“刷脸”怕被模仿？腾讯优图放大招上线“光线活体”技术

今年央视315晚会上，人脸识别的安全漏洞被无情撕开。

主持人现场提供了一张自己的证件照，经现场技术处理，这张照片被快速生成了与观众本人一模一样的3D人脸模型。随后，主持人将观众的3D脸模套在自己的脸上直接“换脸”，按照APP中活体检测的提示依次完成眨眼、转头、微笑等动作，竟然骗过了APP，顺利完成了活体检测认证。

一时间舆论哗然。

实际上，诸如利用“视频”破解人脸识别设备的新闻屡见不鲜。人们使用一些3D建模技术便可以驱动用户的单张照片或视频做出系统要求的摇头、张嘴、眨眼等动作。

那么，看起来高大上又方便的人脸识别技术真的安全吗？在一个人不知情的情况下，他人是否能够轻易通过偷拍视频或获取图片的方式，用此项技术模仿他人人脸，进而顺利实现人脸解锁，攻破人脸识别的身份核验？

雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，目前，人脸识别技术常见被攻击手段主要有两种：一是纸片翻拍，即通过打印用户的照片进行验证；二是各类屏幕视频的翻拍以及合成。

针对以上两点，很多技术厂商都基于人脸识别方案做了一些活体检测的防护（主要为摇头、眨眼等）。但后来发现，这些技术都无法越过理想的安全上限，因为技术的进步还是比不上人为因素的阻碍来的快速。

由此可见，依赖原始的纯2D自拍类照片，有着不小的安全局限性。分析人脸3D信息，物理质感，甚至挖掘更多模态的传感器信息，才是做到安全刷脸的必经之路。

在2017腾讯全球合作伙伴大会上，腾讯优图针对“刷脸”漏洞推出了名为Aurora Guard(极光守卫)的光线活体技术。它通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线，投射到面部并由摄像头接收，最后再用一系列算法处理和卷积神经网络，从包含变化光线信号的视频中，分析并推导活体判断所需的人脸3D和质感信息。

据悉，该活体检测技术可以有效防止恶意用户采用照片、面具、假人甚至是视频伪造真人，欺骗系统的安全隐患。

雷锋网了解到，之前也有技术厂商通过采集红外光和可见光作为输入数据，结合硬件专用的应用驱动功能，通过红外成像、立体成像检测、红外与可见光成像匹配识别，这是基于特殊硬件的3D方法；另一种则是依赖纯2D的方法，通过分析人脸皮肤的纹理及微小动作带来的光流场的规律变化进行活体检测。

从表面来看，腾讯优图的“光线活体”与之相比又有重大技术突破。该技术从一开始，就不需要复杂定制的红外光斑发射器作为光源，选择了移动设备上最直截了当的光源来发射可变化光线：你的屏幕。由屏幕来发射不同颜色和强度的光线，投射到面部并由摄像头接收，最后再通过一系列算法处理和卷及神经网络，从包含变化光线信号的视频中，分析并推导活体判断所需的人脸3D和质感信息。

虽说近期很多厂商推出的红外活体技术能够暂时遏制人脸识别设备被“破解”现象，但由于设备模块体积较大，大多都还是应用于TO B或TO G场景，不太适合TO C场景使用，而选择屏幕当做光源发射可变化光的“光线活体”技术可以适配所有移动设备和刷脸机器。如果在技术稳定性不错的前提下，可以预见的是，加载“光线活体”技术的设备将很快落地并普及开来，让人脸识别真正做到安全、高效、快速。

大会上介绍道，腾讯优图最新开创的光线活体技术在安全性能上已经超过常规技术，计算3D和质感信息只是用途之一；另外一个用途，就是将一个即时生成的随机验证码编码到光线的信号变化里，在后续视频分析中除开分析3D信息，还同步将画面里的光线变化进行信号解码，测验证码是否匹配，形成一个无需用户交互参与的验证码生成和校验闭环流程，又将安全性能提升一个级别。

不难看出，腾讯优图正在加速打造人脸验证场景下的“安全壁垒”。对比此前的简单活体和独创的唇语活体，加载升级后的光线活体技术主要有四大优点：

• 安全性高。能够全面预防电子图片、照片、视频（包括视频翻拍以及视频合成等）、面具等各类攻击；

• 用户体验性好。不用任何动作配合，只需短暂保持姿态，便可瞬间完成刷脸验证，真正做到无感知识别。

• 识别速度快。在实际应用中，活体检测速度最快可0.7秒完成验证。

• 无需定制硬件。在平台和机型普适性上，支持所有移动设备和刷脸机器的使用。

从理论层面来说，也许这是一次实质性的突破。事实上，屏幕反射的光与人脸反射的光相比，存在很大差异。真实的人脸在设备前采集数据时反光所得像与屏幕显示的图片是完全不同的。设备中基于海量数据的神经网络可以随意捕捉到视频序列中的微小差异，由此来判断所测对象到底是真人还是恶意攻击。

据了解，优图光线活体技术目前已在“微众银行”应用，让你从此放心无忧即可“刷脸”。

从过往案例来看，对于人脸识别来说，动态合成技术确实是一个潜在的攻击手段，腾讯优图所上线的“光线活体”技术目前也的确能够有效防范之。

辩证来看，绝对的安全等于无限的成本。AES加密也能被很快破解，我们要正面看待今年315事件以及后续的各种人脸识别被攻破新闻。人脸识别跟所有的安全行业一样，都有矛和盾的故事，攻击和被攻击本来就是一个矛和盾的过程，一直在相互博弈、不断升级，使技术往更好的方向去发展。