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指静脉识别:一个“销声匿迹”了近二十年的多模态生物识别技术要“重出江湖”

不知道你还记不记得,在《真实谎言》、《偷天陷阱》、《查理的天使》、《少数派报告》……这些好莱坞科幻电影中都有着一个相似的剧情——将眼睛贴近某识别机器,来获取密码。当然这可不是虚构出来的技术,在现实生活中,这样一种被叫做“虹膜识别”的生物识别技术已经应用于多个行业中。 说到生物识别技术,除了虹膜识别,能想到的应该还有指纹识别和人脸识别技术。如果非要给这几种生物识别技术,针对安全性、可靠性、误识率等方面综合排个序,结果应该是这样的:虹膜识别>人脸识别>指纹识别。 多模态生物识别技术的应用时机已到 市面上见到最多的识别技术肯定是指纹识别。由于技术门槛较低,近几年指纹识别技术在考勤、移动智能设备、门禁等多个应用场景中被广泛使用。不过,受到指纹的易复制性,甚至有些人天生没指纹,或者长期劳动导致磨损,多方面因素的限制,指纹识别技术并没有在关键安防领域推行。 另外一种人脸识别技术,最有名的事件是在去年德国汉诺威电子通信展中,马云向德国总理默克尔展示蚂蚁金服的Smile to Pay,用人脸识别取代传统密码输入进行购物支付。但当系统进行人脸比对的时候,如果人脸发生了胖瘦、发型、表情的变化,识别认证或许...

人工智能黑客讲述:如何欺骗运用机器学习的安全软件?

今天的主题是Gmail对抗式机器学习。 我是学计算机科学、机器学习的,也是负责AI相关的研究者,在湾区那边做很多的数据挖掘、安防等相关的工作,我们非常高兴地看到现在很多的人都在做这些对抗机器学习或者深层次学习。 首先Gmail本身还是属于一个非常新兴的领域,虽然我们可以看到AI已经无处不见。很多网络安全的会议、包括一些世界级的会议,大家都在深入地使用这些技术。这也引起了我个人的兴趣,我也很好奇当看到安全这个主题下为什么Gmal机器学习为什么成为天作之合,当我们在工作中用了机器学习,你希望减少一些模型的功能。 我们看到有很多的人都能够利用机器学习来做很好的编程,就好象面部识别,里面有数以万计的探测、识别,这些机器学习都能够做很好。另外对于安防这块的主题,你可能也可以去控制你所产生的功能,但是考虑到不同的内容,你需要做的是有关的

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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