駭客公開破解 iPhone 臉部辨識!因「太好學」被阻止

中國一位資安研究員原本要在 3 月的《亞洲黑帽駭客大會》示範破解 iPhone 的臉部辨識驗證解鎖技術(Face ID),但應雇主螞蟻金服要求而取消。
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原文刊登於聯合新聞網,記者季晶晶,INSIDE 獲授權轉載。

中國大陸一位資安研究員原本要在 3 月的《亞洲黑帽駭客大會》示範破解 iPhone 的臉部辨識驗證解鎖技術(Face ID),但應雇主螞蟻金服要求而取消。

臉部辨識可能被破解令人憂心,因為上億支 iPhone 用這種技術解鎖消費支付、健康管理 app、電子郵件、簡訊傳送和照片等功能。

根據蘋果,Face ID 比其前身指紋辨識更安全,誤判率僅百萬分之一,後者是五萬分之一,而且指紋辨識 2013 年推出後僅幾天就被破解。

螞蟻金服吳姓資安研究員 Wish Wu 原訂 3 月在新加坡舉行的黑帽大會上,展示 Face ID 破解之道,但按公司指示取消。螞蟻金服的阿里巴巴數位支付體系也可透過 Face ID 刷臉結帳。

根據生物辨識資安專家,蘋果 2017 年推出 iPhone X 以來,還沒有任何人公開能讓他人成功模仿的 Face ID 破解方法。蘋果後來又推出三款 Face ID 手機:iPhone XS、XS Max 和 XR。

Wish Wu 受訪時表示同意取消演講,說僅能在某些情況下駭入 iPhone X,但同樣手法無法用於 iPhone XS 和 XS Max。他說:「為了確保研究可信度和成熟度,我們決定取消演講。」

螞蟻金融發布聲明:「對 Face ID 驗證功能的研究並不完全,如果公開有誤導之虞。」

根據 Wish Wu 的演講摘要,Face ID 可能被駭,只要用尋常的黑白印表機印出影像,加上一些膠帶就能辦到。唯一另一個宣稱能破解 Face ID 的是越南網路資安公司 Bkav,他們 2017 年曾上傳 YouTube 影片,但其他研究員未能依樣畫葫蘆。

黑帽大會之類的網路資安會議罕見取消演講,許多參加的專家積極想了解日益增加的駭客威脅。黑帽大會透露,接受 Wish Wu 演講是因為審查委員會相信,基於他提供的材料,駭客手法能複製。

但密西根州立大學資訊系教授和人臉辨識專家詹恩表示,Wish Wu 宣稱能破解 Face ID 讓他備感意外,因為蘋果下重金投資阻擋駭攻的反欺騙技術。

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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