另一方面,小米的优势在于小米生态,此次小米集团董事长兼CEO雷军提出“人车家”全生态,实现了从手机、AIoT(人工智能物联网)到汽车的跨越。如在家中通过小米音响,即可远程调控车内空调;在小米汽车座舱内部,也可以通过监控摄像头远程看到家中的情况。闫跃龙表示,这为用户提供了跨越人、家、车的生态综合体验。
本次调研包括750位千万元资产中国高净值人士,其中亿元资产以上超高净值人士33人,平均家庭总资产4500万元,平均可投资资产1200万元。受访者47%来自一线城市,43%来自新一线城市,10%来自二线城市;平均年龄36岁,31%的Z世代人群(28岁及以下),42%的Y世代人群(29-43岁)和27%的X世代人群(44岁及以上);男女比例各一半。
目前,大多数人脸识别系统都是存储特征模板并用于后续的匹配认证,由于人脸等生物特征的唯一性,一旦系统中存储的模板丢失则是永久性的丢失,且会造成交叉匹配、一破百破的问题。此外,在当今万物互联的大背景下,身份认证早已不仅仅局限于本地认证,网络认证也得到了广泛的普及。在这种背景下,个人用户隐私保护变得尤为重要。因此,保护生物特征识别系统的安全,防止系统存储的生物特征模板被盗用,是提升生物特征识别系统安全度,保障用户隐私的重要研究课题。
如何保障生物识别信息的安全?记者29日从西安电子科技大学获悉,近日,该校生物特征识别与加密实验室针对人脸识别的安全性问题,提出了一种可撤销的人脸模板保护方法,该方法在加密域进行识别,在不损失识别精度的同时满足生物特征模板的不可逆、可重新发布以及不可链接等安全性能,为个人生物特征隐私保护提供了一种有效策略。
用户录入指纹或人脸时,系统将原始生物特征转换为只包含“0”和“1”的512位二进制编码,当该组编码被盗时,用户可重新录入原始生物特征生成新的一组编码,且与被盗编码不可匹配,“很像我们的银行卡挂失,如果银行卡丢了,去银行报丢失、冻结,再补办新的卡,旧卡就不能再使用,我们这组编码也是类似的,生成新的编码后,被盗取的编码就无法使用。”实验室赵恒副教授解释道,“这就是可重新发布性。我们的人脸具有唯一性,但是使用编码之后,人脸在不同设备上可以生成不同的编码组,且不会存在交叉匹配的情况。”
超多的数字组合带来的不仅是安全性的提升,更是整体性能的优化升级。该保护模板仅需占用较小的存储空间,但却能保证较快的匹配速度,在将投影特征转换为离散二值特征(保护模板)后,单个二进制模板仅1KB,匹配耗时仅需约0.00007秒,同时,在CASIA-WebFace,LFW,FEI和Color FERET公测人脸数据库上的大量实验表明,在匹配性能方面,该方法并不会降低原有人脸识别系统的识别精度。
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