人臉安全事件層出不窮，國家多部門發(fā)出緊急警告。

從具體事件來看，據(jù)媒體披露，2024年一家跨國公司香港分部的職員受“換臉、換聲”技術(shù)欺騙，將2億港元分別轉(zhuǎn)賬15次、轉(zhuǎn)到5個本地銀行賬戶內(nèi)；2023年包頭警方發(fā)布一起利用“換臉、換聲”技術(shù)欺詐案例，福州市某科技公司法人代表郭先生10分鐘內(nèi)被騙430萬元；2021年交通銀行受到來自IP地址為中國臺灣的犯罪分子攻擊，7次通過了交通銀行的人臉識別，6次通過活體檢測。

從國家監(jiān)管預警趨勢看，公安部分兩次于2020年、2022年向頭部互聯(lián)網(wǎng)服務機構(gòu)發(fā)出預警，披露9種人臉安全風險；國家網(wǎng)信辦于2021年、2023年發(fā)出警示，并要求各互聯(lián)網(wǎng)機構(gòu)提升人臉識別技術(shù)應用安全管理水平；國家金融管理中心，原中國銀保監(jiān)會，于2021年、2023年直接向金融機構(gòu)下達指示，警惕利用AI新型技術(shù)實施詐騙、加強人臉識別技術(shù)應用安全管理。這只是冰山上的數(shù)字，如果我們下沉到海平面之下，深入到金融機構(gòu)中，一家普通規(guī)模的金融機構(gòu)一年就要面臨超過1萬次攻擊；據(jù)聯(lián)盟統(tǒng)計，全行業(yè)每年黑產(chǎn)欺詐涉及資金超1100億元。

究其原因，金融是國民經(jīng)濟的血脈，也是被不法分子攻擊的首要目標，可謂“野火燒不盡、春風吹又生”。

提升金融業(yè)技術(shù)防御水平已迫在眉睫，新攻擊方法層出不窮，而金融機構(gòu)科技建設(shè)嚴重滯后，形同**“裸奔”**。

從機構(gòu)建設(shè)速度看，最快更新時間需要90天。據(jù)公開招標信息披露，過去2年間，以國股行為首的頭部金融機構(gòu)已經(jīng)完成了一輪技術(shù)升級，但相較于上一次技術(shù)升級，間隔在3-5年；而在金融機構(gòu)采買的服務中，最短的升級速度也在90天以上，更常見的是1年1次的更新服務。

從攻擊方法的創(chuàng)新速度看，平均1.5天就有一種新攻擊方法出現(xiàn)。國際頂會CVPR2023僅一年便發(fā)布超過130篇關(guān)于圖像、人臉、聲音的生成方法，2024年sora發(fā)布僅一周后，阿里便發(fā)布了EMO算法，精細的還原了一個人的聲音、面部表情、口型、舌動；在應用市場中，新增注入攻擊、換臉換聲軟件超過百余種，包括uface、趣換臉、insightface、Xpression等。

從作案工具易得性看，在地下交易市場中，攻擊道具交易已頗具規(guī)模，通常200元就能買到一次定點攻擊服務。金融行業(yè)的技術(shù)更新速度已經(jīng)嚴重制約了金融安全防御體系的建設(shè)，零日漏洞（0-day）已經(jīng)從操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)下沉到了人工智能中，并深度影響著金融行業(yè)的健康發(fā)展，在新型攻勢的88.5天（90-1.5）中，機構(gòu)防御手段如同**“裸奔”**。

金融機構(gòu)防御體系建設(shè)慢的核心問題是**“攻擊數(shù)據(jù)的有效性不足”**。

這一方面是**“吃不飽”****導致的。**攻擊數(shù)據(jù)少是一個相對概念，是一種由認知偏差導致的數(shù)據(jù)的動態(tài)不足，而不是絕對數(shù)量的不足，“人不能知道自己不知道的東西（unconscious incompetence）”。防御方案需要針對攻擊特點來設(shè)計，天然滯后于攻擊的發(fā)生，這就帶來了認知的客觀時間差。金融機構(gòu)的技術(shù)更新就是典型樣例，防御升級通常圍繞事件展開，如通過巡檢、或者行業(yè)聯(lián)盟共享的素材，而這些事件所提供的負樣本數(shù)目非常少。這些數(shù)據(jù)是不足以支撐一次訓練，也即無法提升專家模型的能力。因此，通常技術(shù)部門需要先對這些負樣本（corner case）進行解析，分析其生成原理和特征，然后人工進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理，最后用于訓練，驗證，最終完成技術(shù)升級，超過90%的時間成本被花在了數(shù)據(jù)的構(gòu)建上，這也直接造成了機構(gòu)“裸奔現(xiàn)象”。

更重要的，另一方面是**“吸收少”****導致的。**從攻擊數(shù)據(jù)到模型性能存在一個“能量轉(zhuǎn)化率”，這是一種系統(tǒng)性能力不足，也可以比作“營養(yǎng)失調(diào)”、“腸胃差”。專家模型的認知方式與人有較大差異，從標注方式來看，專家模型訓練數(shù)據(jù)真值（ground truth）是在采集前確定的，全部都有真值；人的訓練數(shù)據(jù)是先對海量無標數(shù)據(jù)的歸納、然后通過極少數(shù)量的有標數(shù)據(jù)啟發(fā)得來的。專家模型本身并不是擬合的“人的認知”，而是擬合的“特定攻擊手法的作案特征”，這也就解釋了為什么專家模型在針對同類攻擊行為的檢出上遠高于人類，但對新攻擊的識別遠遜于人類。

自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經(jīng)在小公司待過，也去過華為、OPPO等大廠，18年進入阿里一直到現(xiàn)在。

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