人脸安全性辨识这一原本不能在科幻电影里看见的安全性技术，如今在现实生活中应用于得早已更加普遍。但是来自美国北卡罗莱纳州大学的科学家们经过研究后声称，这一技术的可靠性不容乐观，他们找到依赖从Facebook上取得的照片分解的3D模型或者3D打印机的面具需要密码多达4/5基于人脸识别技术的安全性系统。　　这一令人吃惊的结论是北卡罗莱纳州大学的科学家们在本月早些时候参与Usenix安全性会议的时候在其论文《虚拟世界的你：通过你的公开发表照片建构虚拟世界模型来密码动态面部检测（VirtualU:DefeatingFaceLivenessDetectionbyBuildingVirtualModelsfromYourPublicPhotos）》宣告的。

这也为广大网民响起了一记警钟，尽可能不要让自己的照片经常出现在网络上，否则只需三张低分辨率的照片就不足以再现您的3D模型以看穿您的身份验证系统。　　研究人员们称之为这是对于安全性“十分必要和相当严重的威胁”。他们更进一步指出，“基于VR的欺骗性反击彻底指向了基于摄像头的身份验证系统的相当严重弱点：除非融合其它可验证的数据来源，否则那些依赖彩色图像数据和摄像头的系统很更容易遭虚拟世界的反击。”　　来自Unsenix演说的幻灯片。

　　这一切都在Usenix大会上获得了证明，科学家们在现场用于数字化的3D人脸模型顺利关卡了面部软件系统。除此之外他们还通过一项实验特别强调了构建这一切是多么更容易。

有20位志愿者（他们大部分都是安全性技术研究人员，完全从不在网络上共享资料的）作为“被网络盯梢者”。研究人员通过Facebook、LinkedIn和类似于的网站上寻找了这些人公开发表的几张照片。有一位参与者在过去三年里意味着上载了两张照片，即便如此早已充足了。　　这些数据随后被用作分解面部的3D模型，其缺陷的区域、阴影或纹理通过手工填满。

研究人员甚至为其减少了面部动作（皱眉头、微笑等等）。这些模型是如此详尽，该3D面孔甚至可以根据设备的转动而移动。

“对于一个观测的人脸证书系统来说，展出的深度和运动线索与它们预期的人脸几乎给定。”他们说道。　　研究人员拿这些3D面孔对市场上的五个面部身份验证系统展开了测试，这五个系统分别是Mobius、KeyLemon、TrueKey、BioID和1D，结果证明，有四个系统可以被攻陷，成功率在55%到85%之间。而且如果需要取得室内环境中摄制的特定头部照片的话，所有五个系统都可以被攻陷。

“我们用于社交媒体的照片展开面部修复主要是为了特别强调一个人的相貌对于网络隐私的重要性是跟这个人的其它信息，比如年龄和方位等，是一样的。”研究人员们总结说道。

　　不过问题是，在社交媒体时代，这种威胁无法几乎解决问题。唯一有可能的解决方案是在人脸识别工具上强化其辨识欺诈的功能。

特别是在是，拒绝接受用低分辨率纹理制备人脸的能力是意味著适当的，除此之外利用光投影图案、减少可辨识红外线的传感器以及辨识跟脉搏涉及的严重皮肤色调波动都会有所协助。　　虽然并没用于3D打印机的面具展开测试，但是北卡罗莱纳大学的研究团队说道，这种面具应当不会获取完全相同的结果。

因此对于面部辨识软件开发商来说，他们还有很多工作要做到。

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