根据Gartner公司的预测,到2026 年,30%的企业将因为人工智能(AI)生成的人脸生物识别深度伪造攻击而认为此类身份认证和验证解决方案不再能够起到可靠的作用。
Gartner研究副总裁Akif Khan表示:“过去十年在AI领域出现的几个拐点使创建合成图像成为了可能。这些人工生成的真实人脸图像被称为深度伪造,恶意行为者可利用这个手段骗过生物识别身份验证或令其失效。其后果是,企业可能会因为身份认证和验证解决方案无法分辨被验证者的脸是真人还是深度伪造,而开始质疑它们的可靠性。”
目前,使用人脸生物识别技术的身份认证和验证流程依赖于呈现攻击检测(PAD)评估用户的真实性。Khan表示:“数字注入攻击已经开始利用目前能够通过AI生成的深度伪造,而当前定义和评估PAD机制的标准与测试流程并未涵盖此类攻击。”
Gartner的研究表明,虽绕呈现攻击是最常见的攻击载体,但注入攻击(IAD)在2023年增长了200%。为防范此类攻击,需要结合使用PAD、IAD与图像检测。
通过结合使用IAD与图像检测工具减少深度伪造威胁
为帮助企业防范能够骗过人脸生物识别技术的AI生成深度伪造威胁,首席信息安全官(CISO)与风险管理领导人必须选择能够证明自己具备超越当前标准的能力和计划,并且正在对这些新型攻击进行监视、分类和量化的厂商。
Khan表示:“企业应该与专门投资于使用IAD和图像检测技术减少这种新型深度伪造威胁的厂商合作,开始制定最低的控制标准。”
在制定战略和最低标准后,CISO和风险管理领导人必须添加设备识别、行为分析等额外的风险和识别信号,以便提高检测到身份验证流程受到攻击的几率。
最重要的是,负责身份和访问管理的安全与风险管理领导人应该行动起来,通过选择能够验证真人的技术和落实防止账户接管的措施来降低AI深度伪造攻击所带来的风险。
好文章,需要你的鼓励
美国连锁超市巨头Albertsons正在基于Databricks构建商品智能平台,整合产品、定价、促销与陈列等决策功能,目标是在2026年底前全面向门店运营商落地。该平台以Databricks Lakehouse存储零售数据,通过Unity Catalog与AI Gateway实现数据治理,并借助AI智能体Genie支持自然语言查询,帮助商家洞察销售趋势,提升决策效率。此举是Albertsons今年四项AI核心战略投资之一。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
微软正将Windows 11打造成真正的AI操作系统。在Build大会上,微软展示了AI模型与智能代理如何深度融合进Windows 11,让用户通过自然语言完成系统操作。借助Windows ML框架,超过5亿台PC已可在本地离线运行AI任务,无需联网、无token费用、数据不离设备。Office、Photos、Teams等应用已支持本地AI能力,Adobe、WhatsApp、Canva等第三方也在积极跟进,企业级AI PC采购需求有望加速。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。