Yüz tanıma beni Yui Hatano olarak tanıyor, ne yapmalıyım? Çevrimiçi vb.
Bu, yüzlere bakma çağı.
Yüz tanıma, ister kredi kartı ile ödeme, ister saat katılım kontrolü, ister bir havaalanı veya limanda olsun, kapı kilidi erişim kontrolü için kullanılabilir. Sokaklarda yürürken yol kenarındaki bir kamera ile fotoğrafınızı çekebilirsiniz ve kimliğiniz bir dizi yüz tanıma teknolojisi ile belirlenir. Bu yeni teknoloji, polisin suçluları bulması için en güçlü yardımcı haline geldi Jacky Cheung'un konserinde tutuklanan şüphelileri hatırlıyor musunuz?
Teknolojinin arkasındaki destek veridir. Bu özel veriler çalınırsa, yüzünüz sadece kendinize değil herhangi birine ait olabilir.
Daha dün, Leifeng.com yerli bir yüz tanıma şirketinde büyük ölçekli bir veri sızıntısı olayı bildirdi. Şirketin elinde bulunan milyonlarca kişinin takip verilerine herkes tarafından erişilebilir.Kimlik numarası, kimlik düzenlenme tarihi, cinsiyet, ülke, adres, doğum günü, fotoğraf, işveren gibi 2,56 milyondan fazla kişinin kişisel bilgilerini içerir. Son 24 saatte yaklaşık 6,68 milyon kayıt vardı.
Chuangyu'nun bu veri ihlalinin olası risklerini analiz ettiğini bilin:
Sızan verilerin ayrıntıları, saldırganın kalabalığı tam olarak saptamasını sağlar. Bir saldırgan verilerin bu kısmını ele geçirirse, bir phishing saldırısı başlatmak kolaydır.
Bu bilgileri almak için veri tabanına herkes erişebilir.
Herkes ona erişebilir, yani bu yazma verilerini herkes "kötü şeyler yapmak" için kullanabilir. Bu şirket, kamu güvenliği sektöründe video gözetim analizi, kalabalık analizi, kalabalık yoğunluğu, kafa karışıklığı seviyesi, güvenlik seviyesi, gözaltı uyarısı, insan takibi, yüz tanıma vb. Konulara kendini adamıştır. Başlangıçta yasadışı suçlarla mücadelede kullanılan teknik araçlar artık suçluların "suç aracı" haline gelebilir.
Veri tabanı sızıntılarına ek olarak, yüz tanıma teknolojisinin olgunluğu da izleyiciler tarafından sorgulandı.Daha önce birçok oolong olay yaşandı.
Örneğin, geçen yıl Kasım ayında, "Ningbo'daki bir kırmızı ışığa maruz kalma istasyonundan geçen bir yaya" fotoğrafı netizenler tarafından geniş çapta yayıldı. Tanınmış bir kadın girişimci olan Dong Mingzhu'nun bir fotoğrafı Pozlama İstasyonu'nun büyük ekranında göründü ve ayrıca "Qiaodong'da yasadışı bir şekilde kırmızı ışık kullandığı" da gösterildi. Dikkatlice kontrol ettikten sonra, netizen yüz tanıma sisteminin bir hata yaptığını gördü ve Dong Mingzhu'nun portresini yoldan geçen bir kişi olarak otobüste yanlışlıkla kaydetti. (Öyleyse, editörün hemen köşede Hatano Yui olduğu düşünülüyor ...?)
(Dong Mingzhu: ???)
Sadece bu değil, dev şirketler bile bu tür bir oolong'u gördü. Örneğin, Amazon 2016 yılında görüntü tanıma AI sistemi "Rekognition" ı başlattı ve vakayı ele almasına yardımcı olmak için aktif olarak ABD polisine tanıttı. Ancak "Rekognition" da 28 ABD kongre üyesini suçlu olarak tanımladı.
Başlangıçta sadece teknik sığır X'i kanıtlamak için bir testti. 25.000 kamuya açık suçlu fotoğrafından oluşan bir veri tabanı kullanılarak, Temsilciler Meclisi'nin ve Senato'nun mevcut tüm üyelerinin fotoğrafları, 25.000 fotoğraf arasında herhangi bir fotoğraf olup olmadığını görmek için işlenmek üzere "Rekognition" a teslim edildi. Kongre üyeleri eşleşti ve 28 maç vardı. Bu utanç verici...
Küçük gözlerinden dolayı pasaport yüz tanıma sistemi tarafından fotoğrafları tanınamayan insanlar da var, yüz tanıma sistemindeki ırksal farklılıklar bile çok tartışıldı. Eskiden birlikte fotoğraf çeken beyazlar ve siyahlar olduğu için, kamera sadece beyazları takip edip kilitledi.
Yüz tanıma teknolojisi, 40 yılı aşkın bir süredir geliştirilmesinin ardından belirli bir olgunluğa ulaşmıştır.Parmak izi tanıma ve iris tanıma teknolojisi ile karşılaştırıldığında, pratiklikte daha fazla avantaja sahiptir.
Yüz tanıma süreci kabaca üç adıma bölünmüştür: İlk adım yüz tanımadır, yani giriş görüntüsünde yüz olup olmadığı ve varsa her yüzün konumu ve boyutu verilir. İkinci adım, yüz özelliği konumudur, yani her yüz keşfi için ana organların yeri ve şekli tespit edilir ve son olarak yüz karşılaştırılır: Yüz özelliği konumunun sonucuna göre, kimlik bilgilerini belirlemek için yüz veri tabanındaki yüzle karşılaştırılır.
Bu yöntem temassız toplama kullanır, invazif değildir ve kabul etmesi kolaydır, bu nedenle insanların bu teknolojiden yüksek beklentileri vardır. Ancak sektördeki daha fazla insan, mevcut yüz tanıma sisteminin, kullanıcı işbirliği yaptığında ve edinim koşullarının ideal olduğunda tatmin edici sonuçlar elde edebileceğine inanıyor. Ancak, kullanıcı işbirliği yapmadığında ve edinim koşulları ideal olmadığında, mevcut sistemin tanınma oranı aniden artacaktır. Tanıma teknolojisinde çözülmesi gereken hala birçok zorlu sorun var.
Örneğin yüzler karşılaştırılırken sistemde depolanan yüzler arasında sakal traş etmek, saç stillerini değiştirmek, daha fazla gözlük kullanmak, yüz ifadelerini değiştirmek gibi farklılıklar olması karşılaştırmanın başarısız olmasına neden olabilir. Başka bir deyişle, bir kişi küçük bir değişiklik yaparsa, sistem kimlik doğrulamasında başarısız olabilir. Şu anda, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bazı gelişmiş yüz tanıma sistemleri, test sırasında% 1'lik bir yanlış okuma oranı tespit etti.
Ancak% 1 olasılık yine de çeşitli oolong türlerini getirecektir.
Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü'nden Dr. Zhang Xiaobo, ışıklandırma, duruş, dekorasyon vb .'nin robot yüz tanıma üzerinde etkisi olacağını söyledi. İşbirliği yapılmayan durumlarda yüz görüntüsü elde etmek için tıkanma sorunu çok ciddidir. Özellikle izleme ortamında, izlenen nesne gözlükler, şapkalar ve diğer aksesuarlar takabilir, böylece yakalanan yüz görüntüsü eksik olabilir, sonraki özellik çıkarma ve tanımayı etkileyebilir ve hatta yüz algılama algoritmalarına yol açabilir. geçersiz.
Ayrıca özellikle gençler için yüz görünümü yaşla birlikte değişir. Yüz tanıma algoritmasının tanıma oranı farklı yaş gruplarına göre değişir. Yaş değişikliklerinin yüz tanıma algoritmaları üzerindeki etkisi de ele alınmalıdır. Ayrıca yüz veri tabanının boyutu arttıkça yüz tanıma algoritmasının boyutu küçülse de, büyük ölçekli bir uygulama ortamında yüz tanıma algoritmasının tanıma oranının nasıl korunacağı veya iyileştirileceği de oldukça önemli bir konudur.
En önemlisi, güvenlik açısından, yüz tanıma sistemi bilgi depolaması hala bilgisayar tarafından tanınan dile, yani sayılara veya belirli kodlara dayanmaktadır. Bu verilerin değeri arttıkça hacker saldırılarıyla karşılaşma riski de artacaktır.
Siyah endüstrisi için, veriler ne kadar ayrıntılı olursa, başlamak o kadar iyi olur Bu durumda, bir kişinin yüzüne ve pozisyonuna ilişkin veriler şüphesiz onlar için büyük bir cazibedir.
Yüz veri sızıntısı olayı, çok çeşitli netizenlerin dikkatini çekti, ancak Leifeng.com'un editörü, netizenlerin "nispeten hoşgörülü" göründüğünü de fark etti.
Aşağıdakiler popüler netizenlerin yorumlarıdır:
Bu, geçmişte kişisel bir yüz eklemek olan bilgi sızıntısı riskine benzerdir Sözde borç endişeli değildir ve bitler kaşınmaz;
Çinliler kolaylık sağlamak için mahremiyetini değiş tokuş etmeye istekliler ve sözler hala kulaklarının içindedir;
Veri olduğu sürece, veri kaybı olmalı, paniğe kapılacak bir şey yok;
Domuz takım arkadaşları tarafından sızdırılmışlık hissi var, ortaya çıktığında bir sızıntı olduğunu herkes biliyor, bıçaklanmadığında kimse takip etmeyecek.Rapordan sonra herkesin bir fikri olabilir ...
Bu cevaplar, ılık suda kaynayan kurbağaların bir tür çaresizliğini ortaya koyuyor gibi görünüyor.
Zhihu ile ilgili bir soru var, büyük veri, yapay zeka ve yüz tanıma teknolojisi siyah üretimini gerçekten durdurabilir mi? Yoksa daha fazla saldırı yüzeyine yol açacak ve suçluların kişisel bilgileri elde etmek için ateş güçlerini artırmalarına izin verecek mi?
Bu soruya cevap vermek gerçekten zor. Herhangi bir teknolojinin ortaya çıkmasına, dört gözle beklemeye değer birçok parlak noktanın eşlik ettiği yadsınamaz. Aynı zamanda ideal ve gerçeklik arasında her zaman kaçınılmaz bir boşluk vardır.
Bunun hakkında ne düşünüyorsun? Editöre (yakında Hatano Yui olacak) bir mesaj bırakmaya hoş geldiniz.
Leifeng.com referans kaynağı: Zhihu
