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将来也许有一天，任何一个手机机主都能识别你的身份。比如某天你坐在一个咖啡馆里，眼角余光瞥 见一个陌生人把手机对着你的方向，第二天你就收到了一封邮件，发信人说他在咖啡馆里偶然看到了你，希望和你约会。你想破脑袋也不明白他是怎么知道你的邮箱 的，更不用说他是怎么知道你是谁的。

面部识别技术正在高速发展，一系列新的初创公司已经涌入了这个领域，它们常常把“识别大街上陌生人身份”当作一个广告噱头。但在俄罗斯，这已经成为了现实。

两个月前，俄罗斯初创公司FindFace推出的一个应用。你想知道某个路人是谁吗？只要有他的面部照片就行了。FindFace可以把照片和Vkontakte（类似于Facebook的俄罗斯社交网络，简称VK）的个人资料照片进行匹配，从而找到此人的资料。该公司的创始人吹嘘说，这个应用可以帮你“和陌生人建立友谊”。但是很明显，这里面存在巨大的隐私风险。

这 个应用推出之后，很多 新闻 媒体都提出了这样一个问题：类似的应用是否会在美国出现吗？但真正的威胁并不是FindFace这样的应用利用Facebook 等社交网络的数据。真正的问题在于，这种应用可能会利用其他数不清的照片库里的数据，比如学校档案、公司员工名单，客户列表等等。

FindFace的杀伤力

FindFace 的工作原理如下：首先，你把某个陌生人的照片拍下来，将照片上传到这个应用，然后这个应用就会在VK里搜索图片，把它觉得看起来很相似的照片发回给你。 FindFace的面部识别算法水平是世界一流的，由一个名为NTech实验室的公司提供，它最近还在华盛顿大学参加了一个国际大赛，与谷歌的面部识别算法同台竞技——但这种技术本身并不新鲜。Facebook每天都在进行这样的搜索，尽管它使用的数据集有所不同。FindFace能对隐私构成如此巨大的威胁，真正的创新是在数据库方面。

当 你在Facebook上传照片的时候，Facebook只会把照片中的一张张面孔和你朋友的脸进行对比。 但FindFace就不一样了，它会搜索VK上所有的个人资料照片。VK是俄语世界中人气最高的社交网站，有数以亿计的用户，因此每次有人将照片上传到 FindFace的时候，FindFace就会把这张照片和一个包含了VK所有成员的数据库进行匹配。一旦匹配成功，它就会找到对方的VK个人资料，从而找到名字和联系方式。

所有的VK个人资料图片都是公开的，所以，如果你想不让这个数据 库找到你，唯一的办法就是删除你的个人资料。这也就是说，俄罗斯人只有两个选择，一是离开VK，改用一个比较冷门的社交网络，问题是这样你就看不到VK上 朋友的各种更新、照片和消息了。另外一个选择就是认命，任由别人把你的脸编入索引，进行搜索。

FindFace的数据库极有可能是用爬虫从VK抓取的，或者通过该公司的应用编程接口API逐一下载的。 对于Facebook、Twitter和谷歌这样的大型网站来说，这种抓取数据的行为着实令人恼火，所以这些网站会在服务条款中禁止“自动收集数据”，它 们还加强了隐私设置，采取了有力的保护措施，如果你加载页面的速度太快，数量太多（这种行为很像是爬虫），这些网站就会自动限制或切断你的访问。

Facebook可以采取的对策

这 并不意味着Facebook非常安全。在Facebook上，你无法向陌生人隐藏自己个人资料，而这本来应该是抵挡FindFace抓取资料的一道基本防 线。最起码，Facebook用户应该可以向朋友显示一张照片，向陌生人显示另外一张照片。如果有需要，Facebook用户还应该可以把这幅照片的分辨 率降低到一定程度，给FindFace的面部识别算法制造障碍。此外，Facebook甚至应该提供降低照片灰度、进行模糊处理的功能，进一步阻断面部识 别技术所需要的信息。

Facebook还有能力提供另外一个强大的隐私功能。它可以使 用自己的面部识别功能，看看其他人的个人资料照片是否和你的很相似（你是否在Facebook上有一个“双胞胎”）。如果是这样，FindFace的算法 就比较难以精确识别你了。如果你的长相确实独一无二，Facebook就需要把你的照片进行模糊处理，降低你照片的分辨率。

Facebook 之所以有能力提供这样一些隐私保护措施，根源在于它不是一个开放的网站，而是一个有围墙的花园。它能够控制个人资料图片这样的内容，获得这些内容的唯一办 法就是必须遵守Facebook的规则，接受它在速率等方面的限制。不幸的是，互联网上有大量的图片不在任何人的控制之下。

谷歌还会按兵不动吗？

在谷歌上搜一下自己的名字试试，说不定会看到熟悉的面孔。谷歌并没有悄悄地从Facebook抓取这些图片，它的爬虫大军在数以百万计的公共网站上收集图 片，把它们链接到页面的关键字上，其中也包括你的名字在内。由于这些爬虫从很多不同的地方抓取信息，每个地方都只抓一点点，所以没有任何一个网站有必要像 Facebook限制爬虫访问那样限制谷歌。事实上，大多数网站都对谷歌的爬虫青眼有加，因为这样一来，自己的内容才能在谷歌上被搜到。

目 前，你搜索图片的主要方法是使用描述图片的关键字。在谷歌上，你确实可以用图片来搜索图片，但这个过程并不涉及面部识别技术——在谷歌上，你无法像在 FindFace上那样搜索相似的面孔。事实上，谷歌执行董事长埃里克·施密特提到面部识别技术时说过，这是“唯一一个谷歌已经实现，但是在考虑了一阵之 后，我们决定停止开发的技术。”

但是抓取网页、建立一个照片数据库，这并不是谷歌大型搜索引擎独享的领地。虽然从目前来看，要在全网级别上模仿FindFace仍然缺乏技术上的可行性，但很可能在不久的将来，这就会成为现实。NIST的专家说，面部识别技术正在突飞猛进，存储和处理的成本也在日益下降。如果一家创业公司的道德感没那么强，写一个网络爬虫，建立一个数据库，推出一个互联网级别的面部识别搜索引擎（谷歌至今不愿这么做）并不是难如登天的事情。如果这个功能成为了未来社交媒体的必备功能，那么像谷歌这样的公司还会继续按兵不动 吗？

无所遁形的世界

互联网不会在一夜之间变成一个巨大的面部识别数据库，但是这种技术已经有人在小范围内使用了。 2011年，卡内基·梅隆大学的教授亚历山德罗·艾奎斯提（Alessandro Acquisti）下载了该校在Facebook上的每个成员的个人资料照片，然后用志愿者的网络摄像头照片来进行匹配。他发现，采用这种方式，可以识别 出几乎三分之一的志愿者的身份，找到他们的Facebook个人主页。那已经是五年之前的事了，如今这种技术的成功率肯定会比当时高得多。 （当然这几年来Facebook也加强了保护措施）

在公司、大学或城市这样的级别上，FindFace之类的应用确实可以让你无可遁形。这些在线目录和数据库的条目数量在十万以内，可能不会触发反爬虫措施，眼下它们就是面部识别技术可以利用的宝库。

这听起来似乎有点遥远，但俄罗斯VK用户现在面对的两难困境有可能降临在每个人头上。直接删除网上的个人资料并不是小事一桩。而且网上有很多照片是别人在我们不知情的情况下上传的。比如你参加了社区的游泳赛，主办方没有知会你们就直接把比赛照片贴在了网上……

也许有一天，匿名时代将会终结。你不再是人群中一张无法辨认的面孔，网络世界中永远不会再有你的藏身之所。