ai扫描前世身份安全吗,如何知道前世身份
AI“换脸”给人们带来欢乐的同时,造成了什么隐患?
AI换脸技术在给娱乐行业增加更多的欢乐和趣味之外，也给个人信息安全带来了巨大的隐患。该技术的成功应用是否也标志着视频信息进入了虚拟不真实的时代，这是十分值得深思的。
网络上曾经疯传过一则视频，视频素材来自拍摄的《射雕英雄传》电视连续剧，特别之处在于原来朱茵饰演的黄蓉通过AI换脸技术，黄蓉的面容变成了杨幂。尽管杨幂从来没有饰演过王蓉，而且视频长度只有短短数分钟，但通过AI换脸技术仍然极为真实的还原了演员的面容和表情。若不是明知其原委，这段视频真的做到了以假乱真的程度。
但AI换脸的罪过也恰恰在于其逼真程度。通过《射雕英雄传》里的一个片段，广大网友都见识了AI换脸的技术已经到了如此智能和成熟的阶段。在如今个人信息得不到有效保护的交替时代，是否自己的面容也同样被别有用心的人用到了其他的用途上。如今的手机很多使用面容识别技术，手机APP也记录了人们大量的面容信息，这些面容信息是否也在被个人和机构悄悄地收集着，直到某一天被替换到违法犯罪的视频记录里。
在网络平台上，已经出现了一些违法分子为了增加所发视频的点击和浏览量，将明星的脸换到了普通人的脸上，然后在通过普通演员做出一些引人注目的行为，来吸引观众进入观看。这样的情况在国内外的明星身上都已经出现。我们普通人的面容在网络上尽管没有吸引力，但却可以成为犯罪分子十分有效挡箭牌。通过AI技术，已经可以实时对视频中的人脸进行替换，我们在网络和显示设备上看到的人脸，或许并非真实行为发生本人，而我们在AI换脸技术面前，已经失去了甄别的能力。
AI算命大火,究竟是“真大师”还是“科技骗子”?
我觉得这个可能是有一定根据的，不算是科技骗子。
无人车被骗、指纹被识别、定位被干扰,AI真的安全吗?
AI时代的安全风险，主要有四个方面。
一是机器学习和适应人类。在机器适应人的过程中，用了大量的深度学习技术，这些技术会带来模型安全在内的新问题。
二是深度学习。深度学习需要大量的数据作为原料，让机器变得聪明，这同时就带来了数据安全和隐私的问题。
三是万物互联，AIoT设备全面覆盖，会带来系统和网络安全相关的问题。
四是AI正在渗透到社会和经济的方方面面。“同样的问题，20年前最多损失的是电脑上的一个文件，风险是有局限性的。
在AI时代，一个更小的风险也许会造成一个更大的问题，会因为量变而产生质变。”马杰说。 除了无人车被骗的实验外，马杰还展示了几个其他的实验，通过算法与机器视觉做对抗，可以让一辆存在的车凭空消失，也可以让一个人无中生有。 AI时代大量传感器出现，也出现新问题。马杰团队做过一个研究，测试市场上8款旗舰手机的指纹识别，结果是，所有机型，都可以实现完美破解。“在新的AI时代，会存在很多我们以前所意识不到的，尤其从人的视角非常不容易意识到的风险。”马杰说。
作为安全业务负责人，马杰每隔一段时间会安排外界高手入侵团队成员系统，他的目的是考核团队发现风险的能力，及时止损。在目前国内AI领先的公司研究AI安全多年，马杰告诉记者，做安全最重要的是跑赢黑产，“在他们前面把问题发现出来，然后协同大家把它解决掉。”AI安全几乎没有边界，更需要提前发现。
AI换脸技术火了,那我们的面部支付还安全吗?
支付宝回应说，不管现在的AI换脸有多么的发达，依然不可能突破刷脸支付，而且就算出现一个跟用户长得一模一样的人盗刷了用户的钱，支付宝也会全额赔付用户损失的资金！
其实刷脸支付的安全性相当之高，因为支付宝的刷脸支付是采用的3D脸部识别技术，在人脸识别之前就会通过软件和硬件相结合的方式，在支付宝的刷脸机上对用户进行扫描，判断采集到的的人脸信息是否是真的。所以人们所担心的用照片、视频或者AI换脸软件盗刷的情况根本不会发生，即使有极小的概率发生盗刷的情况，支付宝也会全额的赔付用户的损失。其实想想就知道刷脸支付是完全安全的，要不然都模仿马云的脸盗刷了，支付宝岂不是要亏死了？
所以我们没必要对刷脸支付担忧，而且随着5G的普及，未来必定属于刷脸支付，扫码支付会变得越来越过时！当然了，这项技术在当时这个视频刚出来的时候，还是非常让人惊叹的。这不没几个月就已经走进了我们的手机，每个人都可以玩AI换脸了。是的，一款叫做ZAO的手机app火了，一下子换脸软件引起了广大网民的热烈关注。
登录该app后，大家只需要一张正脸照就可以将视频中的人物替换为自己的脸，不少网友纷纷将自己与影视剧中的明星换脸，过了一把“演员瘾”。自己过瘾还不算，还可以跟好友一起玩剧情，当大咖！通过换脸，由自己“主演”的大片，每分每秒都可以上映！
人脸识别系统的技术原理
人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。 一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
人脸识别到底是什么?
人脸识别，其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是视觉模式识别的一个细分问题。
其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。
所以你可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。
人脸检测步骤从一张图中获得人脸的位置和大小，并将该部分图像送给后续步骤，包括：人脸部件点定位，人脸图像的对齐和归一化，人脸图像质量选取，特征提取，特征比对。所有步骤完成后，才能得知该人脸的身份。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成某些应用，比如当前大部分照相机，及手机摄像头都有人脸检测功能，可以自动获得人脸位置，从而对图片作一些自动调焦和优化。甚至对人脸做一些初步的判断，比如性别、年龄，甚至颜值。
1v1人脸验证与1vＮ人脸查找
主人公通过各种方式，蒙混过层层身份验证，成功进入某机要部门，这是电影中经常出现的情节。而这层层的身份验证就经常包括人脸识别。在这种应用中，使用者往往需要提供自己的身份。
比如使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。
这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。