人脸刷卡机怎么破解

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本文目录一览：

1、人脸刷卡机怎么破解

人脸刷卡机怎么破解

【导读】据外媒报道，一家人工智能公司Kneron用一个特制的3D打印，成功欺骗了包括支付宝和微信在内的诸多人脸识别支付系统，完成了购物支付程序。他们用同样的方式甚至进入了中国的火车站。

现如今，人脸识别已被广泛应用：手机解锁需要刷脸、买东西支付可以刷脸、火车站进站可以刷脸、甚至出入办公场所都需要刷脸。但这项技术真的万无一失吗？

近日，据外媒报道，一家人工智能公司Kneron用一个特制的3D打印，成功欺骗了包括支付宝和微信在内的诸多人脸识别支付系统，完成了购物支付程序。

此外，该团队表示，他们用同样的方式甚至进入了中国的火车站。

Kneron团队还去机场测试，来到荷兰最大的机场史基浦机场的自助登机终端，用手机屏幕上的一张照片就骗过了传感器。

“这表明假扮为AI的面部识别技术并未达到安全标准，这将对用户隐私带来威胁。”Kneron的首席执行官刘峻诚说：“已经有技术可以解决这些问题，但很多公司尚未对其进行升级。它们走捷径是以牺牲安全为代价的。”

不过，这种类型的测试有局限性。目前尚不清楚该面具是否在每次尝试中均有效，而且也没有一个系统完全依靠面部识别进行识别，比如在火车站，需要先出示身份证，然后人脸识别系统才开始扫描。

虽然戴面具骗到了面部识别系统，但Kneron承认，这种欺诈不太可能广泛存在，因为实验中使用的面具是日本专业面具制造商生产的。但是这家位于圣地亚哥的公司指出，这种技术可能被用来欺骗名人或富人

Kneron还指出，它的实验无法欺骗一些面部识别应用程序，比如苹果的iPhone X。这是因为苹果已与专业面具制造商合作，帮助训练Face ID使用的神经网络。

Kneron做这次实验是为了了解人脸识别的局限性，因为它自己也在做人脸识别技术。成立于2015年的Kneron，是一家设计及开发软硬件整合的终端人工智能解决方案厂商，由高通和红杉资本等知名投资者领投。此前，他们还宣布完成了由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。

Kneron正在开发一种称为“边缘AI”（Edge AI）的人工智能工具，它可以完全在设备上识别个人，而不是通过云服务。

网友热议：人脸识别应该加上眨眼、转头、张嘴等

这个新闻也引发了网友的热议，有些网友表示“人脸识别时应该加上眨眼、皱眉、转头、张嘴等要求”，不过话说回来，如果真的这么麻烦，还会有人用人脸识别吗？

也有网友表示“做这个面具的费用，已经超出了收益。”没错，制作一个这样的3D打印极其不易，价格昂贵而且程序复杂。

制作3D打印之前，首先需要使用高精度的3D扫描仪，对人脸进行扫描，得到三维数据；其次需要使用高精度的3D打印机，打印出人体头部的主体结构；最重要的是，需要人脸特征的毫米级还原，包括肤色的高度还原。

光有了面具还不够，如果是去火车站，还需要拿到对方的身份证；如果是在设备端刷脸支付，必须拿到对方的手机，否则在新设备登录需要身份认证，也就是需要登录密码。这样看来，在实际操作中，这种盗刷手段的可操作性并不强。

这次的新闻让不少人联想到之前的一则新闻：小学生用一张打印的照片骗过了丰巢刷脸取件。

嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队在一次课外科学实验中发现，只要用一张打印照片就能代替真人刷脸，骗过小区里的丰巢智能柜，最终取出父母们的货件。这是因为此前蜂巢使用的是2D人脸识别。

近些年3D打印为何爆火？

3D打印技术的发展受到社会的广泛关注，其中在《中国制造2025》中就提到了6次，足以看出3D打印技术的重要性和国家的重视。然而材料的有限性、昂贵的成本以及打印速度较慢等等原因使得3D打印的进展缓慢。

2019年10月4日，世界顶级期刊Science在线发表了美国工程材料与制造中心国家实验室的Sourabh K. Saha团队和香港中文大学的Shih-Chi Chen团队关于3D打印技术的最新研究成果—— Scalable submicrometeradditive manufacturing。

香港中文大学的Shih-Chi Chen团队和美国工程材料与制造中心国家实验室的Sourabh K.Saha团队论文的创新点：高通量的制造技术可以产生任意复杂的具有纳米尺度特征的三维结构，这在广泛的应用领域是非常理想的。基于双光子光刻（TPL）的亚微米添加剂制造是填补这一空白的非常有前途的候选之一。然而TPL的串行逐点写入方案在应用层面来讲还是太慢，不能满足规模化的要求。

并行化尝试的结果也不理想：要么没有亚微米分辨率，要么无法模拟复杂的结构。FP-TPL的单层体积处理速率比现有的技术提高了至少三个数量级，同时保持了低于500nm的特性。该研究的3D打印速率超过最快的串行系统的多孔结构的90多倍，非多孔材料的450多倍。FP-TPL中的时间聚焦光片能够实现高的面外（轴向）分辨率。与串行写入技术相比，FP-TPL的另一个吸引人的特性是能够投影和打印曲线特征，而在分段线性路径离散化近似过程中不需要阶段加速和标记。

面积投影机制还可以打印长悬空桥梁结构与悬垂结构。在长时间的打印过程中，因为特征漂移过程，悬垂结构的连续扫描打印是一个挑战，而该团队的FP-TPL的吞吐量、分辨率和模式灵活性能够轻易的实现这一点。

参考链接：

https://fortune.com/2019/12/12/airport-bank-facial-recognition-systems-fooled/

来源：fortune、theverge

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