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蔣昌建老師的臉被“偷”了，這你能信？
甚至馬斯克、川建國、黑寡婦、美國隊長的臉也被“偷”了！
這是什么大膽的操作？
更震驚的是，幕后“黑手”居然還公開承認了。
不要懷疑，你沒有看錯，這就是在 Geekpwn2020 上發(fā)生的真實故事。
不僅如此，在 Geekpwn 現(xiàn)場，有選手居然戴著印有馬斯克臉的口罩，成功取到了“美金”！
10 月 24 日，GeekPwn2020 國際安全極客大賽現(xiàn)身魔都。大賽匯聚l了全球頂尖的白帽黑客和少年極客，聚焦云、AI、5G 等前沿技術 。GeekPwn 的老朋友蔣昌建再次擔任主持人，這次跨圈聯(lián)動讓這場頂級白帽黑客的攻防秀成為名副其實的最強大腦。
2020 年注定是會被載入史冊的一年。
今年在疫情之下，關于口罩的煩惱變得特別多。
首先是買不到。
其次就是買到口罩戴上之后，無法通過臉部識別順利解鎖手機。
于是有人就想到能不能將口罩完全模仿人臉實現(xiàn)解鎖，這樣也不用摘下口罩，避免感染。
今年 2 月，產品設計師 Danielle Baskin 發(fā)布了一款帶有面部信息的口罩，讓人們帶著口罩也能用 Face ID 解鎖手機。
簡單來說，Danielle Baskin 想做的就是將你臉被擋住的部分打印在 N95 口罩上。這樣即便戴起口罩，從外面看你的臉依舊是完整的。
當時，有網友曾討論過這類口罩的可用性及現(xiàn)實意義，大部分認為這大可不必，與其讓我的臉印在口罩上，還不如讓人臉系統(tǒng)更聰明一點。
所以，后來蘋果手機也能識別戴口罩的人臉了。
那么，如果將人臉真的印在口罩上，真的能實現(xiàn)“換臉”嗎？
Geekpwn2020 給出了答案。
Al 識別一向是 GeekPwn 的拿手好戲。
前年 GAN 掉馬賽克，去年實現(xiàn)隱身夢。今年，GeekPwn 搞了個新玩法。
隨著口罩變成必需物之后，他們在想有沒有人會借口罩來實現(xiàn)詐騙，成功幾率是多少呢？
所以，今年 GeekPwn 針對這個現(xiàn)實問題，展開了一項關于口罩變臉的挑戰(zhàn)——CAAD AI 變臉口罩挑戰(zhàn)賽，利用 AI 技術的缺陷，以 Al 對抗 Al，迷惑人臉識別算法。
今年 GeekPwn 2020 關于人臉識別分別有兩個賽段。第一賽段是上午的口罩變臉挑戰(zhàn)，第二賽段則是下午的虛擬人臉挑戰(zhàn)。
先來看上午的口罩變臉挑戰(zhàn)。
口罩變臉環(huán)節(jié)的要求是選手需要制作人臉口罩，分別將自己制作的口罩在事先模擬好的兩臺設備上去識別。
一般來說，攝像頭的識別是對輸入圖片的識別而不是立體的掃描，因此，當選手戴著有干擾信息口罩時，傳遞給攝像頭的時候也是一個平面人臉圖片。一旦和預設人臉圖片存在一定比例的相似度，那么設備就會被成功欺騙。
自動售貨機使用的是“白盒算法”，即 2019 年 IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議提出的 ArcFace 算法，前兩輪挑戰(zhàn)的目標人物依次是蔣昌建、漫威人物黑寡婦。
ATM 機使用的則是“黑盒”算法，目標人物依次是馬斯克、漫威人物美國隊長。
每輪挑戰(zhàn)限時 150 秒。
值得注意的是，選手們在挑戰(zhàn)前并不知道自動售貨機和 ATM 機所使用的是何種算法。
現(xiàn)場，共有 4 支隊伍應戰(zhàn)。分別是 AFMask、海棠初白、動動動動弦以及 TSAIL。
計時開始，四隊選手們依次沖到機器前，不斷調整著口罩位置和面孔角度。
選手們準備的口罩風格各異：有些相當寫實，選手戴上后，肉眼看上去真的和目標人物有幾分相似；有些則“簡單粗暴”，放大了目標人物的特征，也有些選手則另辟蹊徑，利用不同的像素點制作五彩口罩，希望能去干擾機器的人臉識別算法。
極棒實驗室負責人王海兵解釋說，這是因為人臉識別系統(tǒng)的認人方式跟我們人類不一樣。對機器來說，只要一張人臉的主要特征值符合后臺數(shù)據(jù)，就會被判定是本人。也就是說，哪怕只是一堆像素，機器能讀出特征值就行。
舞臺后方的大屏幕上實時顯示著選手挑戰(zhàn)的置信度，即機器“眼中”人臉特征值的吻合程度。
由于舞臺環(huán)境和光線的影響，整個比賽進展得并不是很順利。
但還是有一支隊伍居然連續(xù)兩次都挑戰(zhàn)成功了，不僅成功取到了貨物，還利用印有馬斯克臉的口罩，取到了 “美金”。
全場沸騰了。
蔣昌建老師也驚呼：“??？這是美金！真的嗎？”
主辦方也立即解釋道，這是假的，但在比賽結束后，他們會獲得相應的現(xiàn)金獎勵。
臺下的吃瓜群眾們卻只有眼饞的份兒。
“打工人，加油！”坐在雷鋒網編輯身旁的幾個男生調侃道。
不過，需要注意的是，上午的實驗也證明了口罩變臉在很大程度上是很難實現(xiàn)的，所以大家可以不必過于擔心。
如果說上午的口罩變臉只是小試牛刀，那么下午進行的“虛假人臉 AI 識別大賽”，才是我們真正要面臨的現(xiàn)實威脅。
虛假人臉 AI 識別大賽要解決的則是“AI 換臉”帶來的一系列緊迫現(xiàn)實問題：電信詐騙、財產盜刷、偽造色情視頻……
雷鋒網此前報道，AI 不僅能變臉，還能利用 Deepfake 機器人把你的照片變成果體。
實在可怕。
幸運的是，對于人臉識別帶來的現(xiàn)實問題，有人比我們更關注。
2019 年，F(xiàn)acebook、 微軟、亞馬遜、麻省理工等知名企業(yè)、高校，曾聯(lián)合發(fā)起一場針對 AI 換臉視頻檢測的挑戰(zhàn)賽。挑戰(zhàn)賽于今年 3 月 31 日結束，但仍然留下了一些亟待解決的問題。
因此，今年的 GeekPwn 再度設置同類的比賽，希望幫助選手更好地調優(yōu)或精簡自身的訓練模型，提升 AI檢測方面的技術突破，與各方共同推動更好的虛假人臉檢測方法出現(xiàn)。
比賽要求選手開發(fā) AI 檢測方法，快速、高效地識別出圖像以及視頻中的虛假人臉。這些假臉由 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap、CycleGAN 等 AI 技術或它們的變體生成。
為了增加比賽的對抗性，主辦方還設計了攻防環(huán)節(jié)：每隊選手既要用自家的 AI 模型識別出其他隊伍的假臉，又要用假臉騙過其他隊伍的 AI 模型。
相較于上午的比賽，這場比賽更符合極客們的破解常態(tài)：五隊選手各自守在電腦前，操作 AI 模型生成假臉、展開攻防。
最終獲勝的是 TSAIL 戰(zhàn)隊，獲得 6 萬元人民幣獎金。
相較往年，今年 GeekPwn2020 充滿了變數(shù)，不僅僅是因為今年很多項目進行的都不甚順利，更重要的是我們身邊的 AI 攻防也在發(fā)生變化。
正如 GeekPwn 創(chuàng)始人王琦（大牛蛙）在開場時提到的：
七年前，不出題不命題的 GeekPwn 誕生，無論你是誰，無論你能破解掉什么，只要是你的原創(chuàng)、首創(chuàng)都可以來到這個舞臺。七年后，GeekPwn 第 11 屆了，依然面臨著“你是誰，你要攻破什么，你為什么要攻破它”三大靈魂拷問。
所以，對于白帽黑客們來說，攻防戰(zhàn)是一個長期命題。
同時也不難看出，隨著人臉識別技術的持續(xù)發(fā)展，GeekPwn 也一直在提升賽題難度，推動極客們不斷突破自身極限，去發(fā)現(xiàn)新技術的潛在風險。
這也是網絡安全的現(xiàn)實縮影：“魔高一尺道高一丈”的網絡攻防，永遠在路上。
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