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  • 刷臉支付機器,是如何保障你的隱私的?

    2020-10-23

      今天早上小編實在來不及了掏手機了,買了一碗車仔面沒有手掏手機出來掃碼,然后我看見商家正好有一個刷臉支付機器,點擊一下識別一下,一秒鐘支付成功!大大節約了我買早餐的時間!這個感覺還是非常的nice。


      但是我今天分享給我朋友之后,他們都在說這個刷臉支付機器不安全,會盜走自己的隱私信息!真的是這樣子嗎?湖南俺行科技就來解答這個疑問。

      我們的刷臉支付機器是如何保障大家的隱私信息的呢?主要用TED ENGINE引擎來做數據安全與隱私保護。

      1、Tag

      Tag一般分為4種類型,分別是文字類、圖像類、密鑰類和ID類,數據分門別類后,下一步就可以對其進行識別引擎。刷臉支付機器以圖像類為例,首先可以用ResNet、OCR技術識別,然后進行打標,完成敏感數據的識別,識別出來之后為其做標準化服務。其實,核心就是將這類信息變成API、SDK,跟各個業務系統做集成。


      2、Enhace

      以深度學習為例,深度學習是一個數據驅動的技術,它可以挖掘許多人眼無法識別的模型。

      此外,在Enhace這個方向,還有一個叫做PPML的技術,即隱私保護的機器學習技術。值得一提的是,這在學術圈還是一個比較新的領域,主要有機器學習和安全動畫計算、同態加密、機器學習技術和可信硬件怎樣結合、中心式的分布和去中心化訓練技術、差分隱私等?! ?/p>

      差分隱私的主要做法是在原始數據集中增加噪聲,在不影響統計分析的前提下,防止個人隱私數據泄露。


      3、Detection

      Detection主要做智能威脅識別技術。主要圍繞四個方面,一是內部威脅,就是員工的意識問題,很多數據泄露是員工的意識薄弱最終導致泄露的,比如說敏感數據文件外發了,或者是員工查了一些不該查的東西;第二個是Bot Detection反爬;第三是經典的安全問題;第四就是AI Attack Detection。


      當然,隨著我們刷臉支付機器設備的不斷更新,小編相信這些問題都可以改變!科技改變未來,改變我們的生活方式。


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