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[数码讨论]能绕过人脸识别的AI,已经盯上了你的银行账户[11P] [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 10:58

就前段时间的事情,南京那边发生了一起诈骗案。

195万多条隐私信息,最后只黑了一万五,看上去这哥们好像还挺有良心。

哥几个也别掉以轻心,因为这种倒霉催的事情,你是真不知道哪天会不会让自己给碰上了。。。

大概两个多月前,自媒体博主@远方青木发文,说自己有个60万粉丝的小号突然开始大量群发诈骗信息。不查不知道,一查发现不光账号密码被改了,就连公司法人都被换了。

没多久,@表舅是养基大户也发现,自己平时写美股的账号,给粉丝推了股市杀猪盘的引流广子。

再后来是@秦小明、@猫笔刀,这些账号都有类似的遭遇: 公司法人变了,账号被盗了,然后粉丝也差点让人骗了。

所以,如果哪天突然收到差评给你推荐稳赚不赔的股票,千万别信,要真有那信息差,那不得差友每人一根金条? (这也别信

昨天偷你的钱,今天换公司法人,明天不知道会不会 盯上世超公积金账户里那三瓜两枣

这套流程,有两个很关键的地方, 一个是数据怎么来,以及算法怎么处理这些数据。

数据怎么来?看摄像头。

优点是便宜,但安全性就不好说了,一张高分辨率的照片或者视频就可能糊弄过去。

不过问题又来了,如果这张脸是AI精心打扮过的呢?

生成式AI, 更是让骗子狂得有点不知天地为何物。10分钟骗走430万,冒充公司CFO诈骗将近2亿元。。。再加上开头提到的那些案例,用伪造好的AI换脸视频和面具骗过摄像头,已经是比较常见的欺骗手法了。

就算加了让你 摇摇头、张个嘴的活体检测,AI换脸的视频同样也有概率能绕过去。

至于原因,世超觉着跟系统的工作原理脱不了干系。

根据傲客的说法,系统不光会在收集人脸数据的时候出岔子,数据处理、使用还有存储环节,同样也有漏洞。

傲客给世超举了个,当年牛奶里掺了三聚氰胺的例子。机器检测牛奶里蛋白质含量的方法,是检测牛奶里的氮元素含量,而三聚氰胺的氮含量高还便宜, 机器才不管你这玩意儿人喝了有没有毒。

还有研究人员,向系统展示了一个带有攻击指令的二维码,结果系统按照既定流程对数据进行了处理, 连人脸都不是,最终还匹配成功了。

这就好比,AI换脸是伪装成住户骗保安,“二维码”“花纹眼镜”则是偷偷溜进了安保中心,对监控动手脚。

而且这安保大队的水平,也是参差不齐。

更别提有点手段的,能直接上后台把住户信息都给篡改了。

另外根据贝壳财经的报道,有些黑产人员胆子还特别大,直接把能过哪些政务平台,摆到了明面上。

说不担心是假的,主要现在动不动就要刷脸, 这玩意儿他喵的还没法儿改密码,唯一的方法只有回娘胎重造。。

就比如在输入环节做 交叉验证,3D结构光负责建模,红外看看有没有真人的温度。。。这法子虽说不能百分百杜绝攻击,但至少伪造的成本上去了。

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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 11:00
南京的这起诈骗案涉及了大量隐私信息泄露和账号被盗用的问题。据描述,有195万多条隐私信息被泄露,但最终只被非法利用了一万五,这可能是因为诈骗者有所顾忌或者出于其他目的。这个案例也提醒我们,个人信息安全非常重要,需要时刻保持警惕。

自媒体博主@远方青木、@表舅是养基大户、@秦小明和@猫笔刀等都遭遇了账号被盗用并发送诈骗信息的情况,这表明诈骗行为已经渗透到了社交媒体领域。这些账号被盗后,不仅账号密码被更改,连公司法人信息都被篡改,导致粉丝差点被骗。

诈骗者利用生成式AI技术,通过AI换脸视频和面具等手段骗过摄像头,进行诈骗活动。即使有活体检测要求,如摇头、张嘴等动作,AI换脸视频仍有可能绕过这些检测。这与系统的工作原理有关,存在漏洞。

为了提高安全性,可以采取一些措施,如在输入环节进行交叉验证,使用3D结构光建模和红外检测真人温度等。虽然这些方法不能百分百杜绝攻击,但至少可以提高伪造成本,增加安全性。

总的来说,南京这起诈骗案再次敲响了个人信息安全的警钟。我们需要提高警惕,加强防范意识,同时相关部门也应采取更有效的技术手段来保护用户信息安全。
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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 12:07
AI换脸技术威胁金融安全:典型诈骗案例与风险现状
近年来,AI换脸等生成式AI技术被不法分子广泛应用于金融诈骗,造成严重财产损失。例如,南京某嫌疑人通过非法获取195万条公民个人信息,利用AI换脸软件绕过金融支付平台人脸识别系统,成功盗刷账户345;另有案例显示,攻击者冒充公司CFO实施诈骗,10分钟内骗取430万元,涉案金额最高达2亿元12。此外,财经大V账号集体被盗事件中,攻击者通过伪造人脸信息变更公司法人,进一步扩大诈骗范围34。

人脸识别系统的技术漏洞与攻击手段
主流识别技术的脆弱性
2D识别技术:易被高清照片、视频或AI换脸视频直接破解,甚至静态图像即可绕过验证

3D识别技术:虽安全性较高,但仍可能被伪造的3D模型或数据欺骗,尤其当算法依赖特定指标(如氮元素检测类比)时,攻击者可针对性作弊34。
常见攻击手段
AI换脸与深度伪造:通过生成对抗网络(GAN)制作逼真视频,甚至可模拟摇头、张嘴等活体检测动作12。
物理欺骗工具:如特制花纹眼镜(卡内基梅隆大学实验显示,佩戴后错误识别率超80%)、3D打印面具等34。
产业链化黑产服务:电商及社交平台存在兜售“绕过人脸识别”服务,宣称可突破金融、政务平台审核3。
防御升级与用户防护建议
技术与行业防御措施
多模态验证:金融机构逐步采用“3D+红外+活体检测”组合技术,提升伪造门槛34。
AI深度伪造检测:研发针对性工具识别篡改痕迹,如分析视频帧率异常、面部微表情不自然等特征3。
行业监管强化:国家加强对人脸识别模组的安全审查,香港中文大学研究显示,1.8万个App中373个存在漏洞,近四成为金融类应用4。
用户自我保护指南
谨慎授权生物信息:避免在非必要场景启用人脸识别,优先选择密码、动态口令等可更换验证方式3。
核实敏感操作:涉及转账、法人变更等操作时,通过电话、线下等多重渠道确认,不轻易相信单一验证结果
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