連Windows hello都採用的人臉識別,安全靠譜嗎?
連Windows hello都採用的人臉識別,安全靠譜嗎?
2015.09.08 | 科技

前言: 廣泛關注的windows hello在6對雙胞胎中的人臉識別錯了1對,錯誤率達16%,但此技術為何還是受歡迎?同樣是非接觸採集的虹膜識別,號稱精確度最高,為什麼還沒有廣泛應用?

在Nicolas Cage還沒過氣的時代,他和同樣還未過氣的約翰屈伏塔演過一部經典的電影《變臉Face/Off》。這部罪案電影的導演是當時在好萊塢蓄勢待發的吳宇森。影片中警察和罪犯互換臉,因而引發了一連串故事。

現實社會中,人與人倒是不可能這麼容易的換臉,不過在整容技術如此發達的今天,一個人的容貌確實不太可靠。

Windows hello是微軟推出windows 10時採用的一種生物特徵授權方式,讓你能通過識別生物特徵訪問你的windows 10設備。

**據微軟介紹,進行身份驗證的方式有三種,指紋識別、面部識別、虹膜識別。**其中的面部識別是Windows Hello的重點項目。微軟稱,在其內部測試中,windows hello對於人臉的錯誤識別率僅為十萬分之一(0.01%),拒絕識別率為2% - 4%。

最近,這一功能受到了考驗。報紙《The Australian》邀請了六對來自墨爾本和雪梨的雙胞胎(五對女性和一對男性)來進行測試,看windows hello能否正確識別他們。在使用windows hello進行人臉註冊和識別的過程中,前五對雙胞胎均成功通過,但有一對雙胞胎在註冊了一人後,兩人都無法登陸。無法登陸的那對雙胞胎分別叫Isabelle和Natasha,她們的照片如下。

測試中,windows hello無法識別的那對雙胞胎

人臉識別,聽上去似乎比千篇一律的密碼可靠,但是掌握著極高技術的微軟windows hello居然在6對雙胞胎中認錯了1對,錯誤率為16%。

##人臉識別錯誤率這麼高,為什麼依然受歡迎?

**實際上,人臉識別技術達到的最高精度97.25%,是由Facebook在2015年剛剛創造的。**這個精準度大約只相當於人通過肉眼識別的水平。人臉識別如此受歡迎,主要是因為簡單好用。不像指紋需要專門的採集器,虹膜需要紅外攝錄影機,電腦和手機必備的普通攝錄影機就可以輕鬆滿足人臉識別的硬體要求。

**生物認證的匹配過程分為合作式、非合作式兩種。**大部分生物認證系統需要人主動配合,比如一個人有意且自願地按壓手指。然而,指紋的主動配合度還不夠。當一個人熟睡時,別人可以趁機將他的手指放在指紋識別器上,輕鬆解鎖手機,進行支付。

人臉識別也是如此,甚至不需要接觸,就可以通過隱藏攝錄影機或趁人熟睡時拍下照片,進入個人帳戶。不過,正因為人臉識別可以秘密採集數據,在當事人未知的情況下,輕鬆獲取他的臉形,判斷他的身份。因此,人臉識別更適用於鎖定犯罪嫌疑人,只需一個普通攝錄影機。

延伸閱讀臉被遮住,臉書新臉部辨識功能仍能正確辨識

不足的是,人臉非常容易偽裝,比如中亞地區的人受宗教文化背景影響,女性用黑紗遮住臉,男性留有大鬍子,幾乎只有眼睛可見。人臉識別三種主流算法之一的特徵臉型,目前已被證明不能像人眼一樣排除偽裝的影響,這意味著,位置、姿勢、表情、臉部毛髮或眼鏡,都會影響人臉識別的精確度。

因此,人臉識別的過程往往還需要加入其他生物特徵,進行多模組識別以提高安全性、準確性。雖然存在著諸多缺陷,但是面部本身的大面積、識別過程的秘密性,也成為了人臉識別的「獨門絕技」。

##精確度最高的虹膜識別,為什麼還沒有廣泛應用?

在各種不同的生物特徵中,虹膜是最健壯、最持久的。

一種生物特徵能否被用作生物識別,由健壯性和獨特性兩個因素決定。健壯性與這種特徵的持久、穩定有關,獨特性決定了這種特徵的差異性是否大到能夠被測量出來。健壯性和獨特性決定了生物特徵的準確性。

**在正常健康情況下,虹膜從出生6個月直到死亡都保持不變。**虹膜的紋理具有極高的複雜多樣性,屬於表現因素,在胚胎發育的早期形成,與基因沒有依賴關係。表現因素使某種生物特性在人群中呈現出更大的差異。因此,即使是同卵雙胞胎,甚至是一個人的左右眼,虹膜圖像也完全不同。

從技術上說,虹膜識別是一流的、最精確的。

優秀的虹膜識別技術商,能夠將錯誤率(FAR)控制在500萬分之一(0.00002%),幾乎杜絕了出錯的可能性。

虹膜識別技術應用的最大障礙,是眼盲而不能註冊。

**虹膜識別是一項前衛的科學研究。算法、硬體、圖像的三重高成本,使得虹膜識別技術主要滿足行業需求,難以覆蓋消費領域。**近年來,隨著國內擁有自主研發算法的虹膜識別技術商的成熟發展,一些技術商希望加深對於產品形態、交互設計、用戶體驗、增值模式的深層次理解,把握未來市場趨勢,也開始做消費類虹膜識別產品。

虹膜的小尺寸給遠距離掃描帶來了一定困難。不過,在小於30厘米的近距離範圍內,虹膜依然有著不可比擬的優勢,如一頭猛獅。虹膜識別是一種高效的技術,訓練用戶所需的時間不超過5秒鐘,時間主要花在用戶將他/她的眼睛對準一面小鏡子。一旦圖像被採集和處理之後,實際的計算機匹配處理是非常快速的,時間在毫秒量級。

在精確度、高效性、適應性三方面都非常出色的虹膜識別,如果能夠突破遠距離掃描這一限制,完全可以解決人臉易偽裝的問題,成為「最好的生物識別技術」。

延伸閱讀:金融領域應用人臉識別技術 進入「人臉辨識時代」面臨挑戰

**任何一種生物認證方式,無論是指紋、掌型、語音,還是人臉、虹膜,都有著各自的優劣和不同的應用場景。**指紋最廣泛,成本低,很容易與手機集成;人臉最方便,普通攝錄影機,在人流密集的出入口鑑別嫌疑人;虹膜最安全,500萬分之一的錯誤率,適用於近距離的支付與訊息安全。

如果windows hello中採用虹膜識別,也許結果會讓人大吃一驚呢。

原文出處:鈦媒體

關鍵字: #微軟 #人臉辨識
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
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隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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