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
新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
阿里巴巴联合浙江大学开发的OmniThink框架让AI学会像人类一样慢思考写作。通过信息树和概念池的双重架构,系统能够动态检索信息、持续反思,突破了传统AI写作内容浅薄重复的局限。实验显示该方法在文章质量各维度均显著超越现有最强基线,知识密度提升明显,为长文本生成研究开辟了新方向。
OpenAI推出新AI模型GPT-5-Codex,能够在无用户协助下完成数小时的编程任务。该模型是GPT-5的改进版本,使用额外编码数据训练。测试显示,GPT-5-Codex可独立工作超过7小时,能自动发现并修复编码错误。在重构基准测试中得分51.3%,比GPT高出17%以上。模型可根据任务难度调整处理时间,简单请求处理速度显著提升。目前已在ChatGPT付费计划中提供。
腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统,能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint,采用创新的重要性采样和多视角一致性技术,在多项评估指标上超越现有技术,并提供用户友好的制作平台。作为开源项目,它将大大降低3D内容创作门槛,推动3D技术的普及应用。