概要
简单的攻击方法就是直接使用照片或视频来欺骗人脸识别系统。
更复杂的攻击方法包括根据多角度照片重建人体的三维模型(VR)来欺骗人脸识别系统。
或者3D打印成面具来欺骗检测系统。
USENIX Security ‘16 Symposium
Virtual U: Defeating Face Liveness Detection by Building Virtual Models from Your Public Photos
https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity16/technical-sessions/presentation/xu
简而言之，就是当前检测系统的检测能力仅限于人脸辨别。
生物性检测暂时只有诸如眨眼、点头等有限方式。
其他报道
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五种攻击人脸检测系统的方式
1.注入应用绕过活体检测
高小厨首先在现场演示了通过注入应用的方式来篡改程序，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别。
在注入过程中，他首先在程序中布置一个了断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，来达到最终的绕过活体检测的效果。
除了注入应用之外，他还发现可以通过查看当前APP的数据结构，修改入参字典来篡改活体检测完成后的图片，从而达到活体检测由任意一个人完成都可以通过的效果，这样他同样可以拿着被攻击者的照片来通过静态人脸识别，然后自己眨眼抬头来破解活体检测。
2.视频攻击绕过活体检测
如果说前面的方法需要一些技术门槛，那这个方法就可以适用于所有小白用户，只需要安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片（这个应该不难），输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。
文章开头所说的黑车司机也正是用的这款软件，实现了对APP人脸识别功能的破解。由此宅客频道猜想，如果使用软件合成的视频即能够破解人脸识别活体检测，那么任意一段清晰的正面视频也应该可以用来尝试破解，如果真如此，那些经常在网络上抛头露面的明星、网红、视频直播，一旦使用人脸识别作为密码，那就相当于把密码写在脸上了。
- 三维建模绕过云端检测
高小厨注意到，除了点头、眨眼，有些人脸识别还会要求用户进行点头、摇头等动作，于是他立刻想到了使用3D建模，构建人脸模型的方式来破解。
通过网上下载的两个用来制作3D建模的软件，参照郭富城照片中的脸部特征，高小厨在短时间内就做出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17 %和 86.71%，可以用来破解一般的人脸识别。
4.脸部模具绕过云端检测
既然3D建模能成功绕过人脸识别，高小厨立刻想到了使用3D 打印来进行尝试，结果却出乎意料的失败了，在分析了失败原因时，他说:
通常人脸识别会分析脸部的多个特征值，而有的人脸识别技术会在眉毛部位提取多个特征点，而3D打印如果不够精细，打印出来人脸一般会缺少眉部特征。
如果3D打印模型只采用了一种材料，打印出来的人脸模型颜色会过于单一，比如材料是黄色的，眉毛也是黄色的，这会大大降低识别的成功率。
如果3D打印使用的材料不合适，打印出来的模型的脸部细节会很粗糙，需要后期手工打磨。
5.利用接口防护不当和各种奇葩的设计缺陷
高小厨发现，部分APP在使用上传人脸图像时，没有对图像数据进行签名，导致图片可以被工具截获然后篡改，而有的则是在数据报文没有加入时间戳，可以通过重放数据报文的方式来实施破解。
在测试某一款应用时，他发现人脸识别的成功与否，是通过返回报文中的一个阈值来决定的，相当于考试中的“及格分数”，如果人脸匹配度超过该阈值就可以通过，不幸的是，该APP 没有对这个返回报文加签名，导致该报文可以被篡改，最终高小厨通过调低该阈值的方式破解了它的人脸识别。
APP风险初步调研
高小厨在现场展示了自己进行的APP风险调研的结果，他发现除了一般的考勤、账号安全APP之外，大量的银行、P2P 金融企业的 APP 已经介入使用了人脸识别技术，其中：
金融行业在使用人脸识别技术时安全性明显高于一般应用；
当人脸识别技术涉及关键业务时，安全防护水准往往更高
比如他在测试国内某P2P金融的客户端时，尝试人脸识别解锁失败数次后，该APP 就检测出了可能存在恶意破解的情况，强制使用银行卡信息、手机短信等其他方式来完成认证。
其他方式
2017 315晚会 引起广泛讨论
企业回复人脸识别只是认证因素之一，还有风控系统。
针对异常现金流动会进行拦截。
常见受影响系统
某些门禁系统
腾讯/支付宝安全中心
参考资料
[1] 看我如何破解人脸识别
[2] 多角度照片三维重建破解人脸识别
[3] 自拍有风险！照片+3D模型破解面部识别系统
