今天你刷了幾次臉？隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中刷臉識別越來越普遍，人臉綁定的信息越來越多，“換臉”技術(shù)越來越逼真，你是否意識到，互聯(lián)網(wǎng)中，你的臉還是你的臉嗎？或者說，你的臉只是你的臉嗎？

近日，美國民主黨總統(tǒng)候選人拜登在接受記者采訪時“睡著”的視頻刷爆了網(wǎng)絡(luò)，而后又有特朗普團(tuán)隊給拜登照片加濾鏡使拜登顯得更老的消息流出。

▲拜登接受采訪“睡著”視頻畫面

很快，拜登“睡著”事件得到了澄清。視頻里的人并不是當(dāng)時的拜登，而是84歲的歌手哈里·貝拉方特的錄像和拜登2016年與希拉里視頻對話的畫面剪輯合成的”假貨“。這一信息也使輿論的爆點(diǎn)由“拜登體力不支無法勝任”轉(zhuǎn)向了對人臉信息濫用的討論。

隨著人臉識別等技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用，國內(nèi)外也出現(xiàn)了不少關(guān)于人臉信息濫用的訴訟案例。

繼Facebook在人臉識別訴訟中妥協(xié)，決定賠付6.5億美元和解后，這家大公司旗下的社交應(yīng)用Instagram又面臨了非法收集生物識別數(shù)據(jù)的新指控。

今年早些時候因為未經(jīng)允許搜刮30多億人臉數(shù)據(jù)，而被指控蓄意違法的人臉識別創(chuàng)企Clearview AI又“重振旗鼓”，請了新的律師“捍衛(wèi)”其面部追蹤技術(shù)。

此外，近日“新華視點(diǎn)”披露的一起網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)從業(yè)者利用電商平臺非法倒賣人臉信息的案件中，5毛一張的人臉信息也讓人們對自身人臉牽涉的隱私安全產(chǎn)生極大擔(dān)憂。

▲生物特征識別技術(shù)

疫情防控所需加之技術(shù)水平不斷提升，人臉識別越來越多地運(yùn)用于人臉解鎖、位置追蹤、乘車驗證刷臉支付等不同場景，與此同時我們的人臉也成為了一張暴露在信息大環(huán)境下的個人通行證，相應(yīng)人臉識別濫用的現(xiàn)象也開始泛濫。

為了打擊人臉識別的非法濫用，各國都在技術(shù)和政策方面做出了相應(yīng)的努力。人臉識別技術(shù)的使用中出現(xiàn)了兩個極端，一方面是對人臉識別技術(shù)合理的運(yùn)用以及對濫用的技術(shù)性對抗，另一面是人臉識別技術(shù)使用中的各種歪門邪道，這既是硬幣的兩面，又是勢不兩立的正邪雙方，在對峙中雙方功力越來越深，成為一場持久的“人臉識別”攻防戰(zhàn)。

▲AI對抗人臉識別軟件Fawkes原型：蓋伊?福克斯

全球范圍內(nèi)圍繞人臉識別、人臉使用問題已經(jīng)形成了強(qiáng)勢對峙的攻防雙方。人臉使用存在哪些風(fēng)險？人臉信息是如何泄露的？是誰在濫用公民人臉隱私，又是誰在為反人臉濫用技術(shù)努力？我們能如何保護(hù)自己的人臉隱私？

本文將通過對人臉識別攻防技術(shù)的探索，深挖人臉識別“黑白兩面”的攻防對峙現(xiàn)狀。

一、 人臉識別攻防博弈愈演愈烈

國內(nèi)對于人臉信息進(jìn)行采集和識別的應(yīng)用早在2002年就有相關(guān)專利公開，2012年就已經(jīng)開始投產(chǎn)和應(yīng)用，2018年起，人臉識別技術(shù)迎來成長期，今年又因為疫情原因亟需高效、非接觸的身份驗證方式，也在一定程度上加速了人臉識別技術(shù)在不同場景的應(yīng)用和普及。

▲2002-2019年中國人臉識別相關(guān)專利公開數(shù)量變化圖 來源：Soopat前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理

此外，室內(nèi)外遍布的攝像頭也逐漸在和人臉識別系統(tǒng)配套使用，幫助進(jìn)行更高效和精準(zhǔn)的信息獲取。最明顯的現(xiàn)象是，一些城市的路口紅綠燈下的屏幕上，會實(shí)時曝光出闖紅燈行人的身份信息。

▲闖紅燈行人人臉識別系統(tǒng)

《中國新聞周刊》此前報道的文章《人臉識別十字路口：臉的恐慌》中的數(shù)據(jù)顯示，國人每天要暴露在各種攝像頭下超過500次。

人臉曝光次數(shù)多、應(yīng)用場景多、可視性強(qiáng)、精準(zhǔn)對應(yīng)個人信息等特點(diǎn)，使人們不禁會對無處不在的人臉識別帶來的隱私安全問題產(chǎn)生擔(dān)憂。

盡管人臉識別這一概念在法規(guī)和行業(yè)規(guī)定內(nèi)依舊比較模糊，但是近些年來出現(xiàn)的不規(guī)范使用人臉的現(xiàn)象也為執(zhí)法部門敲響了警鐘。

2020版《信息安全技術(shù) 個人信息安全規(guī)范》特別地將“個人信息控制者通過個人信息或其他信息加工處理后形成的信息，例如用戶畫像或特征標(biāo)簽，能夠單獨(dú)或者與其他信息結(jié)合識別特定自然人身份或者反映特定自然人活動情況的信息”劃分為個人信息范疇。

法律正在逐漸對人臉識別規(guī)范使用作出舉措，而實(shí)現(xiàn)真正的全面、嚴(yán)謹(jǐn)且有針對性的立法依舊需要時間的打磨。

除了法律規(guī)范，人臉識別在技術(shù)方面也呈現(xiàn)出了“黑白兩面”的“立場”對峙。

人臉識別濫用“惡魔”無孔不入，很多科技大公司憑借著自己人臉挖掘技術(shù)的威力濫用人臉數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集、保管、使用環(huán)節(jié)都有可能成為他們牟利的切入點(diǎn)。

在人臉信息被大量搜刮的同時，一些反人臉識別技術(shù)也不斷突破，陸續(xù)出現(xiàn)，與”惡魔“正面對峙。

這項“收益有限、風(fēng)險巨大”的人臉識別技術(shù)，難道真的是便捷和安全兩難全？人臉識別及其對抗技術(shù)是否將會像“病毒”與“殺毒軟件”一樣長久共存？

二、 攻：人臉識別背后的“虛假安全感”

我們每天走在路上看似安全，實(shí)則可能自己的人臉信息已經(jīng)被采集，甚至用于我們不知道的用途。技術(shù)的“非法濫用”正在不斷攻破我們的隱私城墻。

需要刷臉的場合越來越多，同時AI換臉、AI合成的音視頻也不斷出現(xiàn)，無論是引發(fā)的虛假新聞、詐騙案例，還是悄無聲息的拿到人臉權(quán)限等隱患，都在不斷用技術(shù)進(jìn)攻人們的接受底線。

人臉識別說起來挺無辜的，就像“好心辦壞事”，一個初心是為了提高效率以及維護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全的技術(shù)，卻因為信息濫用而被處處提防。

甚至在網(wǎng)絡(luò)交易平臺上，還存在著專門出售人臉數(shù)據(jù)和“照片活化”（即人臉驗證視頻）工具的店鋪。0.5元一份的人臉數(shù)據(jù)，讓公民在不知情的狀況下成為了實(shí)實(shí)在在的“透明人”。

▲0.5元一張“人臉”

人臉負(fù)載的不止是面部信息，還包含著公民的個人身份信息，這些信息的濫用使個人的隱私安全毫無保障可言。近兩年就有不少人臉信息被輕易濫用的現(xiàn)象發(fā)生。

1、 杭州人臉識別第一案

去年的“杭州人臉識別第一案”引起了一陣不小的波瀾。因為動物園強(qiáng)制升級入園系統(tǒng)，將指紋識別更改為面部識別，作為大學(xué)副教授的游客因為不滿這一強(qiáng)制獲取人臉的規(guī)定，將動物園告上了法庭。

面部信息，這一幾乎從未被大眾注意到甚至想到要保護(hù)的隱私被放在了明面上，引發(fā)熱議。

原告郭兵認(rèn)為：人臉識別可能泄露隱私，動物園強(qiáng)行通過升級年卡收集游客個人生物識別信息，違反《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》等相關(guān)規(guī)定，屬于損害原告合法權(quán)益的行為。

但是由于我國尚未有明確針對人臉識別的法案，專家目前也在引用《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》分析原被告之間的合同關(guān)系。

直到今年的6月15日，杭州市富陽區(qū)人民法院開庭審理此案，并將擇機(jī)宣判。我們可以一起等待針對人臉識別的不合理獲取，將會獲得怎樣的處理。

▲庭審現(xiàn)場

2、“ZAO”換臉應(yīng)用

還記得換臉App“ZAO”剛上架時你的朋友圈嗎？

用戶只需將一張面部照片上傳到“ZAO”上，再選一個自己喜歡的影片片段和角色，就可以把這些角色的面孔換成自己的模樣

朋友圈里的朋友一個個毫無違和地成為了網(wǎng)絡(luò)熱門表情包，甚至出演熱門電視劇……但是還沒熱鬧幾天，這個風(fēng)靡一時的“換臉”App就被約談下架了。

▲“ZAO”AI換臉

這款A(yù)pp的用戶協(xié)議中要求使用者同意把肖像權(quán)永久、不可撤銷、免費(fèi)地提供給“ZAO”平臺使用，換句話來說，用戶等于將自己的肖像權(quán)雙手奉上。

通過自己提交的面部照片進(jìn)行人臉識別，則更無面部隱私可言。

類似地，2017年在美國社交新聞網(wǎng)站Reddit社區(qū)第一次亮相的換臉黑科技Deepfake，上線五天就遭到了全球唾棄。

3、 Facebook人臉識別訴訟

美國社交網(wǎng)絡(luò)公司Facebook此前被爆出其曾經(jīng)推出的“標(biāo)簽建議”功能，對海量的用戶照片進(jìn)行人臉識別，從而分析出人物標(biāo)簽信息。也就是將照片中的人物圈出來，并建議用戶標(biāo)記出照片中的人是誰。

這一行為使Facebook遭到了消費(fèi)者的集體訴訟，該公司被指控侵犯了消費(fèi)者的隱私權(quán)。

對應(yīng)相應(yīng)的法案來看，伊利諾伊州有一項法律是：禁止企業(yè)未經(jīng)事先征得同意就收集包括面部識別在內(nèi)的生物特征數(shù)據(jù)。

伊利諾伊州法院認(rèn)為，在默認(rèn)情況下向百萬伊利諾伊州用戶啟用新功能之前，F(xiàn)acebook沒有得到同意，因此于2015年將Facebook起訴。

在今年的1月份，F(xiàn)acebook決定賠付5.5億美元以和解該訴訟，但是這一申請遭到了法院的駁回，并要求Facebook的訴訟金額增加1億美元。

繼而在今年7月份，F(xiàn)acebook終于妥協(xié)，決定以6.5億美元和解訴訟。8月，法院初步獲批Facebook的6.5億和解請求，每位人臉信息被侵犯的用戶將會得到200~400美元的賠付。Facebook將于2021年開始支付罰款。

一波未平一波又起。

幾天前，F(xiàn)acebook的社交應(yīng)用Instagram又面臨了新的指控。新指控表示，Instagram在用戶不知情或未經(jīng)過其同意的情況下非法收集了超過1億用戶的生物識別數(shù)據(jù)，并從中獲利。

▲Instagram

訴訟稱，這一行為違反了伊利諾伊州的一項禁止未經(jīng)授權(quán)的生物識別數(shù)據(jù)行為的法律。

而針對這一訴訟，F(xiàn)acebook并未立即做出回應(yīng)。

4、 擁有30億人臉數(shù)據(jù)的美國AI公司Clearview AI “重振旗鼓”

在今年的2月，一家名為Clearview AI的美國人臉識別創(chuàng)企稱其整個客戶名單被盜。

Clearview AI從網(wǎng)絡(luò)社交媒體上抓取了超過30億張照片，形成龐大的生物特征信息數(shù)據(jù)庫，據(jù)傳有600多家執(zhí)法機(jī)構(gòu)及一些私人安保公司都在使用它的人臉識別產(chǎn)品。

而最關(guān)鍵的是，Clearview AI獲取這些數(shù)據(jù)并未經(jīng)過被抓取照片者的同意。

也正因為這一非法獲取行為，Clearview AI的行為遭到美國民眾及社交巨頭們的集體訴訟，這一AI公司被指控蓄意違反了美國伊利諾伊州的生物識別法，要求賠償500萬美元。

▲Clearview AI創(chuàng)始人兼CEO Hoan Ton-That

但是看來Clearview AI對于這一判決并不甘心，同樣是在幾天前，Clearview AI又重新雇傭律師，決定依靠美國憲法《第一修正案》捍衛(wèi)其面部跟蹤技術(shù)。

但是這一訴訟請求顯然并不被人們看好，有人說，美國憲法《第一修正案》的最終目標(biāo)是為了保證公民能夠自由地向政府提出意見，以維護(hù)自身權(quán)利，而這家公司顯然只是為了維護(hù)他們的商業(yè)模式，而并不是為了維護(hù)公民權(quán)益。

▲Clearview AI新聘請的頂級律師Floyd Abrams

除了以上這些具體的獲取面部隱私并加以濫用的信息，疫情期間甚至由于人臉識別還引發(fā)了種族沖突。為此，微軟、亞馬遜和IBM三大巨頭同時暫停了對警局提供面部識別的服務(wù)。

除了以上被報道出來的案例，或許還有很多我們不知道的面部識別被濫用的情況。在這個人人調(diào)侃“沒有隱私”的時代，真正被攥在自己手里的，或是可以被完全維護(hù)的隱私安全還有多少？

三、 防：政策和新技術(shù)是杜絕人臉識別濫用的墻

隨著人臉識別技術(shù)攻占的步步緊逼，一些相應(yīng)的技術(shù)和政策也紛紛落地，包括制造“照片面具”騙過人臉識別軟件、使用算法識別“換過臉”的視頻，甚至更明了的法律條文，都在防止人臉信息被濫用。

1、 照片面具——AI 對抗學(xué)習(xí)系統(tǒng)Fawkes

芝加哥大學(xué)SAND實(shí)驗室的學(xué)生近日發(fā)布了一款保護(hù)個人隱私的系統(tǒng)Fawkes。這一系統(tǒng)自開源1個月以來，已經(jīng)在GitHub上獲得了十多萬的下載量。

▲Fawkes軟件及在Windows系統(tǒng)中的軟件面板呈現(xiàn)

這個系統(tǒng)是在本地計算機(jī)上運(yùn)行的算法和軟件工具，可以讓用戶偽裝自己的照片，偽裝后的照片可以限制面部識別軟件對該照片的識別。

這項研究是4位學(xué)生在芝加哥大學(xué)SAND實(shí)驗室的趙燕斌和鄭海濤兩位華人老師的帶領(lǐng)下完成的。

▲4位學(xué)生研究人員及指導(dǎo)老師的人臉原圖及被Fawkes加工后的照片

在題為《?？怂梗罕Ｗo(hù)隱私免受未經(jīng)授權(quán)的深度學(xué)習(xí)模 型的侵害》的論文中，他們闡述了進(jìn)行這項研究的技術(shù)原理及研究目的。論文的一作有兩位，一位是23歲的北京小伙單思雄，正準(zhǔn)備在芝加哥大學(xué)直博，而另一位則是芝加哥大學(xué)的博士Emiy Wenger。

他們說，之所以將這一系統(tǒng)命名為Fawkes，是為了表示對蓋伊·福克斯面具反抗精神的致敬。

Fawkes的工作原理，是對照片進(jìn)行像素級別的微小修改，以蒙蔽AI的審視。而使用者大可不必?fù)?dān)心這種修改會像“P圖”一樣影響照片本身的質(zhì)量，F(xiàn)awkes對照片像素的改動在人眼看來幾乎與原片無差別，但是這種類似“噪點(diǎn)”的干擾，對機(jī)器模型的影響很大。

▲技術(shù)使用模型案例

簡單來說，將自己的人像照片傳到Fawkes上經(jīng)過1分鐘左右的加工，輸出的圖片與原片在肉眼上看到并無差別，但是將加工后的照片再上傳到社交網(wǎng)站，就算是人臉識別軟件想要通過照片信息來獲取數(shù)據(jù)，其掃描出的照片信息也不是上傳照片的本人信息。

這款系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于，它幾乎可以對所有的人臉識別系統(tǒng)都管用。論文上寫道，在曠視Face ++、微軟 Azure Face、亞馬遜 Rekognition 等面部識別服務(wù)上，Fawkes 取得了“100% 的成功”。

▲Fawkes 完全“騙過”了曠視、微軟、亞馬遜的人臉識別

這一系統(tǒng)盡管存在無法對已經(jīng)上傳網(wǎng)絡(luò)的圖片進(jìn)行修改的缺陷，但是研究小組認(rèn)為對今后大量的照片隱私泄露的規(guī)避將會阻止更多隱私安全問題的發(fā)生。他們說，他們的目的是讓Clearview AI這種從照片上非法收集用戶人臉信息的案件不再發(fā)生。

但現(xiàn)狀是，除了無法對已經(jīng)上傳的圖片進(jìn)行修改，有的用戶還表明：加工后的圖片被微信等App壓縮后，再進(jìn)行人臉識別測試，其結(jié)果與原圖并無差異，因此這一應(yīng)用的實(shí)際應(yīng)用情況到底是否有效還需進(jìn)一步探索。

去年，F(xiàn)acebook AI也有研究通過改變幀的方式對人的照片或視頻進(jìn)行修改，以使人的面部信息在人臉識別軟件面前“隱身”。

▲經(jīng)過修改的影視片段。左：原視頻；右：用 Facebook 的方法修改后的視頻

Facebook AI人臉“隱身”的新架構(gòu)是基于對抗式自動編碼器，并與一個經(jīng)過訓(xùn)練的人臉分類器進(jìn)行耦合。通過將自動編碼器的隱藏空間與人臉分類器的表征層連接到一起，能夠得到一個豐富的隱藏空間，其中既嵌入了身份信息，也嵌入了表情信息。

▲編碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2、DeepFake檢測新思路：用心跳做“信號”

除了通過照片識別人臉信息，“換臉”技術(shù)背后的邏輯也同樣讓人細(xì)思極恐。放到網(wǎng)絡(luò)上的人像視頻只需要經(jīng)過“ZAO”“DeepFake”之類的軟件加工，視頻的主角就可以換成別人，同樣的，自己的人臉也有很大可能會被用于其他視頻。只要處理夠仔細(xì)，軟件足夠強(qiáng)大，“換過臉”的視頻足可以以假亂真。

▲DeepFake進(jìn)行視頻“換臉”處理

最近的美國大選，就又一次把Deepfake推上了風(fēng)口浪尖。針對這種“人臉和身體錯亂組合”的現(xiàn)象，科學(xué)家們也一直在探索如何區(qū)分真假照片和視頻。

以往的技術(shù)主要是根據(jù)分辨率、三維信息、眼動等來區(qū)分，因為翻拍照片的分辨率與真人采集照片有差別，并且經(jīng)過DeepFake加工過的換臉視頻，“假人”眨眼會非常不自然。然而這種技術(shù)在處理不同類型圖片的情況下，性能不是非常穩(wěn)定。

近日，賓漢姆頓大學(xué)和英特爾的研究人員開發(fā)了一種算法，號稱能用視頻中的生物信號檢測這個視頻是否是偽造的。

▲通過“DeepFake心跳”檢測偽造視頻

研究人員在論文中說，DeepFake模型視頻會留下獨(dú)特的生物學(xué)和噪聲信號，即所謂的“DeepFake心跳”。這種檢測方法會從一個人臉上的32個不同點(diǎn)中尋找殘留的生物信號，研究人員將這些生物信號稱為PPG單元。

▲用心跳做“信號”監(jiān)測假視頻

為了證明這一方式可以擴(kuò)展到新的模型，研究人員從深度人臉提取數(shù)據(jù)集CelebDF中隨機(jī)選擇了1000個假視頻，結(jié)果顯示這一方式在CelebDF上達(dá)到了93.69%的假視頻檢測準(zhǔn)確率和92.17%的生成模型檢測準(zhǔn)確率，也就表明利用生物信息檢測假視頻的模型具有泛化性。

▲從CelebDF隨機(jī)采樣測試成果

此外，最近來自阿里巴巴、九州大學(xué)、南洋理工大學(xué)和天津大學(xué)的AI研究人員也推出了一種通過視覺PPG（光電容積描記技術(shù)）識別人心跳的Deepfhythm檢測模型。

這個研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，真假視頻中人的心跳是不同的，將心跳視覺化，也可以直接暴露出經(jīng)過DeepFake加工的視頻。

除了學(xué)術(shù)圈推出的反DeepFake模型，微軟也推出了兩個DeepFake監(jiān)測工具，以避免美國大選遭受虛假信息威脅。

微軟新推出的兩項技術(shù)分別為：視頻認(rèn)證器（Video Authenticator）以及另一項從信息源頭杜絕偽造的技術(shù)。

視頻認(rèn)證器可以將視頻播放中的每個幀與原圖進(jìn)行實(shí)時對比，并給出數(shù)據(jù)分析，監(jiān)測出人眼幾乎無法察覺的細(xì)微褪色、灰度元素等混合邊界。

▲微軟的視頻認(rèn)證器

目前這項技術(shù)已經(jīng)與一家位于舊金山的AI基金會合作，通過這種合作形式，視頻認(rèn)證器可供參與民主進(jìn)程的組織廣泛使用。

微軟推出的另一項技術(shù)支持從信息源頭杜絕偽造，這項技術(shù)包括一個內(nèi)置于Microsoft Azure中的工具以及一個閱讀器，通過匹配具有唯一性的哈希值，以讓人們準(zhǔn)確知曉看到的內(nèi)容是否真實(shí)。

3、 法律政策保護(hù)才是最后一道防線

技術(shù)的加持畢竟無法覆蓋全部的人臉識別場景，法律和政策保護(hù)才是防止人臉識別隱私泄露的最后一道防線。目前國內(nèi)外已經(jīng)有一些舉措來應(yīng)對人臉識別濫用的現(xiàn)象。

今年中國信通院發(fā)布了《2020年人臉識別技術(shù)在App應(yīng)用中的隱私安全報告》，提出了以下4條人臉識別App的個人信息保護(hù)建議：

（1） 加快人臉識別相關(guān)法律法規(guī)研制進(jìn)程

（2） 加快構(gòu)建人臉識別技術(shù)應(yīng)用監(jiān)管體系

（3） 加快推進(jìn)人臉識別技術(shù)的安全系列標(biāo)準(zhǔn)研制

（4） 鼓勵行業(yè)協(xié)會或社會組織開展行業(yè)自律

2019年5月，美國舊金山對人臉識別技術(shù)發(fā)出了禁令，禁止該技術(shù)在政府機(jī)關(guān)和執(zhí)法機(jī)關(guān)中使用，從而成為全球首個對人臉識別技術(shù)發(fā)出禁令的城市。

歐盟委員會的高級官員也曾透露，他們正計劃一項關(guān)于人臉識別數(shù)據(jù)使用的立法。

那么我國法律和政策對人臉識別又是怎么規(guī)定的呢？

雖然我國尚且沒有完全針對“人臉識別”的法條，但是我國《民法典》的第一千零三十四條則明確表示自然人的個人信息受法律保護(hù)，該法條內(nèi)容包括：

“個人信息是以電子或者其他方式記錄的能夠單獨(dú)或者與其他信息結(jié)合識別特定自然人的各種信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、生物識別信息、住址、電話號碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等。個人信息中的私密信息，適用有關(guān)隱私權(quán)的規(guī)定；沒有規(guī)定的，適用有關(guān)個人信息保護(hù)的規(guī)定?！?/p>

人臉識別屬生物識別信息中的一種，因此也明確受到法律保護(hù)。

此外我國的《網(wǎng)絡(luò)安全法》第四十四條也表示：“任何個人和組織不得竊取或者以其他非法方式獲取個人信息，不得非法出售或非法向他人提供個人信息?！?/p>

面對疫情中人臉識別濫用，隱私安全問題泛濫的狀況，加拿大、波蘭、澳大利亞等也都在一定程度上實(shí)行了面部識別禁令。即使禁令的做法相對片面和極端，但是對隱私維護(hù)方面起到了一定作用。

人臉信息的特殊性使之被泄露后無法救濟(jì)，因此也需要更加嚴(yán)格的保護(hù)。無論技術(shù)如何發(fā)展，建議如何提倡，政策和法規(guī)永遠(yuǎn)是防止人臉識別被濫用的最堅實(shí)的防線。

結(jié)語：防守眼光要比惡意攻破更長遠(yuǎn)

人臉識別技術(shù)為我們生活帶來便捷的同時，也同樣帶來了隱私泄露的缺口。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人臉信息獲取的“攻防戰(zhàn)役”也愈演愈烈。

“攻擊”方通過人臉信息獲取隱私、濫用人臉，“防御“方通過對人臉識別破壞軟件的拆解和防范，維護(hù)人臉隱私。

人臉識別的“攻防”兩面就像是“矛”與“盾”，二者勢均力敵，想要在用好人臉的基礎(chǔ)上防住人臉信息濫用，就需要“防范”方面的眼光更加超前且長遠(yuǎn)。