■張克環(右)和唐迪(左)研發創新「Face Flashing」檢測方案。 中大供圖香港文匯報訊（記者 高鈺）隨新科技發展迅速，人臉識別技術已獲廣泛應用，涵蓋包括手機及電腦解鎖、流動支付，甚至商店購物自動結賬等日常生活。不過，人臉信息容易被捕獲並製成高仿相片、錄像或面具，令系統有機會被攻擊和欺騙，成為重大保安風險。中文大學系統保安研究實驗室研發出「Face Flashing」檢測方案，藉着實時隨機發放不同顏色光線及分析反射時間差等效果，於3秒的驗證時間內能有效分辨偽造人臉影像，大大加強識別系統的保安程度。該創新方案於早前的國際學術會議上廣受關注，並正與本地生產商洽談實際應用。
人工智能及深度學習的發展，令人臉識別準確率近年大幅提升，讓技術全面進入應用層面，但亦同時伴隨相關的保安挑戰。不法分子有機會利用高仿的相片、錄像或面具偽冒他人樣貌，攻擊和欺騙識別系統，導致經濟損失。
現時科技界亦有引入動態檢測作防禦，例如要認證者眨眼、點頭等，但此類解決方案仍未能提供高度安全保證，而且過程繁複，認證時間較長。
領導中大系統保安研究實驗室團隊的信息工程學系助理教授張克環表示，時間是人臉識別技術保安的最關鍵因素，「以動態檢測為例，由於每個人反應時間不一，按指示做動作速度不盡相同，使得攻擊者有機會在本人作出反應前產生?造影像，欺騙臉部認證系統。」
「Face Flashing」毋須裝額外硬件
為克服這些限制，團隊以一年多時間研發出創新的「Face Flashing」實時檢測方案，毋須加裝額外硬件便能大幅提高攻擊的難度。使用此系統時，屏幕會隨機閃爍八種包括紅、綠、藍三原色的光，透過鏡頭記錄和分析臉部反射的光後，便能識別人臉獨有的立體幾何輪廓和特徵，以認證用戶身份。
如果攻擊者要以偽冒相片或錄像欺騙系統，不單需要猜中隨機的光線顏色，並要在系統發放光線同時提供偽冒影像，以現今技術來說近乎不可能，因此這方案大大加強了保安程度。
檢測方案準確率達98.8%
團隊亦收集了大量數據並進行演示和評估，結果顯示，「Face Flashing」檢測方案只需約3秒便可完成臉部驗證，並能準確地區分平面和立體的人臉對象，防止攻擊者利用相片欺騙系統；而檢測方案的整體準確率達98.8%，配合不同情況評估，於最壞環境的精準度也有97.3%。
「Face Flashing」另一關鍵技術是用特定幀率錄影接收光線反射，而非傳統的一次性拍攝。張克環說，團隊經反覆測試及精心調整，設計出最合適的顏色組合，並克服了鏡頭掃描時帶來的色差問題，令一般解像度及速度的熒幕和手機鏡頭也足夠支援「Face Flashing」方案，而不需用任何額外配置。
他表示：「低成本的設計令方案可廣泛應用於不同品牌、制式的手機和電腦，以至保安、身份驗證等相關產品。團隊正積極與生產商洽談方案應用。」