【解析】人脸识别系统的核心安全机制总结

KYC识别系统的核心安全机制

类型	检测方式	原理	常见场景
基础动作检测	张嘴、眨眼、摇头	判断能否配合完成指令	腾讯系、阿里系
光反射检测	屏幕过亮闪动到瞳孔	分析角膜变化	银行App、部分SDK
红外、深度摄像头	结构光检测面部3D形状	算法识别伪造三维特征	苹果Face ID、金融KYC
语音同步	语音与口型匹配	验证视频与语音一致性	高风控系统中使用

以下为某互联网大厂金融风控部门员工提供的内部培训资料，经翻述总结后呈现，文内已规避专业名词术语

人脸识别系统通常包括以下几个环节：

1. 活体检测（检测你是否是“活人”）：
   • 闪光检测（检测眼睛反射）
   • 表情检测（让你眨眼、张嘴）
   • 红外检测（三维结构感知）
   • 深度信息（ToF、双摄）
2. 特征提取 + 比对算法：
   • CNN 卷积神经网络提取人脸特征
   • 与注册人脸进行余弦相似度、欧氏距离匹配
   • 设定阈值（如 0.95）进行通过/拒绝判断
3. 设备/环境配合识别：
   • 有些平台会结合前置摄像头类型、角度、光源、背景变化做判断
   • 个别平台（直接咨询）麦克风、动作轨迹，采集过程中音源是否来自于真实的麦克风

---

AI换脸面临的问题：

行为和动作的“节奏”在机器学习中也成为识别依据

AI换脸规避风控的常见手段

AI换脸主要用于规避kyc验证、批量注册、伪造身份等。以下为主流手段的技术原理分析（用于防御研究）：

部分合成痕迹已被训练模型捕捉

高端平台使用的红外+3D结构光，AI图像无法伪造结构深度

iPhone Face ID（iphon11后机型已装配激光摄像头）/支等系统有硬件层加密，不可伪造

AI换脸规避风控的常见手段

AI换脸主要用于规避实名验证、批量注册、伪造身份等。以下为主流手段的技术原理分析：

1. 合成视频

• 使用换脸工具等生成目标视频
• 模型通常以图片为素材训练，将目标脸套用到真人视频中
• 可通过伪造注册人脸来“骗过”某些中低平台的验证

问题：

• 视频合成仍存在边缘模糊、光线不一致、眼神漂移、表情僵硬等痕迹
• 难以应对高阶活体检测（如3D结构光、红外）

2. 实时换脸直播流技术

• 利用本地工具进行实时摄像头AI换脸
• 模拟“人在镜头前”的状态，一定程度可绕过简单活体检测

问题：

• 语音同步、眨眼频率、头部动态往往存在不自然
• 新一代 SDK 会检测图像抖动规律、面部肌肉细节变化

防御与检测技术方向

✅ 1. 合成检测

目前主流平台采用如下方法识别换脸内容：

检测手段	描述
光流分布	判断视频中运动轨迹是否自然
CNN特征提取	模型可识别合成脸的像素分布异常
眼球反射、瞳孔跟踪	分析是否存在真实光纤折射
微表情捕捉	眼角肌肉变化细节无法复刻
3D结构分析	红外、ROF（iphone11以后机型）进行比对

✅ 2. 多模态交叉验证

平台通常还会结合以下手段进一步提高验证强度：

• 设备指纹（Device ID）
• 地理位置/IP地址一致性
• 语音与口型一致性检测
• 账号间行为轨迹分析（如点击、滑动、停留时间）

实际风控场景中的对抗策略

平台阶段	常见伪造方式	平台测试点
注册kyc	合成人像+P图+语音包	活体、图层解析二进制无异常
远程开户	直播换脸+手机远控/推流	陌生设备控制检测、行为分析
多号	一人多脸、动态IP切换	账号行为聚合、操作路径对比
自动操作	RPA脚本、群控模拟	非人类识别、异常操作节奏

一线KYC识别风控简述

这里先说以下，不同于单一平台的具体应用，比如sumsub，大陆的腾讯，几乎是把自家的人脸识别能力做了产品化处理，提供给金融、政务等行业调用。从应用形式来看，这些可以称之为“KYC”代理，是提供底层能力的技术方，所以研究好中台的检测逻辑，那些平台是很好拿捏的。

大陆逆向推演

抖音（字节跳动）

应用场景： 主要用于直播开播、账号异常登录、支付验证等。

风控机制：

• 直播伴侣限制： 一个电脑的直播伴侣只能登录一个抖音号，切换登录容易关联，同时会提示必须在手机端进行人脸识别验证，原生虚拟机无法使用也就无法实现多开，需通过技术手段伪装。
• 风险提示： 系统会根据用户行为触发风险提示，如弹窗提醒、短信验证、人脸识别等

快手

应用场景： 主要用于直播开播、账号登录等。

风控机制：

• 双重验证机制： 快手升级的「设备+生物特征」验证系统，将账户安全等级提升至金融级别。创作者登录新设备时，系统会要求输入短信验证码+人脸识别双重认证。 
• 人脸识别验证： 获取推流地址时如果账户命中风控且需要人脸识别，接口会返回人脸识别验证信息，包括唤起快手APP的URL等。  

微信（腾讯）

应用场景： 主要用于账号登录、支付验证、账号解封等。

风控机制：

• 二次验证： 为保护用户资金安全，监测系统会自动在后台触发“二次验证”，如人脸识别、语音、短信等方式验证。 
• 自助解封： 用户在登录微信时，根据页面提示和帐号情况，可以选择人脸识别验证等方式进行自助解封

支付宝（蚂蚁集团）

应用场景： 主要用于支付验证、账号登录等。

风控机制：

• 多因子验证： 在进行人脸识别后，还需要输入与账号绑定的手机号进行校验，进一步提高安全性。 
• 活体检测： 支付宝在刷脸支付设备上配备了3D红外深度摄像头，在进行人脸识别前，会通过软硬件结合的方法进行活体检测，判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的。 

第三方快捷支付类：腾讯、蚂蚁金服等（综合）

应用场景： 广泛应用于金融服务、账号登录等。

风控机制：

• 人脸识别认证： 腾讯云慧眼人脸核身提供各类认证功能模块，包含证件OCR识别、活体检测、人脸1:1对比等能力，以解决行业内大量对用户身份真实性验证的需求。 
• 智能风控体系： 腾讯金融风控解决方案利用人脸识别技术进行客户身份验证和授权访问，提高金融服务的安全性和可靠性。

总的来说，各平台都在用户体验和安全平衡上下了很大的功夫，下面是总结：

抖音与快手：直播场景的重点防线

在内容平台中，直播权限往往是需要重点防控的环节。抖音和快手在人脸识别的使用上，主要是围绕账号与设备之间的绑定来做限制。例如，一个直播伴侣对应一个账号，频繁切换就容易触发验证。快手在这方面的门槛更高一些，加入了“设备+人脸”双因子验证，安全标准向金融靠拢。

微信与支付宝：对账户安全的双重保障

微信主要在人脸识别上发挥辅助作用，多用于支付或异常登录时的二次确认。虽然不强制，但一旦触发，基本无法绕开。而支付宝作为支付平台，更倾向于建立多层验证结构，人脸识别之外，还要验证手机号，加上活体检测，整体防线构建得比较严密。

实战推演

案例一：快手直播推流验证

• 先在电脑端打开快手直播助手申请推流权限
• 快手会自动要求你在手机App刷脸
• 我们用自动脚本上传一张带眼动的合成图片
• 最后观察平台是否允许通过验证

?发现：

• 如果换设备过于频繁，系统会提示风控异常
• 同一张“脸图”重复用几次就会被识别出来

---

案例二：抖音直播权限申请

• 登录新账号，准备开通直播功能
• 抖音提示：请在手机端人脸识别
• 用工具模拟“摄像头画面”，将OBS生成的人脸视频推送进去
• 看看系统是否成功开通直播

? 发现：

• 抖音采用双重检测机制，既看你上传什么，也看你是不是“实时在动”
• 系统还会监测“视频心跳”，避免用户用循环视频“糊弄过去”

---

本站所有资源信息仅供安全公司从业人员、安全技术专家、反诈及相关领域专业人员用于逆向工程、安全测试、技术研究与学习，严禁任何形式的公开传播或非授权使用。技术本身无罪，本站及作者不为用户在使用过程中产生的任何违法违规行为负责。用户自阅读本协议内容起，直至关闭本页面前，视为已充分理解并自愿接受本协议所有条款。请务必遵守相关法律法规，合法合规使用技术资源。

禁止违规使用或商用，下载本站资源即视为同意本站所有协议，请下载后一小时内删除