近日，以色列特拉维夫大学研究人员证明了一种创建“万能人脸（master face）”的方法。
研究人员通过图像生成系统StyleGAN先生成假的人脸图像，然后通过算法和分类器对比筛选出与真实人脸相似度最高的图像，最终获得9张“万能人脸”图像。
该研究论文题目为《利用网络辅助的潜在空间演化生成字典攻击的万能人脸（Generating Master Faces for Dictionary Attacks with a Network-Assisted Latent Space Evolution）》，已提交至论文预印本发布平台arXiv上。
一、万能指纹技术带来灵感
攻击一般的计算机认证系统时，有破解者会采取字典式攻击，通过连续尝试多个输入来尝试通过认证系统。
二、通过算法分类对比，选出9张“万能人脸”
研究人员首先使用人工智能领域广泛使用的生成模型StyleGAN，来进行“万能人脸”的制作。
“万能人脸”训练过程
然后研究人员然后使用算法和神经网络来优化。有限内存矩阵自适应进化策略（LM-MA-ES）算法是非常适合高维黑匣子优化的，但是还需要增加一个组件，来推断哪些人脸是交叉身份认证的最佳候选选项。
“成功预测器”神经分类器原理
研究人员使用算法和分类器将每一个系统输出的虚假人脸都与Labeled Faces in the Wild（LFW）数据库中5749个不同人的真实照片进行比较，并给出平均集覆盖率（Mean Set Coverage，MSC）分数，只保留分数高的虚假人脸图像。
其中对图像比较得到的分数会用于训练进化算法，帮助研究人员使用StyleGAN，创建出越来越多看起来像数据集中真实存在的人脸图像。最终得到9张“万能人脸”图像。
九张“万能人脸”
三、能覆盖超40%数据集
9张生成的图像所覆盖的数据集的百分比
来源： 智东西 编译：杨畅
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