研究团队披露「一副眼镜破解 19 款手机人脸识别」，手机人脸识别可靠吗？普通用户信息被伪造了怎么办？

“眼镜解锁”引发人脸识别安全担忧，普通用户如何自保？

近期，一个研究团队的披露，让手机人脸识别的安全性再次成为焦点——仅仅一副经过特殊设计的眼镜，就能破解市面上19款主流手机的人脸识别功能。这一消息无疑给无数依赖人脸解锁的用户泼了一盆冷水，不禁让人发问：我们习以为常的人脸识别，真的可靠吗？一旦我们的个人信息被伪造，又该如何保护自己的隐私和财产安全？

人脸识别的“软肋”：不止是眼镜

我们首先要明白，人脸识别技术并非无懈可击。这次“眼镜解锁”事件，其实揭示了人脸识别系统一个普遍存在的弱点：易受“欺骗性攻击”。

2D vs. 3D 识别的差异： 很多早期的、成本较低的人脸识别系统，主要依靠捕捉人脸的二维平面特征（如五官的相对位置、轮廓等）。这种技术相对容易被照片、视频甚至高仿面具所欺骗。而一些高端手机则采用了3D结构光或TOF（Time of Flight）技术，通过发射红外光束扫描面部深度信息，建立三维模型，这在防伪能力上远超2D识别。然而，即便是3D识别，也并非完美无缺，这次的“眼镜解锁”很可能就是在特定角度、利用光线干扰等方式，绕过了某些3D识别的验证机制。
算法的局限性： 人脸识别的核心在于算法。算法的训练数据、识别模型的精度，都会直接影响其鲁棒性。研究团队能够成功破解19款手机，说明他们找到了这些手机人脸识别算法在特定场景下的“盲点”或“漏洞”。这些漏洞可能与光照变化、面部微表情、甚至是某些角度下的伪装都相关。
“活体检测”的挑战： 为了防止照片和视频欺骗，大多数人脸识别系统都加入了“活体检测”功能，例如要求用户眨眼、张嘴、摇头等。但这些“活体检测”本身也可能被更高级的伪造技术所绕过，例如通过特定硬件模拟面部动作，或者利用算法生成逼真的动态人脸。

普通用户如何应对“身份被伪造”的风险？

这次事件让我们不得不认真思考，当人脸信息被伪造，我们该如何保护自己？

1. 警惕并了解你使用的设备：
了解你的手机： 知道你的手机使用的是2D还是3D人脸识别技术。通常，支持“抬起唤醒”、“人脸支付”且在暗光下也能识别的，更有可能是3D识别。如果你对设备安全性有疑虑，可以尝试查看相关评测或咨询制造商。
关闭不必要的人脸识别功能： 如果你的手机允许，考虑关闭在不那么重要的场景下的人脸识别验证，例如仅用于解锁屏幕，而不用在支付、应用登录等方面。

2. 加强多重安全验证：
设置强密码/指纹： 这是最基本也是最有效的补充。即使人脸识别被破解，一个复杂的密码或高精度的指纹（如果你的设备支持）仍然能成为一道坚实的屏障。
使用双重认证（2FA）： 对于重要的账户（如银行、社交媒体、云服务等），务必开启双重认证。即使有人通过人脸识别进入你的账户，他们还需要另一个验证码（短信、App生成等）才能完成操作。

3. 保护好自己的面部信息（虽然难以完全避免）：
谨慎使用人脸解锁： 尽量避免在不信任的网络环境或公共场合，大幅度露脸操作手机。
避免上传过多“生活照”： 虽然技术上从照片中提取可用于人脸识别的信息难度很高，但网络上公开的大量高清照片，理论上都有被利用的风险。

4. 对“不明来源”的诱惑保持警惕：
不参与“免费领手机”、“扫码解锁”等活动： 很多号称能“免费解锁”或“扫码获得奖励”的活动，可能是以收集你的面部信息或诱导你下载恶意软件为目的。
不点击可疑链接： 避免通过短信、邮件或社交媒体上的可疑链接，导致手机被植入木马程序，从而被远程控制或获取敏感信息。

5. 了解你的权利与寻求帮助：
关注政策法规： 随着生物识别技术的普及，相关法律法规也在不断完善。了解你所在地区关于个人信息保护的法律，知道自己的权利。
及时止损： 一旦发现账户异常，立即联系银行、支付平台或服务提供商，报告情况并寻求帮助，例如冻结账户、修改密码等。

技术进步与安全博弈的持续

这次“眼镜解锁”事件，更像是技术安全领域的一场“矛与盾”的较量。研究团队的发现，能够推动手机制造商和安全厂商改进技术，增强人脸识别的安全性。但同时，黑客们也在不断寻求新的突破口。

对于普通用户来说，我们不必过于恐慌，但也不能掉以轻心。理解技术的局限性，采取必要的防护措施，让手机安全不仅仅依赖于一项技术，而是构建一个多层次、立体化的安全体系，这才是应对未来挑战的关键。我们期待厂商能不断提升技术安全标准，也呼吁用户提高安全意识，共同守护好自己的数字生活。

网友意见

我就来简单总结下吧。先说懒人结论：

• 原理就是通过攻击者和被攻击者的照片，生成对抗样本。
• 其实2D人脸识别比3D识别安全性更弱早就是大家知道的事了。
• 这个研究团队本来就是做安全的，这个实验我并不认为是苹果赞助什么的，我认为这个团队的目的只是想推销自己的安全解决方案。
• 刷脸支付靠的不仅仅是技术，也靠赔付制度，无需恐慌。

原理

原视频可以见：

看了两遍，总算看懂了。下面是我理解的原理（仅仅是个人理解，不一定对，欢迎指正），这里避免用专业的技术词汇，所以小白式解释如下：

其中：

• 执行步骤在白字黑底框内
• 模型为黄色方块，一共两个模型，一个生成模型（可以理解成学生），一个判别模型（可以理解为教练），学生不停练习，老师给学习判断学得对不对。
• 而人的照片，这里就用小黄人代替吧，其中攻击者A就是黑客，被攻击者B就是手机被破解的那个人。
• 对抗样本生成的过程在蓝色框内。

步骤如下：

1. 获得被攻击者B照片
2. 判别模型学习被攻击者B特征
3. 给B的眼睛，鼻子特征进行修改（相当于学生做一遍）
4. 把修改后B的特征+A的其他特征，让判别模型来判断是不是B（学生展示动作，教练判断对不对）
5. 判别模型返回结果（是/否 B），若否，则回到步骤3继续修改，直到这一步结果为是（学生微调动作，直到教练满意）
6. 打印返回为是的那次结果

那刷脸支付还安全吗？

看下了视频，实验中展示被破解的手机都是用都是2D人脸识别的。其实2D人脸识别比3D识别安全性更弱早就是大家知道的事了。这个研究团队本来就是安全研究的，这个实验我并不认为是苹果赞助什么的，我认为这个团队的目的只是想推销自己的安全解决方案。实际上，视频并没有公布是哪19款手机，就是正在和厂商联系，推销把自己的刷脸漏洞解决方案。还挺会做生意的嘛

理论上，如果有人要攻击你，破解你手机，那他可以通过这个方式来实现。事实上，要支付级的安全，3D结构光的人脸识别安全性还是高一等的。

你也许会有疑问，那刷脸支付还安全吗？

我观察了一些刷脸支付的机器，很多是宽额头的，这种也许采用了3D结构，会比较安全。（但由于手上没样机，而且制造商也不仅仅只有一家，我也不排除宽额头是装饰）

根据亲身经验，支付宝在单前置摄像头的机型上也启用了人脸支付。虽然支付宝使用的是自研技术，把安全性把握在自己手中，但其实理论上不可能100%完美的安全，那么支付宝这种情况下，能推广人脸支付背后除了技术的支持，其实也靠保险和赔付制度。只要盗刷率和额度之间做好平衡，这套商业模型就能work。

总的来说，这个团队的研究，很有价值，但也不算发现新bug。所以对于日常手机刷脸支付，也不用恐慌。

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