更新:2021-03-01 09:5
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最近網上瘋傳一款名叫“ZAO”的換臉軟件,可以通過AI技術進行隨意換臉, 想變成什么樣就能變成什么樣。但在9月4號,這款軟件被工信部約談,認為其用戶隱私協議不規范,存在數據泄露風險等網絡數據安全問題。那么“換臉”技術如何實現的?有哪些風險?
三維人臉數據庫的二維"換臉"
首選把源圖構造成帶紋理的人臉三維幾何模型,經過適當變換,調整至與目標圖相同的視角下,再進行“換臉”操作。“換臉”算法分為三個步驟。首先,對于兩張人臉圖片分別使用三維人臉數據庫進行擬合與重建。其次,利用重建的參數進行“換臉”后面部圖像的生成。最后,使用一些圖像合成算法在輪廓邊緣進行簡單修復處理。
實際的“換臉”過程中,需要先將人臉與背景及頭發分開。在此基礎上,對兩個人臉source和target分別應用二維人臉三維重建的方法,重建得到三維人臉M(source)和M(target)。將作用于P(target)作用于M(source)得到投影變換的圖像I圖像。I圖像與M(target)在圖像層面己經非常接近,但是可能會存在輪廊上的不匹配,后續使用一些簡單的融合算法就完成變臉技術。
“換臉”技術風險
近幾年,生物特征認證技術已經從研究階段進入應用階段,應用前景十分廣闊。利用生物認證技術可以設計出電子商務安全的重要門衛,基于生物特征的認證技術的計算機網絡身份認證系統。當用戶需要訪問系統時,首先需要將自己的生物特征信息通過系統的驗證,從而獲得訪問系統的權限。
計算機網絡身份認證系統需要聯機實現生物特征信息的搜索與處理,可以快速方便實時地獲得認證。這種技術在現代信息社會中的地位愈發重要,成為信息認證技術的一個重要發展方向。
生物認證系統自身的安全性和隱私性缺陷,使得其還不能滿足一些強安全性的應用領域(如銀行)的要求。生物特征的泄露,可能導致假冒生物個體、假冒生物特征、中間人攻擊和偽造獲取數據等方面的安全威脅。
而換臉app同樣可以收集用戶的生物特征,保存到數據庫內。所以在當下法律還沒有涉及到的領域,盡量保護好自己的臉,以免被不法分子利用,造成損失。
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