人脸安全事件层出不穷，国家多部门发出紧急警告。
从具体事件来看，据媒体披露，2024年一家跨国公司香港分部的职员受“换脸、换声”技术欺骗，将2亿港元分别转账15次、转到5个本地银行账户内；2023年包头警方发布一起利用“换脸、换声”技术欺诈案例，福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元；2021年交通银行受到来自IP地址为中国台湾的犯罪分子攻击，7次通过了交通银行的人脸识别，6次通过活体检测。
从国家监管预警趋势看，公安部分两次于2020年、2022年向头部互联网服务机构发出预警，披露9种人脸安全风险；国家网信办于2021年、2023年发出警示，并要求各互联网机构提升人脸识别技术应用安全管理水平；国家金融管理中心，原中国银保监会，于2021年、2023年直接向金融机构下达指示，警惕利用AI新型技术实施诈骗、加强人脸识别技术应用安全管理。这只是冰山上的数字，如果我们下沉到海平面之下，深入到金融机构中，一家普通规模的金融机构一年就要面临超过1万次攻击；据联盟统计，全行业每年黑产欺诈涉及资金超1100亿元。
究其原因，金融是国民经济的血脉，也是被不法分子攻击的首要目标，可谓“野火烧不尽、春风吹又生”。
提升金融业技术防御水平已迫在眉睫，新攻击方法层出不穷，而金融机构科技建设严重滞后，形同**“裸奔”**。
从机构建设速度看，最快更新时间需要90天。据公开招标信息披露，过去2年间，以国股行为首的头部金融机构已经完成了一轮技术升级，但相较于上一次技术升级，间隔在3-5年；而在金融机构采买的服务中，最短的升级速度也在90天以上，更常见的是1年1次的更新服务。
从攻击方法的创新速度看，平均1.5天就有一种新攻击方法出现。国际顶会CVPR2023仅一年便发布超过130篇关于图像、人脸、声音的生成方法，2024年sora发布仅一周后，阿里便发布了EMO算法，精细的还原了一个人的声音、面部表情、口型、舌动；在应用市场中，新增注入攻击、换脸换声软件超过百余种，包括uface、趣换脸、insightface、Xpression等。
从作案工具易得性看，在地下交易市场中，攻击道具交易已颇具规模，通常200元就能买到一次定点攻击服务。金融行业的技术更新速度已经严重制约了金融安全防御体系的建设，零日漏洞（0-day）已经从操作系统、计算机网络下沉到了人工智能中，并深度影响着金融行业的健康发展，在新型攻势的88.5天（90-1.5）中，机构防御手段如同**“裸奔”**。
金融机构防御体系建设慢的核心问题是**“攻击数据的有效性不足”**。
这一方面是**“吃不饱”****导致的。**攻击数据少是一个相对概念，是一种由认知偏差导致的数据的动态不足，而不是绝对数量的不足，“人不能知道自己不知道的东西（unconscious incompetence）”。防御方案需要针对攻击特点来设计，天然滞后于攻击的发生，这就带来了认知的客观时间差。金融机构的技术更新就是典型样例，防御升级通常围绕事件展开，如通过巡检、或者行业联盟共享的素材，而这些事件所提供的负样本数目非常少。这些数据是不足以支撑一次训练，也即无法提升专家模型的能力。因此，通常技术部门需要先对这些负样本（corner case）进行解析，分析其生成原理和特征，然后人工进行数据采集、数据标注、数据处理，最后用于训练，验证，最终完成技术升级，超过90%的时间成本被花在了数据的构建上，这也直接造成了机构“裸奔现象”。
更重要的，另一方面是**“吸收少”****导致的。**从攻击数据到模型性能存在一个“能量转化率”，这是一种系统性能力不足，也可以比作“营养失调”、“肠胃差”。专家模型的认知方式与人有较大差异，从标注方式来看，专家模型训练数据真值（ground truth）是在采集前确定的，全部都有真值；人的训练数据是先对海量无标数据的归纳、然后通过极少数量的有标数据启发得来的。专家模型本身并不是拟合的“人的认知”，而是拟合的“特定攻击手法的作案特征”，这也就解释了为什么专家模型在针对同类攻击行为的检出上远高于人类，但对新攻击的识别远逊于人类。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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