優Tech分享 | 人臉安全技術的研究與應用
近幾年，人臉識別技術在現實生活中得到大規模應用，設備解鎖、刷臉支付以及門禁安防等場景隨處可見，且人臉編輯等新技術也不斷湧現，帶來便利的同時也引起人們對人臉安全的擔憂。
為了讓大家更深入了解人臉安全技術，11月11日，騰訊優圖舉辦了優Tech線上沙龍，實驗室研究員太平圍繞《人臉安全技術的研究與應用》進行了直播分享，簡述了人臉攻擊形式以及研發的相應防禦演算法，並對人臉安全領域進行了展望。
在探討人臉安全問題之前，我們先來了解一下人臉攻擊方法有哪些？
目前主要有三種形式：第一種人臉物理介質攻擊，基於紙片、螢幕、石膏等介質呈現的人臉攻擊。第二種人臉內容生成攻擊，基於生成對抗網路、3D建模等方法合成、編輯人臉。第三種人臉對抗攻擊，基於對抗攻擊方法生成對抗樣本，使得深度學習模型輸出錯誤結果，主要包含兩種攻擊形式，包括數字圖象的對抗攻擊和物理形式的對抗攻擊。
如果有不法分子利用上述人臉攻擊形式，會對人臉安全造成危害：其一造成錯誤的身份認證；其二造成假新聞的出現。
為保證人臉安全，針對上述人臉攻擊形式騰訊優圖研發了相應的防禦演算法。
針對人臉物理介質攻擊，騰訊優圖對人臉活體檢測技術進行了研發，該技術可用於身份驗證場景中判斷對象是否為真人，防禦照片、面具、螢幕翻拍等多類型的攻擊。
活體檢測在學術界上的研究較早，從傳統的手工特徵到結合深度學習，從二分類約束到多種輔助約束。騰訊優圖具有完備的單、多模態活體檢測方法,單模態活體檢測上主要研究方向有三：首先通過特徵解耦探索活體本質特徵，提高任務的泛化性。其次，再從數據角度出發，利用自監督的約束進一步去除活體無關特徵，提升泛化性。
最後，為進一步提升安全性，騰訊優圖設計了一種新型的活體檢測方法-光線活體檢測。光線活體檢測有兩大特點：第一是硬體去依賴，它不依賴於額外的攝影機硬體，只需有螢幕能發射出不同的顏色序列，即可完成活體驗證。第二是驗證碼策略，結合密碼學策略，通過螢幕顏色、亮度隨機，來提高系統的安全性。
針對內容合成攻擊，騰訊優圖在人臉取證領域進行了研究。
人臉取證是針對人臉生成、人臉編輯進行鑒別，常見的人臉偽造類型主要有四種：表情交換、ID交換、屬性編輯以及全局整臉的生成。對此，騰訊優圖基於多輔助約束來提升人臉取證精度，並著重關注人臉編輯引起的紋理變化，以及人臉融合引入的邊界的雜訊，設計了數據預處理和多分支網路結構，以便最終結合多尺度的圖象特徵做最終真假判別。
騰訊優圖今年參與了大型偽造人臉檢測競賽Depfakes Detection Challnge，參賽隊伍多達2265支，主要任務是檢測影片中的人臉或者聲音是否被篡改。比賽極具挑戰性，騰訊優圖從影片數據處理以及網路結構設計兩個方面出發，利用注意力機制提升取證精度。在最終的比賽結果上，優圖的演算法在公開榜單上達到前1%，私有榜單上獲得金牌。
通過此次比賽騰訊優圖總結出三點關於人臉取證的經驗，一是局部去掉和數據混合的數據增強是比較有效的；二在網路結構設計上，可嘗試多尺度、多模型的融合，以及引入序列分析模型和注意力機制；三目前取證方法缺少基於探究感測器雜訊以及圖象合成過程的方法。
針對人臉對抗攻擊，騰訊優圖在攻擊和防禦兩個方面都進行了研究。
目前人臉物理對抗攻擊業界的攻擊形式主要有三種：ADV – hat、ADV – nose以及ADV- glass，這三種形式在視覺上相對比較明顯的。為了進一步提升隱蔽性，騰訊優圖設計了隱蔽式彩妝攻擊，利用生成對抗網路，將對抗雜訊偽裝成人的眼影部分妝容。
此外，優圖還在人臉對抗防禦方面進行了研究。其主要有兩個研究方向：第一是對抗樣本檢測，檢測出輸入影像是對抗樣本，並拒絕識別 ；第二是識別模型加固，即使輸入影像為對抗樣本，識別模型也能做出正確判斷。
以上所提及的人臉安全技術，騰訊優圖已成功落地應用。
優圖人臉核身技術已在金融開戶、智慧政務和線上監管等多個場景中得到了大量的應用，如：微眾銀行遠程開戶業務 、泰京銀行-本地部署EKYC 、中國聯通-騰訊大小王卡遠程開卡業務 、滴滴司機遠程身份驗證業務。
在線下，優圖的多模態活體檢測方案在刷臉支付、出行以及認證多場景得到了大量的應用，而且得到了BCTC增強級活檢認證。另外，人臉防偽技術的應用也有效打擊了色情黑產、政客惡搞、證據造假等情況。
太平表示，隨著人臉攻擊技術的進化和攻擊類型的增加，人臉技術未來的場景應用還面臨諸多挑戰。騰訊優圖後續將基於域泛化的方法進一步提升模型泛化性、基於生成網路的方法探究網路學習特徵的可解釋性和基於解耦學習的方法探究每個任務學習到的本質特徵，並在這些方向上繼續進行深度研究。
現如今，從大數據時代進入到「刷臉時代」，人臉技術更需築牢資訊安全的防線。作為騰訊下頂級人工智慧實驗室之一，騰訊優圖一直聚焦電腦視覺，專註人臉識別、影像識別、OCR、機器學習、數據挖掘等領域開展技術研發和行業落地。
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