一张贴纸破解顶级FaceID，华为新研究让人脸识别不再安全

风中情缘

机器之心报道

机器之心编辑部

用来刷脸解锁的 Face ID 也可以被「对抗样本」攻击了。最近，来自莫斯科国立大学、华为莫斯科研究中心的研究者们找到的新型攻击方法，让已经广泛用于手机、门禁和支付上的人脸识别系统突然变得不再靠谱。

在这一新研究中，科学家们只需用普通打印机打出一张带有图案的纸条贴在脑门上，就能让目前业内性能领先的公开 Face ID 系统识别出错，这是首次有 AI 算法可以在现实世界中实现攻击：
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% m! E, q/ e3 o, ~$ R# b9 gAI 人脸识别系统在正常情况下的分类效果，它识别出了特定的人：Person_1。
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( N  c/ x& j# y$ K7 k' _: ^: i$ d贴上纸条以后，即使没有遮住脸，系统也会把 Person_1 识别成另外一些人「0000663」和「0000268」等。

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) j0 y( A/ R  w- G! Q  N变换角度、改变光照条件都不会改变错误的识别效果。加了贴纸后，我们可以看到 Person_1 的概率非常低。
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使用对抗样本攻击图像识别系统，在人工智能领域里已经不算什么新鲜事了，但是想要在现实世界里做到无差别攻击，还是人脸识别这种数千万人都在使用的应用技术，这就显得有些可怕了。使用这种新方法，人们可以轻松地打印一个破解纸条贴在脑门上，随后让 AI 识别的准确率显著下降。
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从上面的动图可以看出，研究者实现的是非定向的攻击，且对抗信息都集成在贴纸上。那么如果我们要找到一种定向的攻击方式，让系统将我们识别为特定的某个人，然后解锁 ta 的手机，这也并不遥远，只要我们将以前定向攻击的方式迁移到贴纸上就行了。

研究人员不仅发布了论文：https://arxiv.org/abs/1908.08705

+ A/ V* X, v5 C; \更是直接公开了项目的代码：https://github.com/papermsucode/advhat
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. C1 C: `* q5 @! [! ~8 G1 g4 B「对抗样本」是人工智能的软肋，这是一种可以欺骗神经网络，让图像识别 AI 系统出错的技术，是近期计算机视觉，以及机器学习领域的热门研究方向。

在这篇论文中，研究者们提出了一种全新且易于复现的技术 AdvHat，可以在多种不同的拍摄条件下攻击目前最强的公共 Face ID 系统。想要实现这种攻击并不需要复杂的设备——只需在彩色打印机上打印特定的对抗样本，并将其贴到你的帽子上，而对抗样本的制作采用了全新的算法，可在非平面的条件下保持有效。

2 [' y0 f# f5 C0 H, \% }& L/ m9 w研究人员称，这种方法已经成功地破解了目前最先进的 Face ID 模型 LResNet100E-IR、ArcFace@ms1m-refine-v2，其攻击方式也可以迁移到其他 Face ID 模型上。

( u4 [$ v7 o+ _' W- E* i现实 Face ID 也能被攻击

以前对抗攻击主要体现在虚拟世界中，我们可以用电子版的对抗样本欺骗各种识别系统，例如通用的图像识别或更细致的人脸识别等。但这些攻击有一些问题，例如人脸识别攻击只能是在线的识别 API，将对抗样本打印出来也不能欺骗真实系统。
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. }1 K2 S/ T6 B4 J6 e一个标准的线上人脸对抗样本，它只能攻击线上人脸识别模型或 API，无法用于线下的真实人脸识别场景。

; t3 }2 n- d  x, X; `6 O对抗样本的这种局限性，很大程度在于真实识别系统不止有人脸识别模块，还有活体检测等其它处理模块。只要活体检测判断对抗样本不是真人，那么它自然就失去了效果。因此，很多研究者在思考，我们能不能将对抗信息打印出来，贴在脸上或头上某个位置，那么这不就能攻击真实的人脸识别了么。甚至，我们可以把对抗信息嵌入到帽子或其它饰品内，这样不会更方便么。
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7 P( n& a( f5 K+ k沿着这样的思路，华为莫斯科研究中心的两位研究者就创造了这样的对抗样本。他们表示在以前 Face ID 模型还需要大量的私有数据，而随着大规模公开数据的发布，ArcFace 等研究模型也能与微软或谷歌的模型相媲美。如果他们的对抗样本能攻击到 ArcFace，那么差不多就能攻击业务模型。
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研究者表示他们提出的 AdvHat 有如下特点：
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• AdvHat 是一种现实世界的对抗样本，只要在帽子加上这种「贴纸」，那么就能攻击顶尖的公开 Face ID 系统；
  
• 这种攻击是非常容易实现的，只要有彩印就行；
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• 该攻击在各种识别环境下都能起作用，包括光照、角度和远近等；
  
• 这种攻击可以迁移到其它 Face ID 系统上。
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1 q/ `* L% U- s" o! oFace ID 该怎样攻击
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* Z* E# ^0 ~; D7 y- l3 g在 Face ID 系统的真实应用场景中，并非捕获到的每张人脸都是已知的，因此 top-1 类的预测相似度必须超过一些预定义的阈值，才能识别出人脸。

2 F5 o/ H; M& `  Q. z7 D这篇论文的目的是创造一个可以粘贴在帽子上的矩形图像，以诱导 Face ID 系统将人脸与 ground truth 相似度降到决策阈值之下。
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这种攻击大概包含以下流程：

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• 将平面贴纸进行转换以凸显三维信息，转换结果模拟矩形图像放在帽子上后的形状。
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• 为了提高攻击的鲁棒性，研究者将得到的图像投影到高质量人脸图像上，投影参数中含有轻微的扰动。
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• 将得到的图像转换为 ArcFace 输入的标准模板。
  
• 降低初始矩形图像的 TV 损失以及余弦相似度损失之和，其中相似性是原图嵌入向量与 ArcFace 算出嵌入向量之间的距离。
  

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6 u# U& }. s" g4 b5 Q流程图如下图 2 所示：
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图 2：攻击流程示意图。

首先，研究者将贴纸重塑成真实大小和外观的图像，之后将其添加到人脸图像上，然后再使用略为不同的转换参数将图像转换为 ArcFace 输入模板，最后将模板输入到 ArcFace 中。由此评估余弦相似度和 TV 损失，这样就可以得到用于改进贴纸图像的梯度信号。
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: H$ S4 Z) |8 |图 3：步骤 1 转换贴纸的示意图。

# G% t! g1 }1 M贴纸攻击试验细节
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* q( z$ J9 n4 J; b如前所言，在将图像输入到 ArcFace 之前，研究者对其进行了随机修改。他们构造了一批生成图像，并通过整个流程计算在初始贴纸上的平均梯度。可以用一种简单的方法计算梯度，因为每个变换都是可微分的。

, I' l4 G1 L# y# [4 l' |注意，在每一次迭代中，批中的每一个图像上的贴纸都是相同的，只有转换参数是不同的。此外，研究者使用了带有动量的 Iterative FGSM 以及在实验中非常有效的几个启发式方法。
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4 `  H1 h. E- H( F# t研究者将攻击分为两个阶段。在第一阶段，研究者使用了 5255 的步长值和 0.9 的动量；在第二阶段，研究者使用了 1255 的步长值和 0.995 的动量。TV 损失的权重一直为 1e − 4。
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研究者利用一张带有贴纸的固定图像进行验证，其中他们将所有参数都设置为看起来最真实的值。

他们使用了最小二乘法法，并通过线性函数来插入最后 100 个验证值：经历了第一阶段的 100 次迭代和第二阶段的 200 次迭代。如果线性函数的角系数不小于 0，则：1）从第一阶段过渡到第二阶段的攻击；2）在第二阶段停止攻击。
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4 v" e; p) Q' d「对抗样本贴」效果怎么样
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# {; [6 z5 L1 K+ e& s( K研究者在实验中使用一张 400×900 像素的图像作为贴纸图像，接着将这张贴纸图像投射到 600×600 像素的人脸图像上，然后再将其转换成 112×112 像素的图像。

) r9 {$ c  m& y, w: `5 I0 D  _" n为了找出最适合贴纸的位置，研究者针对贴纸定位进行了两次实验。首先，他们利用粘贴在 eyez 线上方不同高度的贴纸来攻击数字域中的图像。然后，他们根据空间 transformer 层参数的梯度值，在每次迭代后变更贴纸的位置。
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下图 4 展示了典型对抗贴纸的一些示例。看起来就像是模特在贴纸上画了挑起的眉毛。
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# ^1 x. Z4 \) }9 L0 P* u1 n7 c7 m图 4：对抗贴纸示例。

为了检测 AdvHat 方法在不同拍摄条件下的鲁棒性，研究者为最开始 10 个人中的 4 人另拍了 11 张照片。拍摄条件示例如下图 6 所示：
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图 6：研究者为一些人另拍了 11 张照片，以检测不同拍摄条件下的攻击效果。

# S6 ^6 T! u% }. Q. g检测结果如下图 7 所示：虽然最终相似度增加了，但攻击依然有效。


图 7：各种拍摄条件下的基线和最终相似度。图中不同颜色的圆点代表不同的人。圆表示对抗攻击下的相似性，而 x 表示基线条件下的相似性。
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最后，研究人员检验了该方法对于其他 Face ID 模型的攻击效果。他们选取了 InsightFace Model Zoo 中的一些人脸识别方法。在每个模型上均测试了 10 个不同的人。
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% \. H$ n. z2 `, U4 u3 B6 R% g
, J. f1 b3 \) ]& l# T图 8：不同模型中，基线和最终相似度的差异。
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虽然 AdvHat 生成的对抗样本很简单，但这种攻击方式看起来已适用于大多数基于摄像头的人脸识别系统。看来想要不被人「冒名顶替」，我们还是需要回到虹膜识别？
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