本期节目的焦点是一个大类资产。它是每个人都有的，价值连城的，并且将来会无限升值的，但却最容易被忽略的资产——我们的个人信息、脸、指纹、声音，还有各种生物信息。

现在，每当我们提到“数据”、“个人信息”这些词，似乎已经不一样了——会觉得这个词的份量越来越重。以前可能在学校、媒体新闻或者互联网公司的宣传，在商业计划书里看到，只是客观存在而已。但现在再提到它，就像提到了石油、黄金或其它珍贵资源一样——会感觉到它是有巨大价值的，好像再也不是能随便给、随便丢的东西。

在互联网和金融行业，这种感觉尤其强烈——因为它经常和“变现”、“得到金融服务”直接相关。可是这么有价值的重要资产，现在似乎依然是裸奔状态。

这件事究竟有多重要？我们的资产究竟是如何裸奔的？小跑找到一位最适合聊这个话题的专家——徐伟栋教授，他是杭州电子科技大学人工智能学院副教授，徐教授是一位非常资深的图像处理、机器视觉、机器学习的专家。还有我们的驻场嘉宾——银行管理业界的刘晓春行长。这是一场非常精彩的烧脑之旅。

· 特邀嘉宾 ·

徐伟栋，杭州电子科技大学人工智能学院副教授

· 驻场嘉宾 ·

刘晓春，浙商银行原行长、上海新金融研究院副院长

· 墙裂坛主播 ·

肖小跑，特许金融分析师、《羊群的共识》作者

· 本期BGM ·

“Dragostea Din Tei“ by O-Zone

· 本期话题 ·

01

黑客对人脸识别都有什么攻击手段？

人脸作为你的核心生物信息资产，尽量不要泄露——因为永远没办法删除。

目前的主要的方案的一种是“最土的”。在没有出现“活体识别”时，把一张照片静态扫入，打印出来，然后扫进摄像头——这是最原始的状态。

后来“配合”活体识别，出现了“对抗眼镜”技术。只需要用到对方和自己的一张照片，输入到提前开发好的攻击算法中，算法会基于两个人的照片自动生成一个最优图案（“干扰补丁”），再把“干扰补丁”覆盖到对方的照片上，打印出来，贴在镜框上——就可以去攻击解锁手机啦。

解锁手机之后呢？黑客可以做什么？手机上的很多应用，政务类、金融类的APP，都可以通过对抗样本攻击来通过认证：假冒机主在线上完成银行开户，下一步就是转账。

02

为什么这么容易攻破？是技术达不到吗？

不是技术达不到，而是我们在效率和安全之间做了一个妥协：为了提升用户体验，把安全都放低。如果人脸识别的门槛设置得很高，可能就会出现无法识别的情况。

金融公司都有自己的技术指标，通常是通过率越大越好，错误率越小越好。在金融公司的算法里，大部分用户默认为使用者，而非攻击者。如果把识别的门槛设置得过高，可能会有大量用户无法被识别——而降低门槛最直接的后果，就是真假脸难辨。

现有的人脸识别技术可靠度远远不够。这一方面受制于技术成熟度，另一方面受制于技术提供方与应用方的重视程度不够。

银行内部一直在“安全”、“效率”和“客户体验”方面激烈斗争。

科技是很神奇的，它可以无限地做到极致；但它也是很“傻”的，人类可以无限制的去“破”它，往往“破”它的成本要比自身发展要低。

03

我们的“脸”都去了哪里？

商场、小区、公司门禁系统

信贷、支付、政务APP

天坛公园公共卫生间取卫生纸

还有千万人使用过的“蚂蚁呀嘿”、Deepfake和ZAO

04

人脸识别是怎么被用在金融上的？

当然是跟着互联网一起发展起来的。

在传统、常规、普通的银行业务中，其实是用不着这些“识别”的；随着越来越多的应用可以在线上完成，增加越来越多虚拟场景——识别生物信息就变成了“证明你是人、证明你是你”的手段之一。

最近5年人脸识别的泛滥一定层面上也跟互金的发展有关系。P2P、网络贷款、消费金融——很多是非接触式的信贷行为，没有抵押的纯信用行为，整个行为都可以在线上完成。

自从2015年马云老师展示了支付宝的刷脸支付功能以后，人脸识别技术的应用场景也就越来越广泛了。后来，微众银行和网商银行将“远程人脸识别+身份证件核实”的模式用在了开立账户上。

线上信贷中的人脸识别只是风控全流程的一个环节，作用是KYC和增信，没有这个环节也可以授信、评审；但是“人脸支付”是替换密码——这可能会增加风险。

指纹、虹膜、人脸是唯一的，不能修改的——从人类密码史看，如果是不可修改的密码，都是很危险的。

05

什么才是最可怕的？

一旦你的脸上的互联网，它就永远存在于互联网世界的某个角落。就算今天没有被人利用，风险永远存在，阴魂不散。

目前的使用场景并没有特别收敛，哪些地方适合用，哪些地方不适合，没有相应的法律法规，市场上也没有定论。这时候最大的潜在风险，仍然是生物信息的不可重置性——“不能改”就会产生巨大的潜在风险——这个潜在风险是高于人脸识别技术本身的。

相应的黑产也快速生长，在国内已经形成了一个上游提供软件及技术、中游提供视频、照片定制、下游售卖成品视频，甚至有的商家做的是全产业链的生意。

核心算法难度虽然很大，但如果被黑客恶意开源的话，难度就会大大降低，剩下的工作就只是找一张照片。

06

科技的伦理

识别人脸——这是人类出生后认出妈妈的能力，作为人的基本能力——现在机器不费吹灰之力就做到。

技术在狂奔发展过程中，我们几乎从不停下来思考是什么使它成为可能。

公共安全与人权由来已久的矛盾之间的艰难权衡。

监管会过犹不及吗？监管的必要性是一回事，而界定什么样的监管最为合理则是另一回事。人脸识别技术帮助医生诊断“DiGeorge综合症”——病人常常带有特定的面部特征，这些特征可以通过人脸识别系统加以识别，从而帮助医生诊断。

在20世纪汽车业曾花了几十年的时间来抵制监管要求——当法律确保强制安装安全带和气囊之后，才找到平衡。

07

该怎么办？

3D人脸识别技术要更安全一些？

只有攻防不断升级，人脸识别技术的安全性才能越来越高。

谁能要求刷脸，谁不能要求——未来需要机构“持证刷脸”。

人脸信息泄露了怎么办？责任应该如何承担？

人脸识别应用应该有明确理发：《民法典》将生物识别列为个人信息，《个人信息保护法（草案）》也从图像采集、个人生物信息等角度做出了相关规定，但现行的法律法规对人脸识别技术并没有具体的法律规定

行业比较混乱，针对采集人脸信息的公司没有规范管理办法，缺乏法律来规制。

算法安全也需要行业标准。

— End —

主播 | 肖小跑

驻场嘉宾 | 刘晓春 特邀嘉宾 | 徐伟栋(教授)

运营 | 陆丽娜

互动方式

坛友群：请添加坛子微信（BKsufe），请注明：坛友