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香港中文大学（中大）信息工程学系助理教授张克环教授领导的系统保安研究实验室团队，研发出 Face Flashing 人脸识别检测方案，在扫描人脸时屏幕会随机发放不同颜色光线，透过分析光线反射效果，包括发放和接收的时间差距，以验证用户身分，并能分辨伪造影像，阻截欺骗识别系统的攻击，建构安全的智慧城市。此方案已于今年二月美国圣地牙哥举行的全球顶尖网络安全学术会议 “The Network and Distributed System Security Symposium” (NDSS) 中发表，并获得学界及业界广泛关注。

随著人工智能及深度学习（Deep Learning）快速发展，人脸识别技术应用日渐广泛，包括手机及电脑解锁、流动支付、甚至在商店购物能自动结账。不过，人脸信息容易被捕获，不法份子可利用高仿的相片、录像或面具伪冒其他人样貌，攻击和欺骗识别系统，导致经济损失；纵然现时有动态检测作防御，例如要认证者眨眼、点头等，但此类解决方案仍未能提供高度的安全保证，而且过程繁复，认证所需时间较长。

张教授表示：「时间是人脸识别技术保安最关键的因素，以动态检测为例，由于每个人反应时间不一，按照指示做动作的速度不尽相同，使得攻击者有机会在本人作出反应前产生伪造的影像，欺骗脸部认证系统。」

为了克服这些限制，团队研发出创新的 Face Flashing 实时检测（Liveness Detection）方案，毋须加装任何额外硬件便能大幅提高攻击的难度。使用此系统时，屏幕会随机闪烁八种包括红、绿、蓝三原色的光，透过镜头记录和分析脸部反射的光后，便能识别人脸独有的立体几何轮廓和特征，以认证用户身分。攻击者若要利用伪冒相片或录像等欺骗系统，除了需要猜中随机发放的光线颜色，并要在系统发放光线同一刻发放伪冒影像，以现今技术是近乎不可能做到的，因此这方案大大加强了保安程度。

研发过程历时一年多，团队收集了大量数据，并在一个原型上进行演示和评估。结果显示， Face Flashing 检测方案只需约三秒便可完成脸部验证，并能准确地区分二维平面和立体的人脸对象，防止攻击者利用相片欺骗系统。检测方案的整体准确率达98.8%，配合不同情况的评估，在最坏的环境下，系统的精准度也只会稍为降至97.3%。

Face Flashing 另一关键技术是用特定帧率录影接收光线反射，而非传统的一次性拍摄。张教授表示：「这是研发期间的一项关键技术和挑战。经过团队反覆测试及精心调整，设计出最合适的颜色组合，并克服了镜头扫描时带来的色差问题，令一般解像度及速度的萤幕和手机镜头足够支援 Face Flashing 方案，而不需用任何额外配置。低成本的设计令方案可广泛应用于不同品牌、制式的手机和电脑，以至保安、身分验证等相关产品。团队正积极与生产商洽谈方案应用。」

有关中大工程学院「推动智慧城市」系列

中大在人工智能及深度学习方面的研究领先全球，曾先后在人面识别和视觉识别的国际挑战赛中名列前茅。中大多媒体实验室被誉为「人工智能研究先锋」，与美国加州大学柏克莱分校、麻省理工学院、史丹福大学及牛津大学等齐名，是亚洲唯一获此美誉的高等学府。工程学院下设信息工程学系、电子工程学系、系统工程与工程管理学系及计算机科学与工程学系多个研究团队，均致力开发人工智能及深度学习在智慧生活、智慧出行和智慧环境等方面的应用，致力把香港构建为一个世界级的智慧城市。未来，中大将推出更多利用人工智能改善人类生活质素的创新项目，并陆续于「推动智慧城市」系列中与公众分享。