黑客盯上马斯克 复制他的脸取“美金” 让特斯拉“撞墙”
图源：GeekPwn 2020
30秒快读
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1024是什么？计算机中，它是一级棒的赞誉；现在，它是程序员们的节日。他们有一双弹钢琴的手，却敲起了代码。 |
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每一次走进GeekPwn国际安全极客大赛，每一次攻破的瞬间都会刷新认知。今年也不例外，以自动驾驶为王牌的特斯拉“撞墙”了；戴上特制口罩在ATM上取出了美金；藏在行李箱的刀具在过安检仪时居然“消失”了…… |
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这是一个怎样的世界？一切皆有可能，重要的事情说三遍：小心！小心！小心！ |
Part 1
一副口罩 变成马斯克取“美金”
Al识别一向是GeekPwn的拿手好戏，在前几届GeekPwn上，汉王人脸识别门禁被90后极客攻破，原理是把门禁系统中的人脸信息换成自己的；
被广泛应用的人脸识别系统Clarifai在极客的控制下，把主持人黄健翔识别成美国总统特朗普的女儿伊万卡。
本届GeekPwn上，主持人蒋昌建的人脸被复制。
主持人蒋昌建
“你们从哪里拿到我的照片？”
GeekPwn活动创始人王琦
“你的照片网上都是。”
主持人蒋昌建
“是不是稍微有点名气的人士，脸都可能会被用到一些不太妥当的途径和目的上？”
GeekPwn活动创始人王琦
“对，这是判断你是不是名人的标准。”
这是主持人蒋昌建和GeekPwn活动创始人王琦的一段对话。
图源：GeekPwn 2020
疫情之下，口罩已成为生活必需品，它能否成为极客们的破解道具？当戴上一个印有蒋昌建脸的口罩在自动售货机前买东西，会发生什么？
“AI变脸口罩挑战赛”中，四组选手要通过特制口罩欺骗一个售货机和ATM的摄像头，完成攻击。
图源：GeekPwn 2020
自动售货机使用的是“白盒算法”，即2019年IEEE国际计算机视觉与模式识别会议提出的ArcFace算法，挑战目标人物分别是蒋昌建和黑寡妇；
图源：GeekPwn 2020
ATM机使用的则是“黑盒”算法，目标人物是马斯克和美国队长，后者难度更高。
“对机器来说，只要一张人脸的主要特征值符合后台数据，就会被判定是本人。”该项目评委王海兵解释。
选手们特制的口罩有的是“写实派”，尽量更真实地接近目标人物；有的是“像素风”，在选手眼中，像素更接近人脸，本身人脸信息就是由特征点组成的。
每次有选手站在摄像头前，舞台大屏幕上会显示出选手挑战的置信度，即机器“眼中”人脸特征值的吻合程度。
当选手戴上不同口罩、采用不同姿态，在不同光线下时，置信度快速地发生着变化。
图源：GeekPwn 2020
实际上，这个项目并不顺利，最终现场只有一组选手被系统判断置信度超过50%，达到标准，成功让AI摄像头认为站在摄像头前的就是蒋昌建、马斯克，取到了商品和钱。
记者提醒：
对不起，人脸识别还不完美
戴着口罩进行刷脸攻击，相当于“数字攻击+物理攻击”，现实中，虽然受环境影响也很大，但不排除风险的存在。
比赛另一个关于虚假人脸AI识别的项目也很有现实意义：要求参赛选手既要用自家的AI模型识别出其他队伍的假脸，又要用假脸骗过其他队伍的AI模型，就是俗称的“变脸”，财产盗刷、伪造色情视频等都由此而生。
最终，有选手成功用假脸骗过其他队伍的AI模型。
AI是新基建的重要技术支撑，让AI“变笨”是极棒舞台的“传统”，这两个项目考验的是AI的“造假“和“识假”能力。
但源头是，保护好自己的各类信息，专家的建议是，在晒自己照片时不要发原图，经过压缩后，图片信息会大大减少。
Part 2
会自动驾驶的特斯拉“撞墙”了
树大招风，汽车界中，特斯拉最招“黑客”喜欢。
这次也不例外，“黑客”要做的是让特斯拉撞墙。
这是一个外场项目，一条约100米的车道一端停着一辆特斯拉，另一端则是一堵半人高的泡沫墙。
独立安全员吴潍浠是参赛选手，在准备期间，他不停地摆弄着笔记本和一个白色小盒子，这个小盒子能否让特斯拉“致盲”？
图源：GeekPwn 2020
驾驶特斯拉的是华为首席云安全生态官万涛，也是GeekPwn评委，“看看我这个百万公里的老司机能不能出现第一次撞车。”
在进行前两次实验时，特斯拉开到泡沫墙前稳稳停住，是不是意味着选手失败了？据万涛解释，车内屏幕上出现了围观人群，可能是因为感知到人，特斯拉才刹车，还不能判断选手失败。
因此，在第三次实验时，现场人群远离比赛场地，特斯拉起步、进入自动驾驶模式，没人知道那个白色小盒子何时发出破解信号。
当特斯拉缓缓行驶到距离墙体大概3米远的地方时，它减速了，大家以为又要失败了。然而，仅仅是减速，犹豫片刻，特斯拉义无反顾撞上了泡沫墙。
特斯拉撞墙
这大概是罕见的能赢得掌声的“撞墙”。
“减速是特斯拉在判断前面是否有障碍，最终它的判断错误了。”成功后，吴潍浠告诉《IT时报》记者，白色小盒子发射出的毫米波是关键，其干扰了特斯拉前方安装的前向毫米波雷达，相当于蒙住了眼睛，让车无法判断障碍物。
吴潍浠所用的白色小盒子是一个其自制的雷达干扰枪，成本大约2000元。相较于以往十几万元的成本，这个干扰设备的成本非常低，破解成本一旦降低，就意味着威胁可能被放大。
记者提醒：
汽车无感充电小心被“盗刷
毫米波是目前自动驾驶领域最可靠的手段，但是，最可靠并不意味着绝对安全，坐在特斯拉上等待“撞墙”的万涛说：“不等于开了自动驾驶，你就可以玩手机，什么都不管了。”
此次GeekPwn大赛诸多项目涉及新基建，充电桩是新基建的重要版块之一，即插即充、无感支付更是当前充电桩行业的主流趋势，但有极客发现了国内首个充电桩行业的安全漏洞。
极客模拟攻击者身份，在获得模拟受害者的车辆身份标识后，使用特殊设备连接“无感支付”直流充电桩与汽车，就能利用充电桩通信协议漏洞完成“盗刷”操作。
问题就是，目前大多数新能源车的车辆身份标识存在于车身外部，属于公开信息，也有黑产渠道会贩卖车辆数据，这种方法一旦被黑产掌握，有被大规模恶意利用的风险。
当然，新能源车车主也不必恐慌，在厂商修复该漏洞前，可以选择二维码扫码等充电支付方式，即可规避不利影响。
作者／IT时报记者 潘少颖
编辑／挨踢妹
排版／黄建
图片／GeekPwn 2020
来源／《IT时报》公众号vittimes
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