自从iPhone X将人脸识别锁应用到手机上以来，人脸识别领域的安全风险开始引起越来越多的关注。许多现场合成视频都通过了生物识别检测和面部识别。看看AI实验室团队一直密切关注活体检测的安全风险。几年前，看看AI实验室开始深入研究：另外，请留意新技术攻击。
目前人脸识别常见的攻击有哪些？
(1) 通过打印用户的纸质副本或照片进行攻击。
(2)屏幕重制，一些3D建模技术可以驱动用户的单张照片或视频执行系统所需的动作，例如摇头、张嘴或眨眼。
（2017年3月15日央视报道的事件正是采用了这个原则）
（3）使用者必须佩戴口罩。
（用户佩戴口罩示例）
面对上述攻击方式，看看AI实验室如何有效防范？
针对上述攻击方式，看看AI实验室基于多年的技术积累和实际业务运营经验，对人脸识别技术进行了多次安全升级。我们还有更复杂的实现。我们采用人脸纹理分析、口罩检测、视频防复制等多维防护技术，并将这些技术相互融合，实现移动端+后端的强大防护系统。
目前，看看AI实验室最常用的解决方案是“生物检测+防视频重复人脸场景分析”解决方案。
面部和场景分析：检测合成视频中的异常情况并检测边界和屏幕像素纹理。
场景分析技术可分析场景并检测显示边缘异常、屏幕反射以及显示像素和条纹分析以提供额外保护。
除了面部识别之外，还有其他方法来保护我的帐户吗？
目前，在实际业务中，以人脸识别为纽带，辅以账号密码保护、大数据风险管理等综合措施，保证了较高的业务安全性。
面部识别技术正在迅速发展，新技术的出现总能被犯罪分子利用。 KanKan AI Lab也注重技术对抗，凭借通过业务积累的活体攻防实践经验，筑起了抵御活体检测的坚固墙，并不断创新和开发新的活体检测技术。保护面部识别。
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