作者：KTF
来源：国民认证科技
在金融科技领域，随着人工智能技术的快速发展，AI欺骗，尤其是深度伪造（Deepfake）技术，对用户身份认证系统提出了前所未有的挑战。
那么，如何抵御AI欺骗呢？
首先，通过"以AI制AI"的策略，我们可以显著提升生物特征识别系统的准确性和安全性。例如，使用基于AI的算法来检测和区分Deepfake生成的图像和真实图像，进而增强面部识别技术中的活体检测功能。这种方法可以显著降低通过伪造生物特征实现身份欺骗的风险。
其次，加强对人工智能生成合成内容的标识能力也至关重要。例如，要求在音视图文等类型的人工智能生成合成内容中添加强制标识，以便于防伪、识别和溯源。这种做法有助于建立一个更加透明和可验证的数字媒体环境。
除了上述两种方法之外，我们认为，推广和普及可信终端设备是防御AI欺骗的一个关键措施。可信终端设备确保了从设备发起的所有操作请求都是安全和可信的。即使攻击者可以远程利用Deepfake技术仿冒合法用户，但在没有物理接触到合法用户的可信终端设备的情况下，这种攻击也是无法成功的。
那么，如何实现与用户绑定的可信终端设备的方案呢？
首先，生物特征并不宜直接用来进行身份鉴别。生物特征识别仅仅是返回一个结果，例如比对成功的可能性是90%，大于预设阈值，所以识别成功了。这种方式并不十分可靠，很容易受到攻击。一般来讲，身份鉴别的最佳方案还是使用密码技术。使用公钥密码技术可以实现实体身份的机密性、完整性、真实性和抗抵赖性。所以我们可以使用密钥来代表用户身份，通过使用密钥对数据进行加密、签名等密码学计算，来验证用户的身份。
那么现在问题就变成了如何确保这个密钥的安全，以及如何安全地生成这个密钥并可靠地与用户身份进行绑定。这个时候我们就需要利用终端设备的可信环境（例如可信执行环境TEE和安全芯片SE等），以及密码技术和生物特征识别技术来实现密钥的安全管理。在终端设备的可信环境内生成密钥，并加密存储；使用密钥时，使用本地生物特征识别技术来解锁密钥，执行加密、签名等操作。至于如何确保这个密钥能够可靠地与用户身份进行绑定，可能需要通过线下的方式（比如柜台面对面）验证身份后开启密钥的生成，当然也可采用U盾或者其他比较可靠的方式对用户身份进行核验后再生成密钥。此外，终端设备本身也有其相应的设备密钥代表设备的身份，预置在可信环境内。
以上方案其实业界已经提出了，就是FIDO方案。FIDO技术协议已经成为国际电联ITU的标准，也成为了W3C的web认证标准，应用范围特别广泛，影响力极大。
综上所述，通过对用户和设备进行基于密钥的多因素认证，FIDO技术可有效抵御AI欺骗。
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