人脸、指纹、声音均可被模仿，生物识别真的安全吗？

1996年，一部汤姆·克鲁斯主演的电影《碟中谍》在美国上映，自此开启了系列电影的华丽篇章。电影中的经典场景至今记忆犹新——阿汤哥通过隐形眼镜骗过虹膜识别、绑架大亨模拟声音片段、3D打印人脸面具通过人脸认证、窃取反派的残余指纹来解锁保险柜。

（《碟中谍》电影片段）

随着产业互联网时代的来临，这些当时看来异想天开的高科技，在23年后的今天已经被广泛应用，藏在每个人的手机里。互联网科技和生活场景的高度融合，给人们的生活带来极大的便利，生物识别技术也已经作为一种普遍的底层技术应用于各行各业。

机场安检，通过采用人脸识别技术，高达99.7%的识别准确率，在一秒的时间内就能完成乘客的认证核验；

社区自助服务终端，集成指纹仪、指静脉以及虹膜摄像头，让市民快速准确地完成身份认证，快捷办理金融和生活服务；

手机端，通过生物识别完成解锁、登录、支付已经成为很多手机厂商和APP厂商频繁采用的技术手段。

然而，一旦这些底层技术被不法分子破解，产业互联网的发展将会严重受阻。

当指纹、面部、声纹等生物识别技术开始接管传统的密码和身份验证方式，人们开始思考新的问题：生物识别安全吗？

腾讯安全玄武实验室的研究成果告诉我们：不完全安全。

安全是一个相对的概念，世界上没有绝对的安全。——这是安全圈共识已久的定论。但是，想要证明一个系统不安全，首先要发现漏洞。

屏下指纹验证技术的 “残迹重用”漏洞发现、iPhone 的Face ID技术漏洞发现、手机支付的声纹验证漏洞发现，皆出自玄武之手。

攻破Face ID：一次偶然的发现

前段时间热播的电视剧《亲爱的，热爱的》，讲述的是网络安全攻防赛的故事。剧中有一个桥段让马彬印象深刻。男主为了解锁女主的手机，趁女主熟睡时用一个简单粗暴的手段——扒开眼皮，进行Face ID验证。

（《亲爱的热爱的》电影片段）

“男主作为一个网络安全从业者，居然用这种没有技术含量的手段？”陈昱调侃道。

马彬和陈昱是玄武实验室的安全研究员，专攻生物识别。前者擅长软件，后者擅长硬件，两位搭档相辅相成。

研究Face ID的缘起，是从一个2D人脸识别产品的安全测试任务开始的。他们最初使用打印出来的高清照片一直破解失败，于是马彬通过一系列逆向分析去寻找原因，发现识别算法中存在一些有关识别矩形边框的逻辑。于是，灵机一动的陈昱把打印出来的高清照片的直角边剪成锯齿状，放到三脚架上用手机对着识别，顺利通过了这套人脸识别系统。这一次小测试给了他们俩很大的信心。

Face ID的破解远不止这场测试任务简单。当陈昱和马彬在尝试软硬件研究一直没有突破性进展的时候，他们将目标瞄准了“活体检测”。

生物识别技术背后的“活体检测”功能，是筛选人们“真假”特征认证过程中的一部分。不仅能够防御伪造攻击，还可以防止用户在非知情状态下的解锁行为。苹果公司在iPhone的Face ID人脸识别系统中，使用了注视检测这一活体检测功能，该功能要求用户眼睛睁开而且正视手机时才允许解锁。

他们发现，平时戴着眼镜也能通过Face ID解锁手机。而当 Face ID 识别到用户戴着眼镜时，就会自动跳过对眼部区域 3D 信息的提取，所以只需要找到Face ID如何扫描用户眼睛进行活体检测，就能完成破解。

于是，他们制作了一副眼镜原型——X-Glasses以模仿眼睛的构造，并将这款特殊的眼镜戴在模拟者脸上，成功“欺骗” Face ID，解锁手机。

“如果《亲爱的，热爱的》男主韩商言有这款X眼镜，就不用扒开女主角的眼皮解锁了。”陈昱笑着说。

（在Black Hat 2019上演示Face ID研究成果）

受到X-Glasses的鼓舞，他们对活体检测的通用攻击方法进行了深入研究，研究面覆盖了2D/3D人脸识别、声纹数字锁、指纹锁等常见的生物认证手段，首次提出了软件无感知生物特征注入、远程生物认证登录攻击等新的攻击方法和攻击面。在今年举办的Black Hat USA上，腾讯安全玄武实验室公布了这项研究成果。

破解声纹识别：一场自导自演的攻击试验

近日《华尔街日报》报道，有犯罪分子成功模仿了英国某能源公司在德国母公司CEO的声音，诈骗了220000欧元巨款。声音模拟技术和声纹识别，再次受到行业的关注。

人们说话过程中所蕴含的语音特征和发音习惯几乎是独一无二的，而声纹识别正是根据待识别语音的声纹特征，来识别该段语音所对应的说话人的过程。声纹识别，已经广泛应用在手机支付上。

关于声纹识别的破解，陈昱和马彬有一段有趣的故事——他们自编自导自演了一场试验，证明破解声纹识别只需要三步。

（手机支付声音锁）

第一步，设计语料。利用汉语的谐音和声纹产品对鲁棒性的要求，设计一个数字对应表，例如我代替5，是代替4，等汉语常见字映射到数字，同时还能利用汉语声母和韵母可进行音素级别的拼接。

第二步，设计剧本。陈昱伪装成快递员，打电话给马彬，通过核实地址、确认收货等常见语句，让对方触碰上述语料，搜集声音素材。

第三步，语料拼接。如果说前两步还属于社会工程学，难度系数较低，那第三步才是真正地考验技术能力。简单地拼接语料，并不能通过声纹识别，因为声纹识别的关键技术在于活体检测。

如何通过活体检测呢？他们借鉴了X-Glasses的经验，探索系统在哪种场景下会降低活体检测的阈值？——环境嘈杂的时候。只需要在原来拼接好的声波上叠加一个强度合适的随机噪音轨，即可完成声纹识别。

通过这场有趣的试验，陈昱成功破解了马彬的手机支付声纹锁。

这一项安全研究发现在GeekPwn国际安全极客大赛上得以展示。安全研究员根据声音样本，模拟声纹特征，合成一段“攻击”语音，对现场提供的四个具有声纹识别功能的设备发起攻击，欺骗并通过了“声纹锁”的验证。

破解指纹识别：一张纸，一秒钟，解锁屏下指纹

不止Face ID、声音锁，指纹识别也是近年颇受关注的生物识别技术之一。随着指纹技术广泛应用在各类移动设备上，作为身份识别的重要象征，对生物指纹的研究也逐渐受到安全行业的关注。

“指纹识别应用最多的是在手机的解锁和支付方面，尤其是在手机锁屏。”陈昱说。玄武对于指纹研究的一个重大发现，就是针对安卓手机广泛应用的屏下指纹技术。

上一代手机指纹解锁功能大多使用电容原理，利用人体导电的特性获得指纹的凹凸信息。而屏下指纹解锁功能则是利用光学技术捕捉用户的指纹影像。玄武实验室在研究中发现，通过反射体欺骗的方法，可以利用屏幕上残存的指纹痕迹，让屏下指纹传感器认为手机的主人正在使用指纹验证。利用这种攻击方式，只要用一张纸，一秒钟，即可解锁手机。

在GeekPwn2018国际安全极客大赛上，玄武实验室首次披露了该漏洞，并命名为“残迹重用”漏洞。

（TK与蒋昌建在GeekPwn2018国际安全极客大赛上）