就在上周，有消息称一款名为Facezam的假冒应用能够通过扫描其Facebook相片实现面部追踪。虽然最终证明这一切只是谣传，但公众的反应却证明了人们对于面部识别仍存在误解。事实上，真实的应用与网站确实能够轻松实现Facezam提出的这种威胁性效果。无独有偶，央视315晚会曝光，当前的人脸识别技术不过关，漏洞颇多，甚至用照片都可以打开。同时建议商家研究技术要少一些概念，多一些脚踏实地；用户面对高科技，要多一些防范意识。
数十年来，指纹、虹膜扫描、手腕静脉扫描以及语音与面部识别已经陆续进入我们的生活。然而在由此带来的潜在隐私入侵层面，各类方法面临的风险却并不一致。
面部识别的危险度达其它方法的上百倍
一切生物识别系统的根本原理，在于捕捉相关数据、将其输入数据库，而后将新捕捉的数据与数据库进行匹配。这类方式确实能够很好地利用计算机分析实现体貌特征识别。
大多数生物统计数据难以捕捉，指纹、虹膜、静脉乃至其它类型的生物数据皆需要明确的权限或者知识方可获取。然而，面部识别却并不受此限制——一张照片足矣。无论是监控摄像头、个人照片甚至是ATM机，我们的面貌都已经被无数次记录下来。
另外，照片本身的获取难度也更低。不像是只被保留在外事或者公安机构内的指纹信息，面部照片大量出现在社交网络、公共图库乃至个人通讯软件，且大多直接公开。
俄罗斯面部识别网站FindFace提供极为可怕的工具，其能够帮助我们快速从Twitter上找到各类匹配图片。
下面来看FindFace的使用流程：
- 向FindFace上传一张图片。
- FindFace将提供多个包含匹配结果的Twitter帐户，而点选对应的帐户后，FindFace会告知该帐户的用户姓名。
- 3. 将姓名复制至Family Tree Now网站中，即可获取其家庭住址、家庭成员、年龄及其它数据。
虽然结果并不是非常精确，而且我们可能还需要对潜在的用户进行逐一筛查，但这一流程确实具备可行性。而且更可怕的是，FindFace与未来几年可能出现的真实风险相比，根本不算什么。
分析您上传的图片 准确从中找到您
另外一种可行方案是采用Google Photos。Google Photos中的“people”视图展示了谷歌如何自动对照片进行面部识别，并对身在其中的人们进行分组。更惊人的是，任何人都可以为此类照片分组添加名称，从而告知谷歌的大规模数据库你自己的真实身份。
在此之后，谷歌AI会自动对照片进行分析，并从更多图像当中将你准确识别出来。
同样的情况在Facebook中也有发生。用户可以对图片进行标记，Facebook则利用其先进的AI从其中进行面部识别。因此大家应该会注意到，在上传一张照片后，Facebook往往能够准确认出其中包含的每个人。
面部识别一夜之间无处不在
最近有传闻称，三星S8与Galaxy S8+都将采用面部识别用于设备解锁。亦有消息人士指出，苹果的iPhone 8将配备面部识别功能。而且事实证明，苹果公司确实拥有多项与面部识别相关的技术专利，包括专门用于解锁的面部识别方案。
另外，日本、法国、加拿大等国家的机场也开始越来越多地部署面部识别系统，甚至希望未来几年内利用此类方案对全部乘客进行安检。
总而言之，面部识别正快速成为主流，而公众也越来越多地接受将面部识别扫描作为日常生活的组成部分。
面部识别的未来
大家可能还记得《少数派报告》剧集中，一名角色利用脸部形状的纹身愚弄面部识别系统。未来是否真会出现这样的情况？
- 设计师Adam Harvey利用一种织物图案愚弄面部识别系统。
- 一位名叫Adam Harvey的设计师发明了一种新型织物，其能够让面部识别系统误以为织物上布满面孔。如此一来，当系统试图识别其中的多张人脸时，匹配的可信度将有所下降。
- Harvey同时亦在探索如何利用发型与化妆以骗过面部识别技术。
- Kickstarter上的某众筹项目尝试利用ekō Glasses产品干扰面部识别。其能够高度反射可见光与红外线，旨在利用明亮的光照环境降低面部识别的准确度。
虽然这些方案看似耸人听闻，但实际并不适用于面对面的扫描方式。
因此总结来讲，我们仍然可以在一定程度上信任面对面扫描方案——例如接受安检或者进行驾照信息匹配。但与此同时，大家应当尽可能控制自己的社交媒体与照片共享帐户，同时避免使用手机与应用中的面部识别功能。
未来的安全前景并不乐观，面对新的技术时代，我们也许有必要将面部识别视为一种新的潜在威胁。
原文标题：It's time to face the ugly reality of face recognition
原文作者：Mike Elgan
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