近日，一则21秒刷脸支付视频引发热议，视频中的美女不用手机、不输入帐号，仅靠刷脸就能实现支付。全过程仅需2步：第一，１秒人脸识别；第二，识别成功，输入某宝绑定手机后4位。OK，双重验证成功完成支付。
其实，生物识别早已飞入寻常生活场景：指纹打卡，刷脸转账，签名授权，步态识别等等。如今，当第一代生物识别技术的准确率和识别速度加速迭代，代表第二代生物识别技术更精细化的静脉识别(分为指静脉识别和掌静脉识别)、视网膜识别等新技术，开始从科研实验进入到生活应用。
生物识别，一场物联网场景下的万物互联
当机器对生物认知和识别能力越来越强大，我们不禁要担心：未来的生物识别能力会不会强大到超越人类智慧，会不会存在难以控制的风险？
“你很难仿制某个人的耳朵、眼睛、步伐，或者其他辨别个体独特性的东西。但是，如果生物识别数据被黑掉了，你就完蛋了。““如果我们一起喝酒，你把指纹留在了酒杯上，那么，我就知道你的指纹是什么样子。”而且生物识别技术还存在个人数据被滥用，法律保护不健全的问题。
的确，与传统认证技术相比，生物识别拥有更快的信息验证速度，更便捷的身份识别体验；经过采集、解码、比对和匹配，也具有更高级别的安全技术壁垒；但随着物联网兴起，生物识别等智能安全漏洞威胁也正在升级：生物识别正从用户端延伸和扩展到任何物品之间的信息交换和通信，大量唯一性、终身不变等隐私性特征被公开化。比如基于物联网安防系统的无线传输信号大量外露，更容易被黑客窃取攻击，所以大面积系统瘫痪或者致使大批个人隐私泄露的危机时有发生。
如何控制智能能力和动机选择，成为智能安全技术创新关键。
物联网加速，白帽子与黑客相爱相杀
黑客和白帽子正是这样一对相爱相杀的对手，都有强大的网络安全控制或攻击能力，但二者的动机选择却大相径庭：黑客制造战争，白帽子及时止损。在2017国际安全极客大赛GeekPwn香港年中站上，国内著名白帽子团队百度安全实验室成员，就扮演了一次“黑客”攻击智能门锁的“开锁”实验：秒级破解某著名智能门锁品牌，并针对这款超过100万用户的产品，给予智能安全加固技术解决方案，帮助厂商提高安全壁垒。试想，如果全国链家自如、万科、绿地、途家小猪、米途、蘑菇等住户所使用的所有门锁密码，在10 分钟内被全部破解，这可比勒索几个比特币要可怕得多。
智能门锁被识别和控制，并不是个案。纵观物联网发展史，这项通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术的应用普及，自1990年发展以来，发展与安全危机一直相伴相生。 1990年，物联网最早的实践案例是1990年施乐公司发明的网络可乐贩售机——Networked Coke Machine。然而27年之后，可乐贩售机已经能人脸识别支付，但也曾被黑客破解密码免费喝可乐。 2003年初，美国刚刚预言“传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首”，而结合物品编码、RFID和互联网技术利用射频识别技术、无线数据通信技术等技术的全球电商热潮正在兴起。3月“蠕虫王”制造了全球震惊的网络安全“911”事件： Win32.SQLExp.Wom病毒席卷全球多个国家，全球损失额高达12 亿美金。
今天，IBM2009年提出的“智慧地球”战略(将感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，普遍连接，形成全球最大的物联网 )，依然被认为是当今最强大的振兴经济、确立竞争优势的关键战略，为全世界关注。唯一不同的是，技术战略的远见性，在面对日益严峻网络环境时，变得如履薄冰。
物联网场景下厂商安全生态融合
智能家居是物联网主要生活应用场景之一，其应用人群广泛，安全影响深远。智能门锁被攻破意味着人身和财产安全沦陷，智能摄像头被攻破意味着家庭隐私被泄露，智能路由器被攻破则会影响家庭一切联网设备被黑客攻击。
作为中国网络安全主要玩家之一，百度安全早已开始做自身的安全生态融合。布局智能家居，涉足无人车和儿童智能手表，都是基于万物互联的趋势预判。物联网给人工智能技术带来了大量应用场景，没有人工智能技术，物联网的许多场景都无法实现。然而，人工智能技术的普及也给信息安全带来新风险。
1,生物识别技术的安全性。
越来越多的鉴权基于人脸识别、声纹识别，然而生物识别技术依然有被破解的可能性……然而生物特征将伴随用户一生。随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。
2,人工智能技术成为黑客帮手。
AI让黑客更好地挖掘基于长期渗透获取的大数据，破解能力更强，甚至黑客们的病毒还能基于 学习技术自我进化，达到攻击目的。
3,黑客如果破坏AI学习大数据？
人工智能的本质是基于海量数据进行自我学习，再形成智能决策。如果其学习的数据被AI所干扰或者有意放入脏数据，将会影响智能决策结果。比如微软聊天机器人Tay就因为被大数据影响而满嘴脏话和充满种族主义。
4,如果黑客破解并控制了机器人？
机器人能做的事情越来越多，甚至可以参与到消防、军事等行动之中，机器人三原则之下它不会伤害人类，但如果被黑客控制可能就另当别论了。 当人工智能离大爆发越来越近，对智能安全需求也越来越明确：更快认知风险，更好控制扩散能力，更优的动机选择驯化，让超级智能永远在智能安全之下，减免发生智能异化的可能。基于这样的目标导向，需要结合每一项技术利弊，更好的平衡技术安全性和服务便利性，使智能技术相互融合，建立更强大稳定的智能控制能力。
超级智能前夜智能安全战略升级
当生物识别技术和物联网越来越融合，机器智慧不可逆转的超越人类智慧。智能安全如何未雨绸缪，提前建立攻防战略？
有专家预测，未来影响人工智能爆发的关键因素，一个是最优化力，第二个是反抗度。当影响机器智能增长率的这两个变量——最优化力（主要用于提高系统智能水平）和反抗度（影响反应度的阻力或智能提高的边际成本），达到较好的平衡时，将是理想的智能安全生态。而每一次提高系统智能水平和效率的边际成本又很高，需要人类花费大量精力来应对，在此过程中内外部环境不断变化；当安全漏洞或攻击成本变低时，就可能存在大流量黑客攻击的风险。
环境正在变得更复杂，决策成本正在升高，而机器的嗅觉还要越来越灵敏，全球安全厂商在巨大挑战下，对智能安全技术创新寄予厚望。控制智能变化率，稳定智能安全性能，降低决策成本，正成为全球安全厂商不断加码的研究方向。
正是基于对智能安全复杂性和不稳定性的判断，2016年百度已将人工智能提升到公司级战略，在底层技术、上层业务、开放生态上的布局都已铺开，甚至不久之前百度还出书《智能革命》亲自布道人工智能，成为中国最激进的AI玩家。与此同时，百度在人工智能安全上的行动早已展开，相当于百度安全“大脑”的百度安全实验室承担起重要角色。
百度是最早布局 学习实验室的中国巨头，百度大脑这一AI核心引擎的技术水平全球排名前三，自然语言处理、语音、图像等上层技术也处于世界领先水平。从百度现有对外公布的AI业务来看，基于 学习、自然语言处理等AI技术，百度安全实验室也实现了安全技术与AI技术的结合。比如基于 学习技术挖掘漏洞，研究和消灭病毒，百度安全实验室攻攻破智能锁也表明其漏洞挖掘范围不只是Windows，还有Web、智能家居和物联网在内的漏洞挖掘与防范。百度搜索结果页的号码认证同样是基于 学习，针对多个维度进行数据挖掘来识别号码的风险，比如数据来源、数据索引、地理经纬度信息（定位）、威胁情报关联等信息。在识别恶意网页上百度同样利用了 学习技术。
那么，安全厂商如何在智能安全趋势下，确立领先性厂商地位？
1,业务布局进展
如果智能爆发的默认后果是导致存在性灾难的发生，那么面对这样的威胁，智能安全厂商的思路必须是立刻转向寻求应对方法，实现对智能安全更正向稳定的引导，更快的风险认知能力，更强大的灾难控制能力。
还是以百度为例。百度不只是在底层布局智能安全技术，还以AI安全技术转化为服务和产品，比如面向企业端提供智能安全服务能力；面向用户则提供个人智能安全产品，这些服务和产品的底层都应用到了百度人工智能技术，比如伪基站识别的基础就是其先基于海量通信数据 学习而分析出伪基站特征，再比如百度手机卫士的防骚扰电话功能也采取了类似模式。
在打击日益猖獗的网络黑产上，百度在提供网络攻防和应急响应服务的同时，利用人工智能技术形成智能安全决策引擎，实时汇集安全威胁情报、扫描发现网络安全漏洞，形成打黑监控地图，预防和抵抗黑客攻击，正成为打击互联网黑产的一个安全样本。
2,战略布局能力
百度做AI不只是“吃独食”而是谋求开放生态，百度智能安全布局同样是生态思维驱动。百度正在智能家居、智能汽车等领域布局，百度安全的触角也已进入到这些行业。百度安全实验室就曾公开表示：不只关注“电脑”和“手机”安全，未来会将更多精力投向物联网、无人车等安全防护工作，关注整个智能生态安全是百度安全未来的大方向。
智能安全如何校准智能炸弹危情
“在智能爆发的前景之下，我们人类就像拿着炸弹玩的孩子。玩具的威力和我们行为的成熟度是如此的不匹配。尽管我们把炸弹放到耳边能够听到微弱的滴答声，但是我们也完全不知道爆炸会在何时发生。”
那么，除了“智能、先进、互联”三个重要特征，“安全“势必成为物联网第四个重要特征。与人工智能爆发和物联网进化相匹配的智能安全技术壁垒便是：
追求识别物更高的唯一性和稳定性特征，并通过更可控的身份认定方式，更安全、可靠、准确的联接并营造手机，电脑和网络安全环境，来预见性驯化人工智能动机，实现对危机监控、风险认知和安全处置的控制能力；这就需要不断提高机器的最优性能和速度（机器智能水平发挥最佳状态），实现更低廉的网络安全管理边际成本（减小智能安全阻力），这便是最理想的智能安全。
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