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網路安全性金鑰 在 iThome Facebook 的最佳貼文
九月線上研討會精彩大爆發，周周提供如何適應數位轉型的關鍵議題!免費報名．精彩任你看！
2021/9/16 l 14:40 l數位轉型攻略 III：IT 即戰力-第十四堂
精選議題：「開源能量，Azure 釋放」以 GRAVITY 構建混合雲數位資料治理大平台 on Microsoft Azure
講師陣容：錢逢祥 Fred Chien / 寬橋有限公司 首席架構師
內容摘要： 利用數據中台解決現代化數據治理議題，
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2. 使用金鑰進行資料的加密授權、存取驗證，確保資料的安全性。
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網路安全性金鑰 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
研究人員以AI產生人臉萬能金鑰，能夠仿冒三大人臉辨識系統的一半人像
文/陳曉莉 | 2021-08-12發表
來自以色列特拉維夫大學電子工程學院與電腦科學學院的3名研究人員，於近日出版了一研究報告《Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution》，透過AI技術產生9張人臉，並將這些人臉當作萬能金鑰，而能攻陷FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統，且成功機率介於44%~64%之間。
研究人員指出，生物辨識的比對能力並不精確，而且生物特徵資料的分布亦不均勻，意味著可能只要少數的樣本，就能覆蓋多數人群，例如單一的人臉就能覆蓋LFW人臉資料庫中的20%。
這使得研究人員決定利用StyleGAN生成對抗網路來產生人臉，並效法字典攻擊，以AI產生的人臉充當金鑰，以對不同的人臉辨識系統展開暴力破解，他們不斷重覆產生人臉的過程，以儘可能地提高人臉金鑰的覆蓋率，總計製造了9張人臉萬能金鑰。
在以這9張人臉萬能金鑰針對FaceNet 、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統進行實驗時，發現其覆蓋率分別達到43.82%、44.15%，以及63.92%。另也發現，相較於年輕人，60歲以上的白人五官差異更小了，使得單一人臉的覆蓋率更高。
研究人員表示，此一結果意味著基於人臉的身分認證系統非常的脆弱，而且他們完全未取得任何目標對象的生物資訊，儘管許多人臉辨識系統都部署了反欺騙技術，但將此一方法結合諸如DeepFake等既有的技術，也許就能繞過該防禦機制，反過來說，人臉辨識系統也可透過人臉萬能金鑰來進一步強化該系統的安全性。
附圖：以色列特拉維夫大學研究人員透過AI技術產生9張人臉，能以5成機率騙過FaceNet、SphereFace與Dlib三大人臉辨識系統
資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/146159?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s
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