資訊安全-人臉辨識的風險及問題
什麼是人臉辨識 (Face Recognition) 電腦透過臉上的各種特徵，轉換成各種數據，取得各項個人資訊，例如 : 眼距、瞳孔、嘴角幅度 … ，這大疫情時代，相較於虹膜及指紋，不需要近距離接觸設備，更能達到防疫效果，隨著人臉辨識技術的發展，已經有許多應用在日常生活中，在機場通過海關時，需要人工檢查照片是否與真人一樣，近幾年逐漸被人工智慧取代，乘客只要站在鏡頭前 5 秒就可以 完成審核 ，大眾只知道這項技術的方便，卻不知背後所帶來的風險。 生物辨識的隱私問題 臉部辨識就是一種生物識別，如同前幾年手機上流行的指紋辨識、電影常見的虹膜辨識，在洪朝貴老 師生物辨識： 隱私之害、 國家機器的最愛 的文章中提到，密碼被偷了可以換，指紋或是臉部資訊之類的生物資訊被偷了，幾乎無法更改，對於政府來說，無疑是最好監控人民的管道之一。最惡名昭彰的例子無非是中國，路上的監視器的數量難以估計，這些監視器不單單僅有錄影的功能，人臉辨識、步態辨識…，因為長期使用此監控系統，資料庫的母體龐大，對於機器學習的準確度逐漸提升，就算戴著口罩犯罪，也能靠步行方式來逮捕 ，就是所謂的 步態辨識 ， 在反送中時，香港人被逼不能蒙面戴口罩，此系統便逐漸壯大。 人臉辨識的爭議 目前在某些地區有推行使用人臉辨識來進行嫌犯比對，但是準確率有極大的問題，其演算法多半以白人為主，對於其他有色人種有歧視。在一項研究中 NIST 對 189 種演算法進行研究 ，少數種族被錯誤判斷的機率幾乎是白人男性的 100 倍，對此許多地區開始提倡禁止政府使用人臉辨識， 加州便是第一個簽署法案 ，禁止執法單位用人臉辨識，在這之後便有許多州持續跟進，支持禁止的民眾認為，目前技術尚未成熟， 錯誤率 令人擔憂，且民眾尚未允許提供個人證件，便被警方得到相關資訊。 台鐵人臉辨識系統 由於北捷隨機殺人事件、松山車站爆炸案，鐵道局曾在 2019 年於台中豐原站試辦 「 智慧型影像監控系統」， 其功能有 十一 項 1. 警務內用安全特殊名單 ( 黑名單 ) 2. 戰區內人流統計 3. 人員異常停留或逗留 4. 特定區域停留時間過久 5. 營運用人員安全警示名單 6. 跨越月台區警示線 7. 電扶梯上逆向進行 8.