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香港中文大學（中大）信息工程學系助理教授張克環教授領導的系統保安研究實驗室團隊，研發出 Face Flashing 人臉識別檢測方案，在掃描人臉時屏幕會隨機發放不同顏色光線，透過分析光線反射效果，包括發放和接收的時間差距，以驗證用戶身分，並能分辨偽造影像，阻截欺騙識別系統的攻擊，建構安全的智慧城市。此方案已於今年二月美國聖地牙哥舉行的全球頂尖網絡安全學術會議 “The Network and Distributed System Security Symposium” (NDSS) 中發表，並獲得學界及業界廣泛關注。

隨著人工智能及深度學習（Deep Learning）快速發展，人臉識別技術應用日漸廣泛，包括手機及電腦解鎖、流動支付、甚至在商店購物能自動結賬。不過，人臉信息容易被捕獲，不法份子可利用高仿的相片、錄像或面具偽冒其他人樣貌，攻擊和欺騙識別系統，導致經濟損失；縱然現時有動態檢測作防禦，例如要認證者眨眼、點頭等，但此類解決方案仍未能提供高度的安全保證，而且過程繁複，認證所需時間較長。

張教授表示：「時間是人臉識別技術保安最關鍵的因素，以動態檢測為例，由於每個人反應時間不一，按照指示做動作的速度不盡相同，使得攻擊者有機會在本人作出反應前産生僞造的影像，欺騙臉部認證系統。」

為了克服這些限制，團隊研發出創新的 Face Flashing 實時檢測（Liveness Detection）方案，毋須加裝任何額外硬件便能大幅提高攻擊的難度。使用此系統時，屏幕會隨機閃爍八種包括紅、綠、藍三原色的光，透過鏡頭記錄和分析臉部反射的光後，便能識別人臉獨有的立體幾何輪廓和特徵，以認證用戶身分。攻擊者若要利用偽冒相片或錄像等欺騙系統，除了需要猜中隨機發放的光線顏色，並要在系統發放光線同一刻發放偽冒影像，以現今技術是近乎不可能做到的，因此這方案大大加強了保安程度。

研發過程歷時一年多，團隊收集了大量數據，並在一個原型上進行演示和評估。結果顯示， Face Flashing 檢測方案只需約三秒便可完成臉部驗證，並能準確地區分二維平面和立體的人臉對象，防止攻擊者利用相片欺騙系統。檢測方案的整體準確率達98.8%，配合不同情況的評估，在最壞的環境下，系統的精準度也只會稍為降至97.3%。

Face Flashing 另一關鍵技術是用特定幀率錄影接收光線反射，而非傳統的一次性拍攝。張教授表示：「這是研發期間的一項關鍵技術和挑戰。經過團隊反覆測試及精心調整，設計出最合適的顏色組合，並克服了鏡頭掃描時帶來的色差問題，令一般解像度及速度的螢幕和手機鏡頭足夠支援 Face Flashing 方案，而不需用任何額外配置。低成本的設計令方案可廣泛應用於不同品牌、制式的手機和電腦，以至保安、身分驗證等相關產品。團隊正積極與生產商洽談方案應用。」

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中大在人工智能及深度學習方面的研究領先全球，曾先後在人面識別和視覺識別的國際挑戰賽中名列前茅。中大多媒體實驗室被譽為「人工智能研究先鋒」，與美國加州大學柏克萊分校、麻省理工學院、史丹福大學及牛津大學等齊名，是亞洲唯一獲此美譽的高等學府。工程學院下設信息工程學系、電子工程學系、系統工程與工程管理學系及計算機科學與工程學系多個研究團隊，均致力開發人工智能及深度學習在智慧生活、智慧出行和智慧環境等方面的應用，致力把香港構建為一個世界級的智慧城市。未來，中大將推出更多利用人工智能改善人類生活質素的創新項目，並陸續於「推動智慧城市」系列中與公眾分享。