人脸识别系统下的大数据采集

2021-05-21 18:11:45 浏览数 (1)

随着互联网和新科技的高速发展,在AI系统下。目前人脸识别系统也已经大众广泛运用。比如手机付款,手机开锁,车站的安检银行等等都会运用到人脸识别。人脸识别属于生物特征识别技术,人脸识别、大数据等技术为大众提供便利的同时,也存在着个人信息被过度采集的风险。人脸识别简单来说就是通过识别的人脸获取您的数据信息,在大数据时代下,人脸识别醉倒的问题就是个人隐私数据泄露的问题,一边是通过人脸识别能分析采集数据用户的隐私,通过隐私也可能会泄露个人的数据。一些不法用户通过人脸识别获取到了一些隐私数据也可以倒卖,所以人脸识别系统目前存在一些安全风险问题。

人脸识别数据的采集:

1,通过python爬虫程序使用代理IP采集网络上的人脸数据,

2,采集公共场所摄像头采集到的人脸数据

3,在各种人脸识别系统的应用下,只要识别一次,就可以采集一次新的公开数据信息

通过人脸识别采集的到数据,一般是可以采集到用户个人信息登记的公开信息,也可以通过以下代码采集到公开的数据信息,切勿去采集被人的隐私信息:

代码语言:javascript复制
    #! -*- encoding:utf-8 -*-

    import aiohttp, asyncio


    targetUrl = "http://httpbin.org/ip"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "username"
    proxyPass = "password"

    proxyServer = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    userAgent = "Chrome/83.0.4103.61"

    async def entry():
        conn = aiohttp.TCPConnector(verify_ssl=False)

        async with aiohttp.ClientSession(headers={"User-Agent": userAgent}, connector=conn) as session:
            async with session.get(targetUrl, proxy=proxyServer) as resp:
                body = await resp.read()

                print(resp.status)
                print(body)

    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(entry())
    loop.run_forever()

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