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蔣昌建老師的臉被“偷”了，這你能信？
甚至馬斯克、川建國、黑寡婦、美國隊長的臉也被“偷”了！
這是什么大膽的操作？
更震驚的是，幕后“黑手”居然還公開承認了。
不要懷疑，你沒有看錯，這就是在 Geekpwn2020 上發生的真實故事。
不僅如此，在 Geekpwn 現場，有選手居然戴著印有馬斯克臉的口罩，成功取到了“美金”！
10 月 24 日，GeekPwn2020 國際安全極客大賽現身魔都。大賽匯聚l了全球頂尖的白帽黑客和少年極客，聚焦云、AI、5G 等前沿技術 。GeekPwn 的老朋友蔣昌建再次擔任主持人，這次跨圈聯動讓這場頂級白帽黑客的攻防秀成為名副其實的最強大腦。
2020 年注定是會被載入史冊的一年。
今年在疫情之下，關于口罩的煩惱變得特別多。
首先是買不到。
其次就是買到口罩戴上之后，無法通過臉部識別順利解鎖手機。
于是有人就想到能不能將口罩完全模仿人臉實現解鎖，這樣也不用摘下口罩，避免感染。
今年 2 月，產品設計師 Danielle Baskin 發布了一款帶有面部信息的口罩，讓人們帶著口罩也能用 Face ID 解鎖手機。
簡單來說，Danielle Baskin 想做的就是將你臉被擋住的部分打印在 N95 口罩上。這樣即便戴起口罩，從外面看你的臉依舊是完整的。
當時，有網友曾討論過這類口罩的可用性及現實意義，大部分認為這大可不必，與其讓我的臉印在口罩上，還不如讓人臉系統更聰明一點。
所以，后來蘋果手機也能識別戴口罩的人臉了。
那么，如果將人臉真的印在口罩上，真的能實現“換臉”嗎？
Geekpwn2020 給出了答案。
Al 識別一向是 GeekPwn 的拿手好戲。
前年 GAN 掉馬賽克，去年實現隱身夢。今年，GeekPwn 搞了個新玩法。
隨著口罩變成必需物之后，他們在想有沒有人會借口罩來實現詐騙，成功幾率是多少呢？
所以，今年 GeekPwn 針對這個現實問題，展開了一項關于口罩變臉的挑戰——CAAD AI 變臉口罩挑戰賽，利用 AI 技術的缺陷，以 Al 對抗 Al，迷惑人臉識別算法。
今年 GeekPwn 2020 關于人臉識別分別有兩個賽段。第一賽段是上午的口罩變臉挑戰，第二賽段則是下午的虛擬人臉挑戰。
先來看上午的口罩變臉挑戰。
口罩變臉環節的要求是選手需要制作人臉口罩，分別將自己制作的口罩在事先模擬好的兩臺設備上去識別。
一般來說，攝像頭的識別是對輸入圖片的識別而不是立體的掃描，因此，當選手戴著有干擾信息口罩時，傳遞給攝像頭的時候也是一個平面人臉圖片。一旦和預設人臉圖片存在一定比例的相似度，那么設備就會被成功欺騙。
自動售貨機使用的是“白盒算法”，即 2019 年 IEEE 國際計算機視覺與模式識別會議提出的 ArcFace 算法，前兩輪挑戰的目標人物依次是蔣昌建、漫威人物黑寡婦。
ATM 機使用的則是“黑盒”算法，目標人物依次是馬斯克、漫威人物美國隊長。
每輪挑戰限時 150 秒。
值得注意的是，選手們在挑戰前并不知道自動售貨機和 ATM 機所使用的是何種算法。
現場，共有 4 支隊伍應戰。分別是 AFMask、海棠初白、動動動動弦以及 TSAIL。
計時開始，四隊選手們依次沖到機器前，不斷調整著口罩位置和面孔角度。
選手們準備的口罩風格各異：有些相當寫實，選手戴上后，肉眼看上去真的和目標人物有幾分相似；有些則“簡單粗暴”，放大了目標人物的特征，也有些選手則另辟蹊徑，利用不同的像素點制作五彩口罩，希望能去干擾機器的人臉識別算法。
極棒實驗室負責人王海兵解釋說，這是因為人臉識別系統的認人方式跟我們人類不一樣。對機器來說，只要一張人臉的主要特征值符合后臺數據，就會被判定是本人。也就是說，哪怕只是一堆像素，機器能讀出特征值就行。
舞臺后方的大屏幕上實時顯示著選手挑戰的置信度，即機器“眼中”人臉特征值的吻合程度。
由于舞臺環境和光線的影響，整個比賽進展得并不是很順利。
但還是有一支隊伍居然連續兩次都挑戰成功了，不僅成功取到了貨物，還利用印有馬斯克臉的口罩，取到了 “美金”。
全場沸騰了。
蔣昌建老師也驚呼：“啊？這是美金！真的嗎？”
主辦方也立即解釋道，這是假的，但在比賽結束后，他們會獲得相應的現金獎勵。
臺下的吃瓜群眾們卻只有眼饞的份兒。
“打工人，加油！”坐在雷鋒網編輯身旁的幾個男生調侃道。
不過，需要注意的是，上午的實驗也證明了口罩變臉在很大程度上是很難實現的，所以大家可以不必過于擔心。
如果說上午的口罩變臉只是小試牛刀，那么下午進行的“虛假人臉 AI 識別大賽”，才是我們真正要面臨的現實威脅。
虛假人臉 AI 識別大賽要解決的則是“AI 換臉”帶來的一系列緊迫現實問題：電信詐騙、財產盜刷、偽造色情視頻……
雷鋒網此前報道，AI 不僅能變臉，還能利用 Deepfake 機器人把你的照片變成果體。
實在可怕。
幸運的是，對于人臉識別帶來的現實問題，有人比我們更關注。
2019 年，Facebook、 微軟、亞馬遜、麻省理工等知名企業、高校，曾聯合發起一場針對 AI 換臉視頻檢測的挑戰賽。挑戰賽于今年 3 月 31 日結束，但仍然留下了一些亟待解決的問題。
因此，今年的 GeekPwn 再度設置同類的比賽，希望幫助選手更好地調優或精簡自身的訓練模型，提升 AI檢測方面的技術突破，與各方共同推動更好的虛假人臉檢測方法出現。
比賽要求選手開發 AI 檢測方法，快速、高效地識別出圖像以及視頻中的虛假人臉。這些假臉由 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap、CycleGAN 等 AI 技術或它們的變體生成。
為了增加比賽的對抗性，主辦方還設計了攻防環節：每隊選手既要用自家的 AI 模型識別出其他隊伍的假臉，又要用假臉騙過其他隊伍的 AI 模型。
相較于上午的比賽，這場比賽更符合極客們的破解常態：五隊選手各自守在電腦前，操作 AI 模型生成假臉、展開攻防。
最終獲勝的是 TSAIL 戰隊，獲得 6 萬元人民幣獎金。
相較往年，今年 GeekPwn2020 充滿了變數，不僅僅是因為今年很多項目進行的都不甚順利，更重要的是我們身邊的 AI 攻防也在發生變化。
正如 GeekPwn 創始人王琦（大牛蛙）在開場時提到的：
七年前，不出題不命題的 GeekPwn 誕生，無論你是誰，無論你能破解掉什么，只要是你的原創、首創都可以來到這個舞臺。七年后，GeekPwn 第 11 屆了，依然面臨著“你是誰，你要攻破什么，你為什么要攻破它”三大靈魂拷問。
所以，對于白帽黑客們來說，攻防戰是一個長期命題。
同時也不難看出，隨著人臉識別技術的持續發展，GeekPwn 也一直在提升賽題難度，推動極客們不斷突破自身極限，去發現新技術的潛在風險。
這也是網絡安全的現實縮影：“魔高一尺道高一丈”的網絡攻防，永遠在路上。
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