近年来，人脸识别被广泛应用于支付转账、实名登记、解锁解密、门禁考勤等场景。企查查数据显示，目前我国共有超过1万家人脸识别相关企业。中国是人脸识别设备最大的消费区域，预计2023年占全球比例将达到44.59%。

人脸是重要的隐私信息，在未经同意的前提下，通过公开或非法手段，收集、保存、盗取正常的人脸数据，一旦信息出现泄露，极其容易被不法分子进行用于诈骗或者贩卖牟利。

目前，由于人脸识别技术运用主体的技术条件和管理水平各有不同，人脸识别系统仍存在许多安全隐患。许多不法分子会通过作弊工具来干扰、攻击人脸识别技术背后的系统和算法。例如小偷利用面具骗过社区人脸识别门禁、现场打印他人照片登录其账号、储户存款遭刷脸盗取二百万等一系列人脸识别安全事件。

常见的人脸欺诈攻击方式主要有以下5种：

• 打印人脸照片：攻击者通过获取被冒充者的真人照片，使用App对照片进行直接拍摄。

• 高清人脸视频：攻击者准备被攻击者的一段真人视频，或经过图像处理获得合成视频，展示在显示屏上使用App进行拍摄。

• 戴三维面具：攻击者头戴被假冒者的仿制硅胶和塑料面具进行拍摄，攻击者利用面具的高度还原性，从而对活体检测造成较大挑战。

• AI换脸：攻击者通过AI算法，将视频中的人脸替换为目标用户人脸，并通过手机注入手段来进行视频替换，以绕开活体检测。

• T形眼镜：攻击者获取到被冒充者的真人照片，打印出来并保留眼睛T型区域，贴在眼镜框架上，进行拍摄攻击。攻击者利用被攻击者的照片通过算法在眼部生成相应“干扰图像”，加上干扰图像，就能接近被攻击者的特征，攻破人脸识别模型。

这些攻击方式可以提供近乎真人的人脸信息，具有较高欺诈性。因此，我们需要使用反欺骗技术来防止这些攻击。研发具有反欺诈攻击能力的人脸识别系统已受到越来越多企业的重视。

活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、视频、AI换脸、面具、遮挡、3D动画以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，是人脸识别系统安全性的重要保障之一。

作为人工智能产业的内部驱动力，数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。人脸识别技术需要积累大量训练数据用来验证相关算法。景联文科技承接过多个人脸采集项目，拥有丰富的项目经验。

案例某知名企业人脸欺诈数据采集

• 采集成像设备：主流的品牌andriod、apple手机、平板，不少于10种

• 手机前置：后置=8:2

• 采集数量：2000个id，屏幕翻拍样本数为2w段翻拍短视频，照片翻拍样本数为20w张照片

• 采集步骤：

生成正样本为真人采集，使用不同分辨率的2种设备采集正样本；视频采集5-7s，并进行张嘴、眨眼、左右摇头、上下点头、读数字等；

生成负样本为先打印的600张高清照片、冲印的1400张高清照片，每人一张，各个活体动作平均，采集时按相应要求拍摄；

通过剪裁纸张或者照片里的人脸间接遮挡、部分拼凑，采集时按相应要求拍摄；

3D人脸模型攻击样本采集需要与设备保持合适的距离，采集时按相应要求拍摄，扩充环境变量，如不同光照场景，拍摄背景和角度变换等因素，如给3D人脸模型穿上不同衣服

• 成像角度：-45度、0度、正45度

• 光线条件：环境亮度为亮、正常、暗（2:6:2），屏幕亮度为亮、正常、暗(2:6:2）

• 采集场景：室内：室外（7:3）

景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，拥有非常丰富的人脸采集项目实施经验及完善的项目管理一体化流程，在全国27个省市自治区52个国家中有近一万人的被采集人员储备，支持多年龄段、多角度、多表情、多光线的人脸图像采集，支持人脸欺诈相关数据采集，还可根据企业实际需求为企业提供定制化服务。

拥有实时量化的可视数据采集、处理、质量检测系统，拥有管理和执行的平台化能力。多年业务运维经验建立标准化流程体系，3道质检程序，准确率高达99.1%。项目经理拥有3-5年项目执行经验，对计算机视觉等算法训练需求有深刻的理解能力。

作为全国信息技术标准化技术委员会单位委员，景联文始终将客户数据安全放在第一位，率先通过ISO27001信息安全管理体系认证、ISO9001质量管理体系认证和ISO27701隐私信息安全管理体系认证，签署供应商保密协议，制定完善信息隐私保护方案，成立数据信息与隐私保护工作小组，定期组织项目经理，质检员和标注员进行数据安全和隐私保密的培训考试，保证数据安全合规，保护客户数据隐私。

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