色的，这会大大降低识别的成功率。5.利用接口防护不当和各种奇葩的设计缺陷高小厨发现，部分APP在使用上传人脸图像时，没有对图像数据进行签名，导致图片可以被工具截获然后篡改，而有的则是在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解。视频大数据的价值还未发掘一般看来，视频的冗余数据太多，只有发生了突发事件才会回看记录，所以大部分视频数据的存储很短，超过一周的少之又少。而另一方面，由于数据读写要求高，云端存储极为昂贵（几千元1TB），所以绝大部分数据都是存在前端。视频智能分析的初衷就是要解决冗余数据的问题，把人从枯燥的监控中解放出来，帮助人更好的眼观六路。所谓智能的核心就是目标识别和行为分析，按照应用的要求设定规则，当视频中的信息符合规则时才进行告警和记录，常见的应用包括入侵检测、周界告警、车辆识别、交通违法监控等。目前行业主流的智能分析厂商，如国外的ObjectVideo、ioimage、Emza，国内的卓扬科技、文安科技、智安邦科技等，基本都是围绕“监控”二字，属于视频数据的初级加工，一般只是对单个摄像头的视频信息进行实时处理，按一定规则产生事件数据（如告警事件、车辆计数），跨空间和时间范围的二次加工分析还比较少，因此，视频监控领域并未真正的形成互联网意义上的大数据。不过视频监控数据必定能成为下一个大数据的宝库。一方面，它具备了典型的大数据4V特征，数据量巨大、多样化、表面上无序、但暗含着无数人和物的行为。另一方面，它是真实世界的写照，这与互联网获得的大数据有很大不同，真实世界蕴含了无数难以用格式化文字表达的信息，比如人通过视觉可以快速形成判断，一个地方是繁荣还是衰退，气氛是紧张还是欢快。当然，前提是，存储成本能降下来，数据处理能力能升上去。 人脸识别数据结构化,人脸识别技术平台,中博晨鹰科技发展江苏有限公司由中博晨鹰科技发展江苏有限公司()提供。
