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導(dǎo)讀：突然冒出的 90 后女生發(fā)文怒懟水滴攝像頭直播平臺(tái)，矛頭直指 360；周鴻祎緊急發(fā)文回應(yīng)，強(qiáng)調(diào)遭遇黑公關(guān)。360 水滴事件引發(fā)公眾對(duì)個(gè)人隱私安全的集體擔(dān)憂，身處智能時(shí)代的我們，是否需要像電影里一樣，誠惶誠恐躲避無處不在的攝像頭？面對(duì)越發(fā)強(qiáng)大的技術(shù)進(jìn)步，普通民眾對(duì)個(gè)人隱私的擔(dān)憂究竟能否得到解決？這場智能時(shí)代的隱私保衛(wèi)戰(zhàn)，我們?cè)撛趺创颍孔罱娪行┙箲]，有些憤怒；最近有一位企業(yè)家也很焦慮，也很憤怒。

一篇《一位 92 年女生致周鴻祎：別再盯著我們看了》將這家在安全領(lǐng)域屹立 12 年的互聯(lián)網(wǎng)安全企業(yè)推向了風(fēng)口浪尖。具體內(nèi)容想必各位讀者多少都有所了解，我們簡單的總結(jié)一下這位姑娘的觀點(diǎn)：360 水滴攝像頭的直播功能，暴露了無數(shù)公眾的隱私。此文一出，立刻就在眾網(wǎng)友的朋友圈刷屏瘋轉(zhuǎn)，360 頓時(shí)成為了眾矢之的。

隨后 360 官方對(duì)事件進(jìn)行了回應(yīng)，周鴻祎本人也在微博上對(duì)事件進(jìn)行了說明：

事件發(fā)生后，網(wǎng)絡(luò)上有關(guān)監(jiān)控?cái)z像頭與隱私的話題引起了熱烈討論，甚至有網(wǎng)友說：這次的事件讓人不禁想到幾年前的“棱鏡門”，各種機(jī)密的泄露，也大都來自那一個(gè)小小的攝像頭。

現(xiàn)在的監(jiān)控技術(shù)到了怎樣的水平？

為了各位讀者能更加容易理解本文的內(nèi)容，我們認(rèn)為有必要先跟大家簡單談?wù)劚O(jiān)控?cái)z像頭背后的技術(shù)。

智能監(jiān)控的基礎(chǔ)技術(shù)學(xué)科是計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision），簡稱“CV”，是一門研究如何教會(huì)機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。而應(yīng)用在監(jiān)控領(lǐng)域，最常用的就是 人臉檢測和人臉識(shí)別技術(shù)。

人臉檢測有三大關(guān)鍵技術(shù)：

• 基于特征的人臉檢測技術(shù)

通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測。

• 基于模板匹配人臉檢測技術(shù)

從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

• 基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測技術(shù)

通過對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測和分類。

基于這三大關(guān)鍵技術(shù)，監(jiān)控可以通過以下四個(gè)方面的特征進(jìn)行人臉識(shí)別：

• 以面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征；
• 以不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征；
• 將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式；
• 利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。

可以這么簡單進(jìn)行理解：人臉檢測是判斷一張照片里有沒有人臉；而人臉識(shí)別是判斷某張人臉是誰。

根據(jù) AI 前線編輯收集到的資料，目前警務(wù)場景中使用的人臉識(shí)別監(jiān)控，譬如地鐵當(dāng)中的監(jiān)控，已經(jīng)可以很清晰的捕捉幾乎每個(gè)上下車乘客的清晰面容，如果要對(duì)某一嫌疑人進(jìn)行抓捕，可以說被抓捕人幾乎是無可遁形的。

有沒有可能躲開這些監(jiān)控？

正如上文所述，被抓捕人“幾乎”是無可遁形的。

“幾乎”就代表著還是有可能逃脫的。

我們就能否躲避現(xiàn)在的智能監(jiān)控收集了部分資料，同時(shí)也對(duì)一些技術(shù)專家進(jìn)行了簡單的采訪，以下是我們得到的說法：

人臉檢測目前已經(jīng)十分成熟，有不少檢測技術(shù)已經(jīng)加入了步態(tài)識(shí)別，同時(shí)取樣也已經(jīng)不僅局限在面部，而是肩部以上，簡單來說：識(shí)別出這是個(gè)人是完全沒問題的。

而識(shí)別出這人是誰就有一些挑戰(zhàn)了，比如光線、表情、遮擋、人臉相似等等，如果從這些角度入手，智能監(jiān)控還是有可能被騙過。

不久之前，在大洋彼岸的美國，一位小哥就進(jìn)行了一次針對(duì) NSA（美國國家安全局）人臉識(shí)別挑戰(zhàn)：

具體事件的起因我們無從而知，小哥的文章里也沒有提到。我們只了解到他為了躲避 NSA 的監(jiān)控，選擇在臉上的特征部位畫上迷彩。按照他的說法：對(duì)于面部識(shí)別算法像素計(jì)算機(jī)器人，會(huì)把他的臉翻譯成一堆不起眼的像素。而他畫上迷彩的臉出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)的視野里，會(huì)瞬間引起系統(tǒng)混亂。

雖然成功騙過了人臉識(shí)別系統(tǒng)，但是小哥自己也坦言，每天頂著一張大花臉出門，在人群中反而更加顯眼了，而且心理上的副作用更是讓他倍感壓力：

“她們的眼神讓我意識(shí)到，我的這種奇怪的行為會(huì)引起公眾的不信任感。······我不禁想到，假如有一天我真的病了，病得很嚴(yán)重，街上的人會(huì)對(duì)我伸出援手嗎？我臉上的迷彩會(huì)讓我邊緣化，失去公眾對(duì)我的信任嗎？······臉上的迷彩讓我感到不安，我擔(dān)心我臉上的痕跡會(huì)讓我格格不入，讓人以為我是在惡作劇或演戲，從而在需要時(shí)得不到幫助，處于危險(xiǎn)的境地。 ”

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美國小哥遮擋住了人臉的基本特征，導(dǎo)致監(jiān)控?zé)o法識(shí)別，遮蓋特征是騙過監(jiān)控的原因之一，而究其根本原因，接受我們采訪的幾位專家和技術(shù)人都提到了一個(gè)問題：目標(biāo)庫的尺寸。

其中一位受訪專家提到：人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率會(huì)受到目標(biāo)庫尺寸的影響。 比如公司打卡，只要在 1:1000 做判斷的話，帶口罩估計(jì)也能識(shí)別出是誰；如果是人臉抓壞人這種 1:1,000,000,000 的比對(duì)，戴口罩肯定就不行了。給定一張照片，判斷是庫里的哪個(gè)人，準(zhǔn)確率跟庫的大小 N 有關(guān)系。而現(xiàn)在流行的人臉支付，其實(shí)屬于人臉驗(yàn)證（verification），是指給定一張照片，已經(jīng)知道他是誰了，判斷是否和庫里的某個(gè)人是同一個(gè)人，是 1:1 的對(duì)比，難度比人臉識(shí)別要小。

我們是否需要躲避監(jiān)控？

人臉識(shí)別監(jiān)控是有可能躲避的，普通老百姓不犯罪不違法，有必要專門躲避這些無處不在的智能攝像頭嗎？

據(jù) AI 前線了解，實(shí)際上 90% 以上的已建點(diǎn)位無法直接用于人臉識(shí)別，現(xiàn)有監(jiān)控畫面中提取的人像圖片分辨率很難達(dá)到 40*40pixel。低分辨率圖像相對(duì)于高分辨率圖像會(huì)損失很多高頻信息，其所能提供的細(xì)節(jié)信息豐富度和表達(dá)能力會(huì)減少。同一個(gè)算法模型，圖片的分辨率越低，相應(yīng)的識(shí)別準(zhǔn)確率也越低。若要采用云中心結(jié)構(gòu)化建設(shè)人臉識(shí)別，意味著未來還要新建大量的高清視頻。

要使得人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的要求，畫面中人臉雙眼瞳距要求能達(dá)到 40 個(gè)像素點(diǎn)以上，這對(duì)攝像機(jī)架設(shè)的 高度和角度 都有一定要求?，F(xiàn)有的 90% 以上的治安監(jiān)控點(diǎn)位，即便擁有 200 萬像素甚至更高分辨率，但由于架設(shè)高度、監(jiān)控角度并非專為人臉識(shí)別而建設(shè)，依舊無法直接用于人臉抓拍，而那些遍布在商場、地鐵、路口等等人口流量巨大地區(qū)的監(jiān)控?cái)z像頭則需要更加復(fù)雜的技術(shù)。

從這些數(shù)據(jù)不難看出，一般的安防監(jiān)控?cái)z像頭對(duì)公民隱私的影響微乎其微，我們真正需要注意的是那些存在我們?nèi)粘Ｉ町?dāng)中的家用網(wǎng)絡(luò)攝像頭、電腦攝像頭，甚至是手機(jī)攝像頭。這些設(shè)備被別有用心之人入侵之后，除了個(gè)人資料泄露之外，私人生活甚至可能被暴露在網(wǎng)絡(luò)上，受到億萬雙眼睛的“欣賞”。

未來該如何？

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，上文所說的各種挑戰(zhàn)也會(huì)漸漸的不再是問題。目前已經(jīng)有企業(yè)在進(jìn)行紅外 + 人臉識(shí)別監(jiān)控的探索，據(jù)說可以完美解決面部遮擋問題；除此之外，前一陣大火的 iPhone X 搭載的 Face ID 人臉解鎖技術(shù)，代表著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步和技術(shù)民主化進(jìn)程的發(fā)展，人臉識(shí)別的技術(shù)已經(jīng)開始邁向 3D，雖然安全性仍然有待提高。

我們無法停止技術(shù)的進(jìn)步，但是由進(jìn)步帶來的隱私安全也將成為人們重點(diǎn)關(guān)注的問題，我們希望不論從技術(shù)還是政策層面，都能夠產(chǎn)生一套行之有效的方案，保護(hù)公民的基本隱私安全，畢竟“棱鏡門”有一個(gè)就足夠了，誰也不希望會(huì)冒出第二、第三、第 N 個(gè)斯諾登，不是嗎？