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黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”

黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
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图源：GeekPwn2020
30秒快读
1、1024是什么？计算机中 ， 它是一级棒的赞誉；现在 ， 它是程序员们的节日 。 他们有一双弹钢琴的手 ， 却敲起了代码 。
2、每一次走进GeekPwn国际安全极客大赛 ， 每一次攻破的瞬间都会刷新认知 。 今年也不例外 ， 以自动驾驶为王牌的特斯拉“撞墙”了；戴上特制口罩在ATM上取出了美金；藏在行李箱的刀具在过安检仪时居然“消失”了……
3、这是一个怎样的世界？一切皆有可能 ， 重要的事情说三遍：小心！小心！小心！
Part1
一副口罩变成马斯克取“美金”
Al识别一向是GeekPwn的拿手好戏 ， 在前几届GeekPwn上 ， 汉王人脸识别门禁被90后极客攻破 ， 原理是把门禁系统中的人脸信息换成自己的；
被广泛应用的人脸识别系统Clarifai在极客的控制下 ， 把主持人黄健翔识别成美国总统特朗普的女儿伊万卡 。
本届GeekPwn上 ， 主持人蒋昌建的人脸被复制 。
“你们从哪里拿到我的照片？”
“你的照片网上都是 。 ”
“是不是稍微有点名气的人士 ， 脸都可能会被用到一些不太妥当的途径和目的上？”
“对 ， 这是判断你是不是名人的标准 。 ”
这是主持人蒋昌建和GeekPwn活动创始人王琦的一段对话 。
黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
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图源：GeekPwn2020
疫情之下 ， 口罩已成为生活必需品 ， 它能否成为极客们的破解道具？当戴上一个印有蒋昌建脸的口罩在自动售货机前买东西 ， 会发生什么？
“AI变脸口罩挑战赛”中 ， 四组选手要通过特制口罩欺骗一个售货机和ATM的摄像头 ， 完成攻击 。
黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
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图源：GeekPwn2020
自动售货机使用的是“白盒算法” ， 即2019年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议提出的ArcFace算法 ， 挑战目标人物分别是蒋昌建和黑寡妇；
黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
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【黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”】图源：GeekPwn2020
ATM机使用的则是“黑盒”算法 ， 目标人物是马斯克和美国队长 ， 后者难度更高 。
“对机器来说 ， 只要一张人脸的主要特征值符合后台数据 ， 就会被判定是本人 。 ”该项目评委王海兵解释 。
选手们特制的口罩有的是“写实派” ， 尽量更真实地接近目标人物；有的是“像素风” ， 在选手眼中 ， 像素更接近人脸 ， 本身人脸信息就是由特征点组成的 。
每次有选手站在摄像头前 ， 舞台大屏幕上会显示出选手挑战的置信度 ， 即机器“眼中”人脸特征值的吻合程度 。
当选手戴上不同口罩、采用不同姿态 ， 在不同光线下时 ， 置信度快速地发生着变化 。
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图源：GeekPwn2020
实际上 ， 这个项目并不顺利 ， 最终现场只有一组选手被系统判断置信度超过50% ， 达到标准 ， 成功让AI摄像头认为站在摄像头前的就是蒋昌建、马斯克 ， 取到了商品和钱 。
采访人员提醒：
对不起 ， 人脸识别还不完美
戴着口罩进行刷脸攻击 ， 相当于“数字攻击+物理攻击” ， 现实中 ， 虽然受环境影响也很大 ， 但不排除风险的存在 。
比赛另一个关于虚假人脸AI识别的项目也很有现实意义：要求参赛选手既要用自家的AI模型识别出其他队伍的假脸 ， 又要用假脸骗过其他队伍的AI模型 ， 就是俗称的“变脸” ， 财产盗刷、伪造色情视频等都由此而生 。
最终 ， 有选手成功用假脸骗过其他队伍的AI模型 。
AI是新基建的重要技术支撑 ， 让AI“变笨”是极棒舞台的“传统” ， 这两个项目考验的是AI的“造假“和“识假”能力 。
但源头是 ， 保护好自己的各类信息 ， 专家的建议是 ， 在晒自己照片时不要发原图 ， 经过压缩后 ， 图片信息会大大减少 。
Part2
会自动驾驶的特斯拉“撞墙”了
树大招风 ， 汽车界中 ， 特斯拉最招“黑客”喜欢 。
这次也不例外 ， “黑客”要做的是让特斯拉撞墙 。
这是一个外场项目 ， 一条约100米的车道一端停着一辆特斯拉 ， 另一端则是一堵半人高的泡沫墙 。
独立安全员吴潍浠是参赛选手 ， 在准备期间 ， 他不停地摆弄着笔记本和一个白色小盒子 ， 这个小盒子能否让特斯拉“致盲”？
黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
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图源：GeekPwn2020
驾驶特斯拉的是华为首席云安全生态官万涛 ， 也是GeekPwn评委 ， “看看我这个百万公里的老司机能不能出现第一次撞车 。 ”
在进行前两次实验时 ， 特斯拉开到泡沫墙前稳稳停住 ， 是不是意味着选手失败了？据万涛解释 ， 车内屏幕上出现了围观人群 ， 可能是因为感知到人 ， 特斯拉才刹车 ， 还不能判断选手失败 。
因此 ， 在第三次实验时 ， 现场人群远离比赛场地 ， 特斯拉起步、进入自动驾驶模式 ， 没人知道那个白色小盒子何时发出破解信号 。
当特斯拉缓缓行驶到距离墙体大概3米远的地方时 ， 它减速了 ， 大家以为又要失败了 。 然而 ， 仅仅是减速 ， 犹豫片刻 ， 特斯拉义无反顾撞上了泡沫墙 。
这大概是罕见的能赢得掌声的“撞墙” 。
“减速是特斯拉在判断前面是否有障碍 ， 最终它的判断错误了 。 ”成功后 ， 吴潍浠告诉《IT时报》采访人员 ， 白色小盒子发射出的毫米波是关键 ， 其干扰了特斯拉前方安装的前向毫米波雷达 ， 相当于蒙住了眼睛 ， 让车无法判断障碍物 。
吴潍浠所用的白色小盒子是一个其自制的雷达干扰枪 ， 成本大约2000元 。 相较于以往十几万元的成本 ， 这个干扰设备的成本非常低 ， 破解成本一旦降低 ， 就意味着威胁可能被放大 。
采访人员提醒：
汽车无感充电小心被“盗刷
毫米波是目前自动驾驶领域最可靠的手段 ， 但是 ， 最可靠并不意味着绝对安全 ， 坐在特斯拉上等待“撞墙”的万涛说：“不等于开了自动驾驶 ， 你就可以玩手机 ， 什么都不管了 。 ”
此次GeekPwn大赛诸多项目涉及新基建 ， 充电桩是新基建的重要版块之一 ， 即插即充、无感支付更是当前充电桩行业的主流趋势 ， 但有极客发现了国内首个充电桩行业的安全漏洞 。
极客模拟攻击者身份 ， 在获得模拟受害者的车辆身份标识后 ， 使用特殊设备连接“无感支付”直流充电桩与汽车 ， 就能利用充电桩通信协议漏洞完成“盗刷”操作 。
问题就是 ， 目前大多数新能源车的车辆身份标识存在于车身外部 ， 属于公开信息 ， 也有黑产渠道会贩卖车辆数据 ， 这种方法一旦被黑产掌握 ， 有被大规模恶意利用的风险 。
当然 ， 新能源车车主也不必恐慌 ， 在厂商修复该漏洞前 ， 可以选择二维码扫码等充电支付方式 ， 即可规避不利影响 。
作者／IT时报采访人员潘少颖
编辑／挨踢妹
排版／黄建
图片／GeekPwn2020
来源／《IT时报》公众号vittimes


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