导语：近年来 ， 人工智能核心算法在速度和精度上有了质的提升 。基于人工智能的人脸识别技术由于其非强制性、难伪装欺骗性、非接触性等优点 ， 在安防领域得到了广泛应用 。基于人脸识别技术的智慧安防的高速发展 ， 在提供便捷的同时 ， 也存在一定的脆弱性 。算法攻击、数据泄露以及面具模型攻击是人脸识别技术面临的巨大挑战 。因此 ， 我们不仅要大力发展人脸识别技术 ， 还要尽可能多地探测人脸识别系统的漏洞 ， 及时找到弥补漏洞的方案 ， 不断提高人脸识别系统的安全性 ， 使得人脸识别技术在安防系统中的应用更加可靠 。
文章插图
（图片来源：pixabay）
一、人脸识别安防系统的脆弱性
（一）人脸识别算法易被攻破
在人脸识别应用场景中 ， 人脸图像扮演着“密码”这一角色 ， 然而 ， 密码可以被“破解” ， 在现实中人脸识别系统会被欺骗与攻击 。目前 ， 已有研究团队在商用手机上成功实现对抗样本技术人脸解锁 ， 不断演化的攻击方法将真实世界人脸识别系统存在的安全漏洞极大地暴露出来 。
与此同时 ， 人们对对抗样本的关注度也逐渐攀升 ， 所谓对抗样本 ， 就是将噪声植入正常数据样本当中 ， 并造成人脸识别系统出现核算错误 。对抗样本使得深度学习模型的正确率严重下降 ， 不仅对现有模型提出了新挑战 ， 也对防御系统提出了更高要求 。例如 ， 当采用对抗样本攻击安防认证核验设备时 ， 会导致数据采集系统出现错误判断 ， 将不法分子误认为是持证本人而核验正确 ， 指令打开安防闸门 ， 使不法分子能够安全通过 。再者 ， 在证件照片上添加肉眼无法察觉的微小噪点 ， 可以使机器设备产生误判 ， 当不法分子使用自助通关系统核验过关时 ， 通关系统因其证件照片上使用了图像欺骗技术而同意放行 ， 这将对国家安全和社会稳定构成威胁 。
（二）人脸识别数据库易泄露
人脸识别作为智慧安防的重要技术 ， 在现实应用中存在着一定的风险 。目前 ， 许多摄像头具有人脸识别功能 ， 由于它的非接触性 ， 容易对用户隐私信息造成侵犯 。从技术层面讲 ， 人脸信息是以数字化信息进行存储 ， 所有人的数据信息积累叠加组成了一个庞大的数据库 ， 如果企业未对数据库进行加密或者加密级别较低 ， 很容易被黑客通过技术手段进行攻击 ， 进而对用户的个人财产和隐私信息构成威胁 。人脸特征包含很多高敏感信息 ， 尽管国家及政府在竭力保护信息的安全 ， 但人脸信息泄露还是时有发生 。原因可以归为以下几点：第一 ， 现有政策对隐私保护的力度还不够；第二 ， 企业对于隐私保护的重视程度不足 ， 公众也没有完成形成隐私保护的意识；第三 ， 从法律层面来看 ， 人脸识别领域缺少行业规范 ， 尚处于无法可依的状态 ， 用户若被侵犯权益 ， 很难通过法律途径维权 。因此 ， 需要有关部门确定人脸识别技术应用的合理范畴 ， 划定权责边界 ， 通过多种手段来保障人脸数据库的安全 。
二、基于人脸识别安防监控系统的改良升级
目前 ， 在全球范围中有许多企业涉足人脸识别技术研究 。这些企业都致力于提高识别技术的准确率 ， 不同的是 ， 每家企业的技术特点均不一样 ， 都具有其独特的优势 ， 通过研究成果的不断转化实现基于人脸识别安防监控系统的改良升级 。
（一）无人机技术的广泛应用
无人机技术的兴起使得安防监控系统进一步向科技化、智能化发展 。安防人员只需要设置好飞行航点 ， 起飞即可 ， 无人侦察机可根据航线自动飞行 。飞行过程中 ， 利用无人侦察机搭载的摄像头观察地面情况 ， 如发现异常 ， 可以通过地面操作系统 ， 即时更改航向 ， 在不明区域盘旋飞行进行详细检查 ， 地面上具有活体特征的生物都可以被侦察到 ， 真正意义上使地面上的生物无处可藏、无洞可钻 。当巡查完毕 ， 无人侦察机自动返航 ， 回到起飞点上空自主伞降 。这种巡逻系统的特点是：具备简化操作、全自主生成航线、手掷起飞、全自主飞行、全自主伞降等功能 ， 没有遥控器 ， 无需担心频率干扰 ， 无需遥控飞行经验 。
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