在手机上改装植入一款“虚拟相机”应用程序，竟能轻松突破平台“人脸识别”防线。近日，一起“帮助网约车司机非法改装手机”的刑事案件再次引发了对AI技术滥用的关注——犯罪嫌疑人通过非法改装“虚拟相机”应用程序，再结合AI换脸技术，便帮助被封号司机绕过了网约车平台的人脸识别。记者随即调查发现，在主流的社交平台、短视频平台及电商渠道中，潜藏着大量宣称可“规避人脸识别”的灰色服务，这些技术原理基本相似——通过为手机植入“虚拟相机”应用程序，替换本地手机相机，再利用AI换脸技术合成一段动态验证视频，当平台调取摄像头进行人脸识别验证时，屏幕中的人脸就自动被替换成了这段合成视频。更值得警惕的是，这些服务商声称，“任何平台的人脸识别都能‘直接过’”。调查：“过脸教程”现身多平台为灰色服务引流“网约车远程刷脸教程”“替换系统相机”“网约车过脸”“苹果安卓均可，全平台通用”……记者留意到，在多个社交、短视频平台上，有着不少宣称可“规避网约车人脸识别”的账号。这些账号所发布的视频演示了在滴滴、高德打车、货拉拉、哈啰顺风车、阳光车主等多个网约车平台上操作一款“虚拟相机”应用程序，从而通过人脸识别的过程。例如，在一条短视频中，当手机摄像头被遮挡住的同时，点击进入名为“阳光车主”的平台人脸识别界面，人脸识别框内仍出现了逼真的人像视频，并顺利通过该系统。这些账号多留有联系方式，为进一步的“灰色服务”引流，在评论区，还有网友留言称可提供“代注册”服务，可以批量生成“合规司机”身份，帮助被封号司机“作弊”。
短视频平台、电商平台上的“过人脸”服务信息
记者在淘宝、闲鱼等电商平台上，也发现了大量店铺提供“虚拟相机工具”“硬改摄像头”相关服务，用于社交中的“虚拟视频”、电商“无人直播”等需求，在宣传中多以“虚拟相机插件、替换本地相机、硬改摄像头”等字眼出现。进一步咨询发现，不少商家所售服务“鱼目混珠”，当被询问能否“破解平台人脸识别”时，其表示平台链接中虽没有，但可以换平台交易。记者联系上了一位淘宝商家，咨询“破解人脸识别”服务，该商家声称，只需对手机进行刷机并远程操作安装一款“虚拟相机”应用程序，安装成功后，不仅是网约车平台，任何需要人脸识别的平台都能“直接过”，整个服务费用为1500元。
“虚拟相机”启动识别画面。淘宝某商家提供
拆解：任何人脸识别“直接过”怎么做到的？平台人脸识别究竟是如何被“技术破解”的？中国信通院人工智能研究所安全治理部主任石霖接受南都记者采访表示，这主要是采取了一种叫做“注入攻击”的方式，原理是对手机终端越狱并安装“注入程序”，当开启人脸验证后，程序识别到与相机数据采集相关的关键函数后，使用工具将自定义视频或图像注入目标进程，绕过物理相机的数据流，对真实环境进行“隔离”，从而“欺骗”平台程序。整个流程需要当事人“配合”提供几张不同角度的人脸照片并深度伪造软件处理。当前，破解人脸识别验证的黑色产业链频频现身，甚至许多软件代码已经开源。那么，是否真如服务商所说，该技术或令所有含“人脸识别”功能的平台陷入“破防”风险？是否存在数据泄漏风险？石霖表示，单一的安全防范手段不足以“100%”应对攻击手段，平台通常采用多种手段交叉叠加的方式提升安全能力，也取得了较好的效果。比如：目前银行常采用对App代码进行“混淆加密”的加固方式，让攻击者找不到注入的突破口；再如，现在的智能手机上安全防护能力已经达到一定的标准，也会经常进行安全监测，如果发现手机上被安装了注入工具，或者手机“越狱”（通过技术手段解除厂商对设备操作系统的限制）了，就会提示相应的安全风险；再配合“多因子认证”方式，除了人脸也需通过账号密码、短信验证码等方式开启认证。此外，即便是手机端侧存在被破解风险，这类技术手段也很难入侵平台后台的风控系统，造成更大的数据泄露损失。
风险：规避人脸识别构成犯罪需警惕AI换脸滥用AI换脸技术在带来便利和机遇的同时，也衍生出新型法律风险。近日，上海市静安区检察院办理的一起提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具的刑事案件中，犯罪嫌疑人刘某就是通过非法改装11部手机，利用AI换脸技术合成动态验证视频，为被平台封禁账号的网约车司机提供规避人脸识别的服务，非法获利1万余元，被判处有期徒刑一年，缓刑一年，并处罚金5000元，没收违法所得及犯罪工具。利用AI换脸技术破解平台认证，并非个案。2022年，广东五名男子使用AI换脸伪造“眨眼”“摇头”等活体视频破解人脸识别验证，7000条至60000余条不等，非法获利人民币40万元至120万余元不等，最终被宣判非法获取计算机信息系统数据罪。广东金轮律师事务所合伙人褚亭丽律师表示，当前，AI换脸技术存在被滥用的现象，可能引发肖像权侵权、公民个人信息权益侵害等民事纠纷，甚至涉嫌构成诈骗罪、非法侵入计算机信息系统罪或本案所涉的提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪等刑事犯罪。
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来源：南方都市报（nddaily）、N视频报道、AI治理研究课题组
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