人工智能安全具体案例，人工智能安全具体案例有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能安全具体案例的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能安全具体案例的解答，让我们一起看看吧。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或辅助判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、种子算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

了解一些利用深度学习进行mRNA药物设计的例子：

1. 预测RNA结构：利用深度学习模型预测RNA的结构，以更好地评估其生物活性。
2. 药物靶向性预测：利用深度学习技术预测药物与靶点之间的相互作用，以确定其靶向性。
3. 药效预测：通过深度学习技术预测mRNA药物的生物效力，以确定其疗效。
4. 药物分析：利用深度学习技术对mRNA药物进行结构分析，以提高其设计效率。

人脸识别技术真的安全么？

人脸识别是不是靠谱，还是要根据具体的使用场景和精度需求来判断，最近亚马逊的人脸识别软件Rekognition被曝出将28名美国国会议员识别为罪犯的事件，就是很好的案例。

这是美国公民自由联盟（American Civil Liberties Union）做的测试，该机构向Rekognition软件中输入了25000张公开的罪犯脸部照片，然后让它识别现在的535名国会议员的脸部照片，结果有28人被识别为罪犯，就是下面这些：

显然，现任国会议员与已公开的罪犯之间不可能有交集，这是一次误报。由于美国许多地方的警察局在使用Rekognition软件来识别罪犯，这件事引起了轩然大波。

亚马逊的回应是，美国公民自由联盟设置的精度不对，在这项测试中使用的是软件默认的80%的可信度，而如果将可信度设置到99%，就不会在识别这些国会议员照片时出现错误。

此外，在警方使用使用Rekognition软件识别罪犯时，不会只依据电脑的判断，通常还会加上人工确认的步骤。

我自己也在一些场合体验过人脸识别技术。最开始在一次科技会议的签到处，摄像头拍了照后，居然弹出好几个备选身份，还是需要工作人员人工确认；但后来在另一次科技会议签到时，人脸识别非常准确和快速，体验很好。这说明技术在进步。不过会议签到不算什么大事，所用的人脸识别技术是不是百分之百准确，也没有特别大的影响。

而在一些关键的地方，比如现在一些银行的自助终端上，也应用了人脸识别技术。不过不只是靠人脸识别来确认身份，还需要在终端上输入密码和插入身份证等操作，我觉得这样就很谨慎，多一个人脸识别步骤的安全性也更好。

所以，我觉得说人脸识别是否靠谱，应该根据应用场景来判断，在会议签到这样的地方，单用人脸识别通常就能满足需求了，就算有点错误率，也可以马上人工干预；而在银行转账和警方判别罪犯时，不能只看人脸识别的结果，必须要联合其他方式进行判断。像马云几年前就炫过的“刷脸”买东西，我觉得暂时还不容易推广开。

人脸识别技术就目前应用层面来看是安全的，而在个人隐私方面又存在安全隐患。另外，人脸识别技术如同门锁的发展一样同样会面对来自破解技术的挑战。我将从两个方面阐述下人脸识别技术的安全隐患。

隐私挑战

人脸识别技术和指纹识别技术太受大家欢迎了，因为这类生物识别技术帮助我们摆脱了输入字符串密码的麻烦，同时也不会存在忘记密码的尴尬。但是不论是手机电脑解锁还是App人脸识别都需要我们的指纹或者人脸信息数据。人们都知道对账户密码等信息予以保护，但如今，人的各种生物信息扮演着相同的角色。大家肯定已经通过各种途径了解到了换脸App带来的影响力，在类似的技术滥用前，如果没有硬性约束出现，我们的隐私面临着很大的挑战。这也是为什么国外某些城市禁用人脸识别技术的原因。

人脸识别对抗技术

正所谓“魔高一尺，道高一丈”，在人脸识别技术被广泛应用的今天，各研究机构也在研究“对抗干扰技术”，例如，华为研究部门破解Face ID。这两种技术虽说都是建立在AI基础上的，而且也能促进人脸识别技术的发展，但是与此同时也让我们看到，没有任何安全技术是永远牢不可破的。技术是一把剑，关键在于怎样去使用它。

以上是我个人观点，欢迎大家留言讨论。

在人脸识别行业中有一个专有名词叫“活体检测”，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

从技术水平的角度来看，人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集过程，如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜，都需要以用户的主动配合为前提，即如用户拒绝采集，无法获得高质量的特征信息。从社会心理的角度来看，通过人脸识别身份，符合人的视觉识别经验，容易被使用者接受。如人们在采集指纹和虹膜时，会担心隐私泄漏，但是每天被街头的几百台监控摄像机拍摄，却不感到被侵犯，因为人脸天生就暴露在外，被认为是识别身份的天然特征。由于以上两点，人脸识别技术的风险很容易被忽略。与指纹、虹膜等生物特征不同，人脸一般不用于具体身份的识别，而是用于嫌犯的鉴别。在出入境口岸、机场、车站、赌场等场所，人脸识别技术可以在用户完全不知情的情况下，将用户的人脸图像与嫌犯列表的人脸图像做比对。借助密布于街头的监控摄像机，人脸识别技术可以24小时蹲守、盯梢、跟踪目标，不知疲倦，不眠不休。显然，嫌犯列表可以被置换成任何列表，如用于维护公共安全以外的非正当目的，技术上没有任何难度。

事实上，研究人员对各种人脸识别的攻击方式都有预防，攻击者绝不可能轻易攻破我们的系统。最后，我们要警告那些居心不良、妄图钻技术漏洞的人，我们不但有完备的防攻击系统，也会对攻击行为存照留证，法网恢恢，疏而不漏，多行不义必自毙，请君自重！

而安全和性价比是一个平衡，绝对的安全等于无限的成本。

攻击和被攻击本来就是一个矛和盾的过程，一直在相互博弈，我们的目标，是要让攻击成本高于防御成本，让安全和成本达成动态平衡，这样才能推动技术普及。

这个问题问的好，今天我就说说

现在可以显而易见，很多场所都开始利用刷脸支付或者通行，比如有些无人商场，人们在使用“刷脸”时，只需在选择好自己需要的商品，走支付的地方看向摄像头，再输入手机号，即可在无人值守商场完成支付，获得商品。“刷脸”相较于扫码支付要更快捷便利，但是刷脸支付是否真的安全呢？

其实人脸识别技术是以高性能处理器为平台，由行业领先的算法，具备了千万人脸库、识别准确率高、毫秒级识别速度，以及活体检测等特点。安贝驰的人脸识别闸机将人脸识别技术广泛应用于门禁系统的身份识别系统中，提高门禁系统运行的安全性和可靠性，不仅降低通过身份冒充而进入小区或者办公楼进行不法犯罪活动的可能性，减少了门禁安全系统中现存及潜在的技术漏洞、隐患和风险。



采用3D人脸识别技术，3D人脸识别技术在进行人脸识别前，会通过算法结合的方式进行活体检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，3D人脸识别技术会提取人脸上多个特征点，比如眼距、鼻子长度、嘴巴大小等，这种通过光线距离的精确测定可达毫米级。用户发型、妆容上的改变，不会影响到人脸识别的最终结果。相比较于其他人脸识别通道闸机，能更有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。

到此，以上就是小编对于人工智能安全具体案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能安全具体案例的2点解答对大家有用。