從「反人臉識別」技術看「人臉識別」有哪些潛在的風險？

目前，在我國內地，從消費電子領域到汽車電子、安保、網路支付、金融等領域都在逐步引入人臉識別，堪稱是百花齊放。

但用戶不一定都願意接受的，這不，一群玩家已經想出各種避開人臉識別的方法了...

反人臉識別「聯盟」

被學校處罰了的行為藝術家葛宇路，在馬路上貼自己名字之前還有個作品：尋找自己周圍無處不在的攝像頭，搭個腳手架上去跟它對視。

在接受記者採訪時，葛宇路這樣解釋了他的這個行為：「往常監控都是來監視我們的，我是不是也可以看它?在這裡，我質疑的是一種監控的權力。我對它並不能做出實質的改變，我只是盯著它，爭取盯幾個小時把背後看我的人看出來，或者說我們之間能夠有一瞬間的對視，我覺得那就很棒了。」(這種做法...真的很棒棒...)

同樣不滿於被盯著的還有俄羅斯黑客Grigory Bakunov，他倒不是在質疑被監控的權力，而是質疑人們正在濫用面部識別技術：「在俄羅斯，面部識別系統正被不同的人們使用著。在莫斯科，要避免被攝相機拍到臉幾乎是不可能的。」

Grigory Bakunov是俄羅斯最大的科技公司Yandex的技術總監，最近，他公開表示自己已經在網路上和其他幾個黑客一起，開發出了一種「反面部識別演算法」。

這種演算法的實現方式是，以化妝的方式在臉上畫出特定的線條，以此干擾面部識別技術。畫出來大概是這樣：

Grigory Bakunov號稱這項技術非常有效，對於男女都適用。但為了避免技術被濫用，他並沒有公開反人臉識別系統的詳細演算法和原理。(戰鬥民族的黑客從來都是反科技的?)

日本國立情報學研究所也曾經發明高科技眼鏡Privacy Visor，利用紅外發生技術，使攝像頭的面部識別系統無法檢測到人的面部特徵。眼鏡架上的紅外發生器能影響絕大多數的智能手機和平板電腦，這樣拍出的照片在人眼看起來和普通照片沒有差別，卻無法識別面部信息。

隱藏的風險

當下，絕大多數互聯網用戶的數據正在被搜集，但基本上是識別型編碼，比如瀏覽器cookies或者電郵地址。代表我們在線身份的一切最終都可以轉化為一堆數字和字母，這裡面幾乎所有的信息都可以被改變，就好像你隨時可以申請一個新的社保號碼一樣。而臉部數據則完全不同，臉部識別數據和公眾用戶的其他生物數據一樣，改變成本非常高，有時候甚至是不可能的。從某種意義上說，臉部數據是一種我們所有人無法逃脫的「數據鏈路」。

從技術水平的角度來看，人臉是唯一不需要用戶主動配合就可以採集到的生物特徵信息。其他生物特徵的採集過程，如指紋、掌紋、虹膜、靜脈、視網膜，都需要以用戶的主動配合為前提，即如用戶拒絕採集，無法獲得高質量的特徵信息。

從社會心理的角度來看，通過人臉識別身份，符合人的視覺識別經驗，容易被使用者接受。如人們在採集指紋和虹膜時，會擔心隱私泄漏，但是每天被街頭的幾百台監控攝像機拍攝，卻不感到被侵犯，因為人臉天生就暴露在外，被認為是識別身份的天然特徵。由於以上兩點，人臉識別技術的風險很容易被忽略。

加強監管

以上開發「反人臉識別」的技術，其主要訴求是：1.要保障個人隱私;2.不能用在非法的地方。以此，建議可從以下三方面予以應對：

政府加強監管，行業主動規範。首先，政府應從管理者的角度，通過立法、行政等方式加強對於面部識別領域的監管力度，進一步保障公民個人信息安全;行業及企業也應當擔負起社會責任，主動積極地規範行業標準，自覺維護所採集、儲存的公民隱私數據安全。

持續提升安全技術水平。其次，相關企業應當持續提升面部識別應用軟體等載體以及儲存設備的安全技術水平，提升網路安全意識，避免公民隱私信息泄露或遭非法轉賣。同時，對於非必要的隱私數據，不應非法採集。

人臉識別技術作為其重要領域，投資企業紛紛看好。前瞻研究院相關數據顯示，截至2017年5月，中國人臉識別申請專利多達6432項，僅2016年就有1755項。未來十年，我國人臉識別行業市場規模有望達到千億元。

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