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本文目錄一覽：

1、人臉刷卡機怎么破解

人臉刷卡機怎么破解

【導讀】據外媒報道，一家人工智能公司Kneron用一個特制的3D打印，成功欺騙了包括支付寶和微信在內的諸多人臉識別支付系統，完成了購物支付程序。他們用同樣的方式甚至進入了中國的火車站。

現如今，人臉識別已被廣泛應用：手機解鎖需要刷臉、買東西支付可以刷臉、火車站進站可以刷臉、甚至出入辦公場所都需要刷臉。但這項技術真的萬無一失嗎？

近日，據外媒報道，一家人工智能公司Kneron用一個特制的3D打印，成功欺騙了包括支付寶和微信在內的諸多人臉識別支付系統，完成了購物支付程序。

此外，該團隊表示，他們用同樣的方式甚至進入了中國的火車站。

Kneron團隊還去機場測試，來到荷蘭最大的機場史基浦機場的自助登機終端，用手機屏幕上的一張照片就騙過了傳感器。

“這表明假扮為AI的面部識別技術并未達到安全標準，這將對用戶隱私帶來威脅。”Kneron的首席執行官劉峻誠說：“已經有技術可以解決這些問題，但很多公司尚未對其進行升級。它們走捷徑是以犧牲安全為代價的。”

不過，這種類型的測試有局限性。目前尚不清楚該面具是否在每次嘗試中均有效，而且也沒有一個系統完全依靠面部識別進行識別，比如在火車站，需要先出示身份證，然后人臉識別系統才開始掃描。

雖然戴面具騙到了面部識別系統，但Kneron承認，這種欺詐不太可能廣泛存在，因為實驗中使用的面具是日本專業面具制造商生產的。但是這家位于圣地亞哥的公司指出，這種技術可能被用來欺騙名人或富人

Kneron還指出，它的實驗無法欺騙一些面部識別應用程序，比如蘋果的iPhone X。這是因為蘋果已與專業面具制造商合作，幫助訓練Face ID使用的神經網絡。

Kneron做這次實驗是為了了解人臉識別的局限性，因為它自己也在做人臉識別技術。成立于2015年的Kneron，是一家設計及開發軟硬件整合的終端人工智能解決方案廠商，由高通和紅杉資本等知名投資者領投。此前，他們還宣布完成了由李嘉誠旗下維港投資領投的1800萬美元A1輪融資。

Kneron正在開發一種稱為“邊緣AI”（Edge AI）的人工智能工具，它可以完全在設備上識別個人，而不是通過云服務。

網友熱議：人臉識別應該加上眨眼、轉頭、張嘴等

這個新聞也引發了網友的熱議，有些網友表示“人臉識別時應該加上眨眼、皺眉、轉頭、張嘴等要求”，不過話說回來，如果真的這么麻煩，還會有人用人臉識別嗎？

也有網友表示“做這個面具的費用，已經超出了收益。”沒錯，制作一個這樣的3D打印極其不易，價格昂貴而且程序復雜。

制作3D打印之前，首先需要使用高精度的3D掃描儀，對人臉進行掃描，得到三維數據；其次需要使用高精度的3D打印機，打印出人體頭部的主體結構；最重要的是，需要人臉特征的毫米級還原，包括膚色的高度還原。

光有了面具還不夠，如果是去火車站，還需要拿到對方的身份證；如果是在設備端刷臉支付，必須拿到對方的手機，否則在新設備登錄需要身份認證，也就是需要登錄密碼。這樣看來，在實際操作中，這種盜刷手段的可操作性并不強。

這次的新聞讓不少人聯想到之前的一則新聞：小學生用一張打印的照片騙過了豐巢刷臉取件。

嘉興上外秀洲外國語學校402班科學小隊在一次課外科學實驗中發現，只要用一張打印照片就能代替真人刷臉，騙過小區里的豐巢智能柜，最終取出父母們的貨件。這是因為此前蜂巢使用的是2D人臉識別。

近些年3D打印為何爆火？

3D打印技術的發展受到社會的廣泛關注，其中在《中國制造2025》中就提到了6次，足以看出3D打印技術的重要性和國家的重視。然而材料的有限性、昂貴的成本以及打印速度較慢等等原因使得3D打印的進展緩慢。

2019年10月4日，世界頂級期刊Science在線發表了美國工程材料與制造中心國家實驗室的Sourabh K. Saha團隊和香港中文大學的Shih-Chi Chen團隊關于3D打印技術的最新研究成果—— Scalable submicrometeradditive manufacturing。

香港中文大學的Shih-Chi Chen團隊和美國工程材料與制造中心國家實驗室的Sourabh K.Saha團隊論文的創新點：高通量的制造技術可以產生任意復雜的具有納米尺度特征的三維結構，這在廣泛的應用領域是非常理想的。基于雙光子光刻（TPL）的亞微米添加劑制造是填補這一空白的非常有前途的候選之一。然而TPL的串行逐點寫入方案在應用層面來講還是太慢，不能滿足規模化的要求。

并行化嘗試的結果也不理想：要么沒有亞微米分辨率，要么無法模擬復雜的結構。FP-TPL的單層體積處理速率比現有的技術提高了至少三個數量級，同時保持了低于500nm的特性。該研究的3D打印速率超過最快的串行系統的多孔結構的90多倍，非多孔材料的450多倍。FP-TPL中的時間聚焦光片能夠實現高的面外（軸向）分辨率。與串行寫入技術相比，FP-TPL的另一個吸引人的特性是能夠投影和打印曲線特征，而在分段線性路徑離散化近似過程中不需要階段加速和標記。

面積投影機制還可以打印長懸空橋梁結構與懸垂結構。在長時間的打印過程中，因為特征漂移過程，懸垂結構的連續掃描打印是一個挑戰，而該團隊的FP-TPL的吞吐量、分辨率和模式靈活性能夠輕易的實現這一點。

參考鏈接：

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

來源：fortune、theverge

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