CVPR 2019|国内基于无感AI的安全领域论文首次入选

　　近年来，腾讯持续投入AI领域的研究，取得的最核心前沿技术和应用成果得到了业界认可，今年有超过59篇论文被CVPR(全称Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)大会接收，展现了产学研一体化能力。CVPR作为计算机视觉领域级别的研究会议，将于今年6月16日-20日在美国长滩举行，其录取论文代表了计算机视觉领域在2019年和的科技水平以及未来发展潮流。

腾讯此次被收录的论文涵盖深度学习优化原理、视觉对抗学习、人脸建模与识别、视频深度理解、行人重识别、人脸检测等热门及前沿领域。其中，腾讯安全提交了论文《基于加性对抗学习的无偏身份验证》，通过迁移学习(transfer learning)方法解决有偏差情形下的身份验证(authentication)，成为国内基于无感AI的安全领域中进入CVPR的论文。

　　(图：CVPR 2019将于6月16日-20日在美国长滩举行)

　　无感AI的身份验证拥有更高准确率，已成功应用于图灵盾项目

　　从指纹验证、人脸识别到声纹/虹膜验证等，身份验证技术得到了巨大进展。但在回答“我是谁”的问题时，如果人的外在特征发生变化，譬如着装、面部妆容等，可能会造成智能终端身份验证出现偏差，导致身份识别失败。致力于解决这一问题，腾讯安全《基于加性对抗学习的无偏身份验证》论文提出的迁移学习方法，将身份类别与各种领域差异类型作为样本的不同属性，利用属性间的因果关系，并对属性对应的特征随机打乱重组，利用加性对抗学习的机制来提升验证的准确性。

　　“我们论文的工作可以广泛适用于各类身份验证系统，如人脸识别、声纹/虹膜身份验证、行人重识别，可以大幅提升用户在变化的衣着、妆容、地理位置、季节等情况下的身份验证的准确率。”腾讯安全相关负责人介绍。

　　目前，论文中提到的“迁移学习”身份验证方法已在腾讯“图灵盾”项目进行应用。“图灵盾”是国内AI无感身份识别产品，采用AI+终端传感器大数据技术，实现媲美声纹识别、接近人脸识别，但无需用户主动配合与感知的强身份认证，准确率已达95%以上。其主要应用于身份认证、电子商务、数据安全、金融风控、智能硬件等多领域。正是由于上述论文的研究工作，图灵盾基于用户行为特征的AI无感知身份认证技术，实现多场景下的身份验证，并在换机场景下准确率由68%提升至93%。

　　无感AI身份认证技术将应用于移动支付等多领域，加速物联网产业发展

　　当前，智能手环、智能家电等智能化产品越来越多，用户的个人隐私也频繁遭遇挑战。随之而来的安全问题也越发严峻，这意味着安全已经成为各大企业进入物联网领域的技术门槛。未来，必然需要更加可靠的创新技术应用于物联网的各大场景，为用户提供多种场景下的身份验证的安全与准确性服务。

　　腾讯安全相关负责人介绍，“未来，无感AI身份验证技术的应用场景将会进一步拓宽，譬如在移动支付领域，提供反欺诈的金融级安全防护;在智能医疗领域，实时检测人的健康状态，及时提供必需的医疗服务;在构建智慧城市方面，基于用户的个性化特征、健康状态、生活作息习惯来打造更智能、健康、舒适的生活环境。”

　　这意味着，未来，无感AI身份验证技术在各场景中的应用将超出人们的想象，并打造实时便捷的生活。譬如，未来的智能医疗设备接入用户行为特征后，会实时监测其身体状况，一旦出现异常可实时安排护士或救护车来进行救护，有效避免救治不及时的风险。

　　腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾曾在发言中提到，“作为一家以互联网为基础的科技和文化公司，技术是腾讯公司最坚实的底层基础设施，面向AI以及即将到来的5G时代，腾讯将以技术为驱动引擎，探索社交和内容融合的下一代形态。我们不只是要专注眼前的业务，更要立足于长远发展。战略升级的同时，腾讯将继续加强前沿科技的研发。”在物联网产业发展的背景下，腾讯安全将致力于探索安全领域前沿技术的研究和应用，持续推动基于无感AI身份验证技术在更多场景下的应用，为万物互联互通提供安全保障。