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“生物识别+AI”尚不成熟

　　 如果说仅靠生物特征识别身份不够安全的话，那么利用“AI+生物识别”的身份认证，结果又会怎样呢？会不会变得更加安全？对此大会当然也有考虑，要求参赛团队利用自己的技术手段迷惑对图像识别AI，使其错误解读特定的图片内容。结果如何呢？这些极客让AI把武器认作了石头，同时又将主持人错认为阿诺·施瓦辛格。

　　 由此不难看出，尽管是前沿技术，但在这些极客眼里同样是有漏洞可钻的，并非无懈可击。由于人脸图像较为复杂，包含丰富的层次信息，数据空间的维数很高，且一个人在不同姿态、不同光线下的图像，往往比不同人在同一环境下成像的差距还要大。因此，人脸识别被公认为是最难被攻克的一个环节。而在上述测试中，AI使用的是来自亚马逊名人鉴别系统的API接口，具有更高的安全性，尽管如此，在经过20分钟的尝试之后，最终仍被Facebook的IYSWIM团队破解，成功“迷惑”了AI。

　　 就面部识别而言，尽管现如今该技术已步入商业化阶段，但受限于现阶段技术水平和成本，在商用级别里往往存在诸多漏洞。总部位于德国的安全公司SySS，就曾使用传统照片方式，测试了旧版和新版Windows 10中生物识别系统Windows Hello，结果只用一张打印照片就“过关”了。

　　 该团队先是使用近红外相机拍摄一张照片，然后调整亮度和对比度，最后使用激光打印机打印出来。本次测试中测试了两款不同的设备，包括附加连接LilBit USB Camera的戴尔Latitude E7470和微软Surface Pro 4。

　　 测试结果显示，在旧款Windows 10系统上可以通过这种照片方式骗过Windows Hello。对此，该团队表示如果直接从十一月更新或者周年更新直接升级至秋季创作者更新，不重新设置Windows Hello面部识别依然会被照片所欺骗。显然，想光凭一张脸就保住自己的电脑，实属不靠谱之举措。

　　 现阶段而言，图像识别和人脸识别是AI技术在现实生活中应用最广的两个场景。尤其是在安防、政务、交通、在线支付等领域，成为推动整个产业升级的主要技术支持。就拿刚刚过去的天猫双11来说，统计显示，此次通过生物信息完成支付的占比高达60.3%，输入6位密码平均需要3秒，而指纹支付只需1秒（花钱如流水），创造了新记录。其实，早在2012年，支付宝便开始研究生物认证技术，2014年6月率先与手机厂商合作，探索指纹支付的可行性，并于次年用于双11，极大的缩短了支付时间。

　　 不光是支付宝，现在各大银行的手机APP，也大多支持指纹验证和指纹支付功能。或许用不了多久，全面取代密码的生物支付时代即将来临。但在那天真正到来之前，我们仍需落回实处，确保这些技术在安全方面能够做到万无一失，留给我们的问题还有很多，尤其是人工智能在其中所起到的作用，究竟是好是坏，这怕是取决于使用者是黑是白。