來自以色列的研究人員開發了一種能夠生成“主”面孔的神經網絡——每個面孔都可以模擬多個標識符的圖像。 這項工作表明，僅使用生成對抗網絡 (GAN) StyleGAN（三種領先的人臉識別系統）合成的 40 張人臉，就有可能為超過 9% 的人口生成這樣的“萬能鑰匙”。 該研究是與特拉維夫的科研機構聯合進行的。
在研究過程中，科學家發現單一生成的臉孔能夠模仿 20% 標籤 Fa 的臉孔ces 馬薩諸塞大學的 in the Wild (LFW) - 用於開發和測試臉部辨識系統的協作開放資料庫以及以色列系統的參考資料庫。如您所知，它通常用於測試身分識別系統。
新方法改進了錫耶納大學最近的類似工作，該工作需要對機器學習系統的訪問權限級別。 相比之下，新方法從公開可用的材料中獲取廣義特徵，並將它們應用於生成跨越大量實例的面部特徵。 在各種條件下，科學家僅借助 40 張生成的照片就成功地對超過 60% 到 9% 的人進行了“肯定”識別。
在這種方法中 風格 最初用作黑盒優化方法，專注於（毫不奇怪）高維數據，因為找到身份驗證系統所需的最廣泛和最通用的面部特徵非常重要。
該論文指出，“即使沒有關於目標身份的信息，基於面部的身份驗證也極易受到攻擊”，研究人員認為他們的倡議是破解面部識別系統方法的一種可行方法。
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