以色列特拉维大学的研究人员近日发布了一种创建”万能人脸“（master face）的方法，并且使用该方法获得9张”万能人脸“图。研究人员利用该图通过了高达64%的人脸识别身份验证。

日前特拉维大学的研究人员发布了一份名为，《利用网络辅助的潜在空间演化生成字典攻击的万能人脸（Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution）》的论文。该论文主要解释研究人员们如何使用计算机创建出与万能钥匙相同作用的”万能人脸“，通过人脸识别系统模仿多个身份并通过身份验证。

生物识别系统在现今社会非常普遍尤其人脸和指纹认证。研究人员们表示如今的生物统计数据库分布不均匀，因此以生物统计学来进行的匹配并不标准，这点可能证明少量的样本便可覆盖更大的人口比例。因此启发了他们这一次的研发，希望靠”万能人脸“来绕过人脸识别软件。

首先，研究人员使用人工智能领域广泛使用的生成模型StyleGAN，来进行“万能人脸”的制作。接下来通过有限内存矩阵自适应进化策略（LM-MA-ES）算法和团队创建的成功预测器（Success Predictor）神经分类器从大量候选人脸图中筛选出可通过人脸识别软件的图像。

“万能人脸”训练过程

成功预测器”神经分类器原理

研究人员使用算法和分类器将每一个系统输出的虚假人脸与Labeled Faces in the Wild（LFW）数据库中5749个不同人的真实照片进行比较，统计出平均集覆盖率分数。最后只保留分数高的虚假人脸图像。然后把这些高分的人脸图像用于计算机算法训练，帮助研究人员使用StyleGAN创建出更多看似数据中真实存在的人脸图像。下面这9张图像便是其结果。

九张“万能人脸”

紧接着，这9张”万能人脸“经过三种不同的深度人脸识别系统：dlib、FaceNet和SphereFace进行测试。实验显示这9张”万能人脸“对应了这三种人脸识别系统中42%至64%的数据。这也表示了这9张”万能人脸“可以通过这些人脸识别系统高达64%的身份认证。

这次的研究不仅研发了可以通过人脸识别软件的方法，更揭破了人脸识别系统的漏洞。提醒各界的研究人员有必要更深入地研究如何完善人脸识别系统以保障大家地隐私与安全。