八月 13, 2019

你的脸就是你从来不会忘记的密码

名牌研究大学麻省理工学院(Massachussetts Institute of Technology, 简称MIT)是一个正在迅疾终结的时代的发源地。是那个密码时代。头一密码,正如我们目前所了解,是在那儿生造的并且也是在那儿发生头一的数据泄露。

六十年代的安全趋势是以知识为主的认证。不过,存储容量和有限资料毫不允许复杂的信息被保存在MIT的相容分时系统(Compatible Time-Sharing System,简称CTSS)。因此,该CTSS团队为每一位用共享终端的人物创建了密码。那些密码的构成无关痛痒,但后来的行为却是·。

为了添加更多工作时间,一位研究者只是把所有的密码印刷出来了并且胡乱地用了一个来再度存取终端。他不是唯一的。密码的恶作剧开始了。

快进六十年后,我们还没小心呢。

普通人工一般会跟同事们分享六个密码并把它们从工作到隐私生活再利用。这是比你一般的假定更普通。

与此同时,百分之八十的跟侵截有关的缺口包括丢失及薄弱的证书并且去年在所有缺口之内,百分之二十九包括偷走的证书。不过,我们还是用那些一样的两三结合的字符、数字及特殊字符。

几次三番,我们对新账户创作密码并未能记得住的时候还玩弄提醒物及密码经理程序。

我们是无需地复杂化我们生活的,特别看到一个更好的安全系统已经上市了好久了:生物识别安全。

密码濒于绝灭

密码因被视为不适合这科坛千变万化的安全需要而正在变成生物识别技术,我们个个都可被识别的人类体质特征。

作为登记和认证做法的最使用、最常见的人类生理特点就是指纹、虹膜、脸、静脉和嗓音。目前,该特征代表我们最高级数字型的安全形式,不过生物识别技术其实可追溯于古巴比伦,那时使用指纹在黏土板不下于签署。

几百年后,工业革命扮演个很重要角色让人体测量在执法手续内变得更常用。那时,美国当局激励了指纹识别的自动化并出资了指纹扫描器的发展。

在静脉模型识别方面、虹膜识别方面、人脸识别第一成功的实验方面以及第一商务虹膜产品方面,这些方面都九十年代时取得了重大突破。最渐入佳境的是在奥运会使用手几何识别来登记65,000位人。

然而,2001年传媒在超级杯想使用人脸识别技术的时候,公民才发觉了生物识别安全的能力。几个月后在纽约城市中心,九一一袭击事件充当了催化剂的角色,建立着生物识别技术为国土安全方面的需要。

那时以来,生物识别技术因为侵截、偷窃、改换都极端困难甚至有时不可做,所以

每一个政府欢迎了它们的到来,成为新时代的密码。

可是,十年前制造手机商把生物识别安全的指纹技术放到人们手里。直到那时,个人们怀疑地看见了从密码安全到这种安全措施的过渡,但扫描指纹的手机给他们提供新解锁方法。

今天,在我们这个新数字化的世界里,密码逐渐成为了一种不可信任的对象。加利福尼亚州到2020年愿意禁止像“admin”或者“password”这些简单的密码创造。与此同时,微软为它的叫做Windows Hello 生物识别安全系统取得了FIDO2 的认证来不仅使用在设备上但也跟它的云瑞连算服务。

随着许多公司将一些可让用户认证过程天衣无缝、安全无虞产品的竞相推出,在人脸识别的领域内来看,2018年是一可获得成就,也可彻底失败的大年。我们团队因推出了一个独一无二、新锐的三维人脸识别解答而出人头地。

保护您的钱包:从信用卡到生物识别支付

想出一个新的、进步的安全系统的时候,注意到今天最普通数据泄露的性质十分重要。人不仅是为自己的工作邮件、隐私谈话、家人照片等寻找数据隐私,但也比以上更重要的是他们的财源。

今天,网络支付比本人支付更多,难怪大多数的侵截事件是被财利驱动的。为了保卫客户们抵御该攻击,银行需要欢饮一种比以前相对的不可被猜测出的密码系统、一种不可被侵截的密码系统。

变换到非接触式支付算是第一步到那一方向,而且现在,把我们物质卡留下其实看起来最合乎逻辑的下一步。

越来越多的用户正在在支付站还使用手机来支付。这现象反映一个迹象,说着方便跟安全相比还给用户们以有力的刺激。

那下一步呢?生物识别支付。一方面,移动公司在放长线钓大鱼,跟银行合作来一起推出虚拟式信用卡,一种只在手机存在的、没有数字题写上的信用卡。在支付过程中使用用户的指纹或脸面,该信用卡是用生物识别技术做的。

另一方面,初创正在勇敢地试验叫做“裸体支付“,一种用生物识别技术的支付做法。他们在提出使用静脉扫描技术来当一种认证方法,可是该技术的基础结构还需要起码好几年的时间来让那一选择可行的。

反而,人脸识别技术已经在百万多的移动设备上被使用了,以致于到2020年的时后,我们肯定可见千万以上的有该技术的设备被运出。

人脸识别为用户们的吸引力怎么那么大?简单地说:就是方便、速度、安全。尤其是,三维人脸识别这种识别技术因在方程式中增加另一层而天衣无缝、无需接触、快速及更多。这一层让虚假照片及视频更可识别。

我们认为三维、神经式对人脸识别问题的答案真的是今天可用的最先进脸基生物识别安全方式。该技术的三维方面对产生用户的一个脸图扮演个关键角色,于是乎遭到跟一个人实体相比的虚假照片或视频的时候,该欺骗攻击可被容易地识别了。

产生三维脸图的方法很多,就看照相机系统怎么样。

机构光系统就用投影仪投射特定的光信息到物体表面后。该特定的光信息遇到一张脸的时候会变形,变形会确认对面的人脸是属于设备的主任的、或者是个假面具或别种侵入者。

光程(英文:Time Of Flight Systems,简称 ToF)却使用一个被投射在主体上的光束,通过这个过程后才能捕获该反映的光。这一系统计算ToF光子与光发射机和传感器之间的微小相位差。这样做,就可以创造一个深度图,此可被三维人脸识别解答使用来确认主人的身份。

在这两例子,深度图的准确度十分重要。投影的点的数量越高,该机构光系统的准确度越好。另外,传感器的分辨率越高,光程解答越准确。

公司与终端用户要选择上市最好三维人脸识别技术时其实难以实现。在选择过程中,像兼容性、误识率(英文叫做False Acceptance Rate, 简称FAR)和拒识率(英文叫做False Rejection Rate,简称FRR)、及在外力的背景下的优化和可靠性,这些因素总归是至高无上。

脸保,我们今天需要的掩护

考虑到这些,我们创设了“脸保”(英文叫做 FaceSafe);这是一个深度不可知性的、优化于保证能力和系统成本节省的神经基、三维人脸识别解答。

脸保设有深度学习技术,这就是一种在初始数据组上已被培训的解答来让该系统能用不一样角度及风景识别用户们。这也意味着初始认证过程之后,该系统能学会多数的在不同光景及背景情况下的不一样用户人脸角度。这保证每一识别过程无往不利。

我们计算机视觉技术是深度不可知性的,这就是说它与机构光、光程和三维眼睛系统能兼容。脸保能适应制造商选择的传感器与技术。

不管使用什么系统,用户的初始登记以后,脸保把视觉信息翻译成有安全的关键数据,不是翻译成三维扫描或者照片。然后,该数据是存储在设备上并每一次被提示时是使用来认证用户的身份。

因为我们目的是面面俱到,所以脸保也是设有活体检测。这意味着我们解答也会在每一认证提示内分析情景信息、质感、用户交互作用以及深度。

未来的时候,如果能接受从一个专用、定制的硬件加速器向我们影像处理器的支持,脸保应该随时可用的,这样可以保证全面的过程是完美优化的。在此情况里,脸保也能在闲时内锁定它的设备或者能阻挠每一个不认证的设备访问尝试。

该高级解答现在表现的如何?我们能自豪地说脸保的误识率(FAR) 和拒识率(FRR)非常低。脸保也为安全的用户体验阻止英文叫做的print Attacks (即打印出人脸照片)、replay attacks (播放视频)及3D mask attacks (带人脸假体面具等)。

安全地打破第四面墙

从此往后,脸保和人脸识别的解答可去哪儿?目前,三维人脸识别技术是被用于开锁移动设备并进行财政付款的。还有另外的一些方法可改善我们的人生呢?我们相信有。

不知道的,我们已经打破了第四面墙。我们每个人的日子因包括智能设备的不动监视这个现代人生的现象而已经开始跟该设备联系到在一起。我们为了跟Alexa和Siri直接沟通已经敲破了我们面前的屏幕。

我们允许了设备来认识我们姓名、习惯、朋友以及好恶。再加上,我们也问它们问题,期望着从至今被视为“东西”的用品。

在家或办公室,这些有许多人居住并工作的地方,我们创造了用户账户来给他们一个独特体验。于是,有理由推断,在未来的岁月中我们人机交互只会增加,并且我们保护对设备分享的信息的需要。

在可见的未来,我们相信生物识别的解答不但会开锁我们设备并帮助我们更有安全地付款,而且保证个人创制的体验也很安全。在家庭里,每个家人会在智能扬声器上有个人的账户,比如,由于嗓音识别技术, 该设备会知道怎么对待各个人,然后早上时知道怎么招呼或者推荐特定的交通路线。

有照相机的智能光程会定制光照强度来适应用户的偏好。各个家人可以在电视上定制不一样的用户账户来收到旷阔的推荐,然后以免用多数的密码来登录,就能干脆地依靠电视设有的照相机及传声器的识别能力。

智能厨房设备、步入式淋浴间、汽车甚至房外设备也可以收到一样的对待。人工上班的时候有可能会得到定制的电梯服务。如果病者来到医院的时候医院的医生看病的方法成功地使用人脸识别技术来直接看病历的话,体格检查所需的时间会大大降低。

生物识别技术,包括着人脸识别技术,不但是人类进化历程的正常下一步,而且也是一个改善的、进步的密码。我们相信该技术不但是保护我们信息的一个关键方法,而且是我们与机器半路相遇的机会、我们创造全新的、数字型的世界的一个不能错过的机会。


Sumat Mehra自1988年以来是数字成像革命的一部分,并且从大公司及创业公司内目睹了成像技术的发展。Sumat 担任过的职务包括对照相质量的核心研究、为成熟产品化的产品开发、并且他也领导了策略广告、产品广告以及一些销售和贸易发展团队。他在成像科技、医学图像处理、天文学成像、高清图像研究和开发以及成像标准化。如今,Sumat 注意到跟在移动市场上重视成像和音响设备的公司创造成功的客户关系。

 

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