當(dāng)區(qū)塊鏈、生物識別遇上金融，將碰撞出怎樣的火花？| CCF-GAIR 2018

雷鋒網(wǎng)AI金融評論按：今年6月底，2018全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深召開。本次大會共吸引超過 2500 余位 AI 業(yè)界人士參會，其中包含來自全球的140位在AI領(lǐng)域享有盛譽的頂級嘉賓。

和前兩屆大會陣容一致，此次 CCF-GAIR 金融科技專場收獲了來自產(chǎn)學(xué)研三界多位知名專家的出席，包括哈工大管理學(xué)院院長，長江學(xué)者特聘教授葉強、英國皇家工程院院士、原牛津大學(xué)計算機系主任Bill Roscoe、牛津大學(xué)計算機科學(xué)系教授Ivan Martinovic、深圳市和信中歐金融科技研究院執(zhí)行院長陳邦道、騰訊金融科技副總裁陳起儒、平安金融壹賬通高級總監(jiān)陸一帆等。

在專場演講結(jié)束后，雷鋒網(wǎng)AI金融評論也就Ivan Martinovic和Bill Roscoe發(fā)布演講的重點進行了專訪。

“生物特征生而有之，無需記憶”

生物識別技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用早已有之，全球在線交易和欺詐活動的增加以及金融行業(yè)對多層次安全方法需求的不斷增加，驅(qū)動著全球生物識別市場向前發(fā)展，同時也將兼容更先進，新興的AI技術(shù)。而數(shù)字身份和訪問管理作為生物識別的常見應(yīng)用之一，同時也是區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。

牛津大學(xué)計算機科學(xué)系教授&深圳市和信中歐金融科技研究院特聘專家Ivan Martinovic

而Ivan目前在牛津大學(xué)做用戶設(shè)備認(rèn)證、安全認(rèn)證、通信等相關(guān)技術(shù)的研究，工作重心正是集中在對用戶的生物識別和認(rèn)證方面；如何使生物識別技術(shù)變成一種強有力的身份驗證方法，以及如何在實際運用當(dāng)中避免受到攻擊。他告訴雷鋒網(wǎng)AI金融評論，“我們正在尋求新的方法來驗證人的身份，以便提供更高效的身份認(rèn)證系統(tǒng)。”具體從兩個不同的角度來做研究：第一，是利用密碼學(xué)的方式來保護數(shù)字信息；第二，除密碼學(xué)之外，也利用物理的方法，如1、2這樣的數(shù)字，處理信號和信息。

他表示，傳統(tǒng)的認(rèn)證方式往往是基于密碼的形式，但安全性總和密碼復(fù)雜程度掛鉤。一個好的密碼可能會冗長且隨機，而人類在對于記憶這類字符的能力較差，自然會傾向于寫下密碼或是簡化它們，選擇一個有意義的組合來進行記憶，這正是為什么現(xiàn)在的密碼被認(rèn)為是一種較為脆弱的身份驗證方式。

“生物特征是從你一出生就擁有的信息，而不是你所了解的信息。”Ivan表示，生物識別技術(shù)會先以一些較為靜態(tài)的特征開始，比如指紋。他以指紋為例解釋生物識別的特性：人不需要像記密碼那樣記憶指紋，指紋也會被留在人所觸摸過的任何地方，手機上有指紋掃描儀，儀器采集指紋的過程是公開的，指紋也和其他生物特征一樣并非秘密，可以被外人所觀察到，但它仍然能夠描述用戶的獨一無二。

雷鋒網(wǎng)AI金融評論也了解到，一個指紋上會有5-7個生物特征，形成至少4000個獨立特征點；因為一個手指紋路的信息量通常在1KB左右，指紋識別設(shè)備的識別時間基本小于一秒鐘。不過生物識別也并非百利而無一弊，比如低級別的人臉識別技術(shù)可能會被用戶放在社交平臺上的一張相片或者視頻所攻破。但Ivan也表示，生物識別技術(shù)更傾向于物理范疇，實際效果很大程度上取決于指紋掃描儀或攝像頭的型號、系統(tǒng)參數(shù)等等。

對于生物識別在應(yīng)用實踐上的困難，Ivan坦言，識別的安全性和認(rèn)證強度正是挑戰(zhàn)所在，“要知道攻擊系統(tǒng)的最佳辦法是什么，以及黑客需要具備哪些能力才能夠發(fā)起攻擊。”他表示，相較于指紋識別這種偏靜態(tài)的生物特征，這一領(lǐng)域正在向行為生物識別技術(shù)擴張，以此來進一步構(gòu)建用戶的驗證系統(tǒng)。這些能夠描述用戶獨特性的特征也并不秘密，因此挑戰(zhàn)實際上在于如何評估某種方法是否符合生物識別身份驗證的安全標(biāo)準(zhǔn)。他們也正在將一些因素例如系統(tǒng)性能、攻擊者的種類等納入量化范疇。不光是黑客攻擊，如何應(yīng)對故障也是檢驗一個系統(tǒng)“健壯”與否的標(biāo)準(zhǔn)。

但Ivan也指出，目前的實驗環(huán)境尚不足以準(zhǔn)確量化生物識別的安全屬性，“密碼學(xué)是可以提供一定程度的保證的，但生物識別不同于此，它具有統(tǒng)計性質(zhì)，我們很難保證某個生物識別模型一旦遇上黑客的特定攻擊，它的表現(xiàn)將會如何。”因此他也正在關(guān)注生物識別與區(qū)塊鏈方面的交集如數(shù)據(jù)矩陣，未來可能應(yīng)用到與產(chǎn)業(yè)伙伴的合作當(dāng)中；以及抵御攻擊的實驗?zāi)Ｐ透倪M和搭建。

“基本上，當(dāng)我們知道的越多，我們看到的差異就會越大。這也不僅僅是安全系統(tǒng)需要進步，同時也需要新的方法和機制來評估這些新構(gòu)建的系統(tǒng)。”Ivan和他的研究團隊也在運用機器學(xué)習(xí)來不斷提升系統(tǒng)的性能，比如容錯等等，以防遭受外部攻擊。“通常來說，如果你對如何更新你的生物計量數(shù)據(jù)毫不在乎，黑客將找到更聰明的方法來攻擊系統(tǒng)，破壞系統(tǒng)的安全性。”

綠色挖礦不只是節(jié)省電力資源

提到區(qū)塊鏈，Bill Roscoe則一直致力于綠色采礦的研究， 他表示這是“本質(zhì)上取代人們目前在采礦上花費的資源。”

英國皇家工程院院士、原牛津大學(xué)計算機系主任Bill Roscoe

Bill指出，現(xiàn)在要挖得一個比特幣，需要消耗很大的電量，一是浪費能源，二是集中開采，這兩者都并不受歡迎，可能還會誘使人們竊取能量來挖礦——而自動執(zhí)行的機器可以解決很多問題，比如幫助挖礦，但這個挖礦過程會浪費很多能量和電力。現(xiàn)在用計算機就可以挖礦，有一種機制是用戶購買哈希代幣，其中不用支付任何交易費。在Blockhouse中，會在新的機制中結(jié)合傳統(tǒng)的工作量證明（PoW），使用代幣作為支付硬件的支出，從而明顯改善工作情況。

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，Blockhouse的綠色區(qū)塊鏈概念，指的是“消耗能源少，符合政府及金融行業(yè)監(jiān)管要求，具備高強度安全性能”的區(qū)塊鏈。目前，以Bill Roscoe教授領(lǐng)銜的技術(shù)團隊正在研發(fā)一系列技術(shù)，其中涵蓋區(qū)塊鏈合規(guī)（Regtech），區(qū)塊鏈底層安全，低能耗挖礦和智能合約驗證等。

據(jù)他介紹，在綠色區(qū)塊鏈概念運行的過程中，其團隊會制定嚴(yán)格的條例來執(zhí)行挖得區(qū)塊的過程，從而確保它們能夠很好地運行。“在未來，每個區(qū)塊都是可視的。我們不會禁止第三方的介入。”

Bill解釋稱，實際上其實并不需要那么多計算機來挖礦，理應(yīng)是圍繞采礦活動而形成這種基于分布式賬本的加密貨幣經(jīng)濟。例如通過以挖礦活動和規(guī)則的設(shè)計為杠桿來穩(wěn)定加密貨幣，挖礦行為可以產(chǎn)生新的代幣或者吸納舊代幣，就像各國央行調(diào)整利率那樣，調(diào)整代幣價格。他相信這些挖礦的模式是非常具有活力的，它能夠把區(qū)塊鏈進入到主流當(dāng)中，比如銀行體系。

另外Bill也表示，他一直在研究一些“比CryptoKitties更有趣的”分布式應(yīng)用的算法，此前他曾引入新加密簽名模型來克服安全方面的主要問題。

值得一提的是，他指出區(qū)塊鏈和生物識別會有很好的協(xié)同效應(yīng)：“區(qū)塊鏈可能本身設(shè)計就是更為安全的，但是加密貨幣錢包未必。運營商本身系統(tǒng)所提供給用戶允許訪問的方式相當(dāng)傳統(tǒng)，很可能就被黑客所攻破——因此生物識別技術(shù)可以用來決定我用戶能否訪問錢包。”

對Bill而言，區(qū)塊鏈在金融科技領(lǐng)域也會是一種不錯的解決方案，但要取決于應(yīng)用場景對安全的定義是什么。“換言之，區(qū)塊鏈可以確保事情在協(xié)議達成且交易完成后不會改變，但它本身不提供隱私性。區(qū)塊鏈可用來存儲各種形式的加密數(shù)據(jù)，但對于分布式或集中式環(huán)境下的交易來說就不一定了。我們一直在努力的課題之一就是建立這種有目的的隱私。”

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