对于人们隐私的维护和人脸识别技术的对付，我们几乎可以从技术角度来解决问题。这种尝试也更进一步说明了人脸识别技术当前并不完备，依然有很多被利用和反击的地方，未来，也许推展技术的成熟期发展，才是维护人们隐私安全性的确实良策。从移动支付到手机关卡，从交通上下班到旅游检票，从形同虚设发票到关卡安防，从银行办理到政务帮助·····如今，凭借着便利、安全性、非常简单等优势，以人脸、指纹、语音等生物信息为基础的辨识技术，早已更加多的经常出现在我们生活之中。

它们通过对传统契健方式的代替，不仅给人们的生活带给了更好安全性确保，同时也更进一步推展了人们对便利、智能生活的体验。而在众多生物识别技术之中，人脸识别毫无疑问当前是应用于最广且尤为火热的一项技术。其在各行业领域的落地应用于，较慢打开了人们“刷脸”的时代。

比起传统契健技术和其他辨识技术，人脸识别具备便利、高效、防止认识等多种优点，因此常常能在安防、刑侦等类似领域作出贡献。比如今年以来，我们经常能看见人脸识别技术在明星演唱会上帮助警员抓获通缉犯，以及前段时间贷款平台工作人员通过人脸识别找到凶杀案真凶等等。人脸识别的非认识辨识和广范围精准辨识，给警员办案带给了更好证据和资料，通过扩展刑侦办案的能力和效率，大大确保了社会的平稳与人与自然。

不过，通过上述这些事件，人们在看见人脸识别给国家维稳带给的极大协助时，同时也感受到了隐私信息遭到曝露、时刻被监控的忧虑与不安。出于该原因，美国一些城市甚至早已明令停止使用人脸识别，但这样的办法注定不是非。那么除了弃用之外，还有什么办法需要对付人脸识别技术，维护人们的个人隐私呢？反面部辨识眼镜2016年11月，卡内基梅隆大学研究人员班车了一种反面部辨识眼镜，该种眼镜可以让摄像头前的人表明沦为另一个人，在对商用级别面不是软件的测试中，其误认为人脸的成功率为100％。

据报，其原理是眼镜的花纹使用了“引力”图案，该种图案需要通过小到像素级别的图案愚弄识别系统。研究人员回应，这是利用了AI深度神经网络的缺失，对AI展开的有效地愚弄。

而这样一副眼镜耗资只必须0．22美元，用平滑的照片纸就需要打印机，十分的廉价和易制。ETO算法2017年，麻省理工和日本九州大学的研究人员创立了一种叫ETO的算法，该算法需要顺利看穿谷歌AI系统，让系统将一幅3D打印机的海龟照片辨识为步枪，同时将3D棒球认成稀释咖啡。

这种算法的明确用法是：研究人员用算法分解“对抗性”图像，之后将图像可选到3D打印机的模型上，将这些模型拿去谷歌的图像分类AI辨识，之后能起着很好的愚弄和误导效果。换句话说，只要将算法分解的图像可选到人脸之上，也应当需要产生愚弄人脸识别系统的效果。而类似于的作法在俄罗斯之后经常出现过，一家公司科技公司的技术总监和几名黑客一起，研发曾为“反面部辨识算法”，这种算法的构建方式是，乃是以化妆的方式在脸上所画出有特定的线条，以此阻碍面部辨识技术。

“隐私滤镜”2018年，多伦多大学ParhamAarabi教授和研究生AvishekBose的团队研发了一种算法，可以动态地毁坏人脸识别系统。他们的解决方案利用了一种叫作对付训练的深度自学技术，这种技术让两种人工智能算法互相对付。研究人员回应，在图像识别领域，在图像中加到小的、往往不能察觉到的阻碍就可以愚弄一个典型的分类网络，使其将图像错误地分类。

这种被阻碍的图像被称作对付样本，它们可以被用来对网络展开对付反击。利用这一特点，研究人员研发了一种“隐私滤镜”，可以阻碍人脸识别算法。该系统依赖2种AI算法：一种继续执行倒数的人脸检测，另一种设计来毁坏前者。脑门贴今年，来自莫斯科国立大学和华为莫斯科研究院的科学家们研发出有了一种类似的纸符，符上有类似纹路，可以欺骗AI。

据报，该研究团队想要了一种方法，在纸片上分解了一种对付反击图像，让其仍然是一张平面的纸了，而是三维立体，能必要阻碍和愚弄AI的纸。人们将该纸贴在脑门上，人脸识别系统之后很久辨识不来你的确实样子了。小结：综上我们看见，对于人们隐私的维护和人脸识别技术的对付，我们几乎可以从技术角度来解决问题。而在技术上，大家广泛采行的方法较为完全一致，都是利用AI系统的神经网络漏洞，设计算法对其展开对付反击，从而起着阻碍、误导和愚弄识别系统的效果。

不过，这种尝试也更进一步说明了人脸识别技术当前并不完备，依然有很多被利用和反击的地方，现在我们可以利用漏洞维护人们隐私，不法分子也可以利用漏洞盗取隐私。因此未来，也许推展技术的成熟期发展，才是维护人们隐私安全性的确实良策。

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