人臉圖像或視頻是廣義的事實(shí)上，它也是數(shù)據(jù)。如果保存和使用不當(dāng)，很容易侵犯用戶隱私?！霸谛畔⒈ǖ臅r(shí)代，數(shù)量許多數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用都是通過算法實(shí)現(xiàn)的，越來越多的決策被算法所取代。因此，如果我們計(jì)算法律。因此，人臉識(shí)別在金融支付行業(yè)的應(yīng)用仍然有一定的風(fēng)險(xiǎn)。

　　人臉識(shí)別的運(yùn)用產(chǎn)生的最大問題是個(gè)人隱私問題，一方面人臉識(shí)別技術(shù)會(huì)侵害公民權(quán)利和公民自由，讓公民處于被監(jiān)控之下，沒有隱私可言；另一方面，當(dāng)下的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)環(huán)境較為復(fù)雜，不少用戶、企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力偏弱，容易被黑客攻擊，存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

　　人臉識(shí)別技術(shù)是包括了人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等一系列相關(guān)技術(shù)構(gòu)建的人臉識(shí)別系統(tǒng)，但目前一些技術(shù)并不成熟，不斷涌現(xiàn)出種族歧視、性別歧視等諸多問題。一項(xiàng)研究對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)在識(shí)別不同種族和性別的人臉進(jìn)行了測(cè)量，結(jié)果表明，膚色越黑，識(shí)別率就越低。在識(shí)別黑皮膚女性時(shí)，它的錯(cuò)誤率幾乎達(dá)到了35％。還有另外的研究報(bào)告透露，在一種獲得廣泛使用的人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集中，75％以上的圖像都是男性，80％以上是白人。

　　人臉識(shí)別技術(shù)當(dāng)下面臨諸多弊端，該如何解決呢？

　　首先技術(shù)的創(chuàng)新和完善至關(guān)重要，只有鼓勵(lì)和支持技術(shù)創(chuàng)新才能解決數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、處理問題，防范黑客攻擊，防范數(shù)據(jù)泄露，建立起安全的生態(tài)環(huán)境。

　　完善人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和信息安全法律法規(guī)，一方面嚴(yán)格市場(chǎng)準(zhǔn)入，堅(jiān)決打擊假冒偽劣產(chǎn)品；另一方面加強(qiáng)個(gè)人隱私保護(hù)，規(guī)范使用個(gè)人圖像數(shù)據(jù)，不得違法盜用售賣，侵犯他人權(quán)利。

　　大眾注意保護(hù)個(gè)人影像資料，非正規(guī)場(chǎng)所不建議使用刷臉支付、刷臉驗(yàn)證等，同時(shí)要注意個(gè)人網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的保管，特別是私密賬號(hào)不定期更改賬號(hào)密碼。

　　當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用持不同的態(tài)度，爭(zhēng)論點(diǎn)主要圍繞在個(gè)人隱私和技術(shù)不夠完善，但是科技發(fā)展的潮流不可阻擋，相信通過技術(shù)的完善、法律的監(jiān)管、道德的約束，人臉識(shí)別遇到的困難可以被解決，最終被大眾認(rèn)可，也許現(xiàn)在是摁指紋，但三四年后可能真的就是刷臉的時(shí)代。

　　從2015開始，人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了從快速落地到多領(lǐng)域應(yīng)用的井噴式發(fā)展。如今，坐車可以刷臉、支付可以刷臉、自動(dòng)取款也能刷臉、甚至連公廁取紙都能夠刷臉……

　　“刷臉”技術(shù)已經(jīng)融入到人們生活的方方面面，在金融、交通、教育、安防、社保等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

　　然而，生物識(shí)別技術(shù)明明有那么多，比如指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、靜脈識(shí)別、聲紋識(shí)別以及步態(tài)識(shí)別等等，其中指紋識(shí)別應(yīng)用最為成熟，虹膜識(shí)別安全系數(shù)最高，為什么偏偏人臉識(shí)別能夠獨(dú)得市場(chǎng)認(rèn)可，落地與應(yīng)用都如此迅速呢？主要有三方面的原因：

　　首先，相比于指紋識(shí)別必須要采集指紋信息，人臉識(shí)別具有非強(qiáng)制性。它不需要被測(cè)者主動(dòng)提供任何信息，只要你露出你的臉，它就能在不經(jīng)意間對(duì)你完成識(shí)別。因此，人臉識(shí)別在便利性和隱蔽性方面更具優(yōu)勢(shì)。

　　其次，因?yàn)槿四樧R(shí)別是利用可見光獲取人臉圖像信息，無需接觸設(shè)備，因此不用擔(dān)心病毒的接觸性傳染，在安全性和衛(wèi)生方面更有保障。

　　最后，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，人臉識(shí)別技術(shù)可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別，并發(fā)性特點(diǎn)讓其在識(shí)別速度和范圍上具有明顯優(yōu)勢(shì)。

　　不過，雖然人臉識(shí)別技術(shù)相比其他識(shí)別技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯，也深受市場(chǎng)和商家追捧。但我們不能對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)過分迷信與樂觀。

　　現(xiàn)在的人臉識(shí)別還達(dá)不到100%的精準(zhǔn)度，對(duì)相似度高的臉容易出現(xiàn)識(shí)別誤差。2017年國(guó)際最新的測(cè)試表明，在錯(cuò)誤接受率為萬分之一的條件下，人臉識(shí)別正確識(shí)別率只有76%。如此的精準(zhǔn)度不禁讓人對(duì)某些特定條件下的識(shí)別正確率產(chǎn)生懷疑，比如黑人能識(shí)別的出來嗎？相似度極高的雙胞胎呢？被識(shí)別者變胖了、變丑了或者整容了機(jī)器還認(rèn)得嗎？又或者化了妝呢？3D打印樹脂人臉面具或者高清圖片能騙過機(jī)器嗎？

　　除了技術(shù)上本身的硬傷之外，行業(yè)在安全性上的投入和重視也令人擔(dān)憂。

　　在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，不管是人臉識(shí)別還是指紋識(shí)別，一旦采用生物特征認(rèn)證，就一定會(huì)有特征數(shù)據(jù)庫(kù)，所有的生物特征數(shù)據(jù)，只要進(jìn)入計(jì)算機(jī)，就會(huì)被轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)代碼。只要是代碼就可以被截獲、被重放、被重構(gòu)。服務(wù)器端存儲(chǔ)大量用戶的特征數(shù)據(jù)庫(kù)，特征數(shù)據(jù)庫(kù)一旦被黑客或犯罪分子獲取，后果將無法挽回。畢竟，密碼丟了可以換，但生物信息是不可再生的，一旦泄露，你不可能再有第二張臉給你換！

　　然而有調(diào)查顯示，在信息安全投入占信息化投入的比重方面，美國(guó)占到了20%—25%，歐洲為10%—15%，中國(guó)僅有1%—3%。這意味著，作為世界第一的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大國(guó)，我國(guó)在網(wǎng)絡(luò)安全上的投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他國(guó)家。相當(dāng)數(shù)量的互聯(lián)網(wǎng)公司只顧及流量，卻不顧用戶安全，只顧及體驗(yàn)，卻不顧用戶隱私保護(hù)！

　　其實(shí)，對(duì)于此類數(shù)據(jù)信息的安全，最好的方法就是選擇防御性較高的服務(wù)器，若服務(wù)器端遭受的攻擊比較高，可以選擇國(guó)際防御。這種防御海外能夠提供更高的防御，價(jià)格也相對(duì)更便宜些。當(dāng)攻擊過來的時(shí)候，它能自動(dòng)切換至海外線路。就是在沒有攻擊的時(shí)候，我們可以正常使用香港服務(wù)器，確保有良好的訪問速度，當(dāng)攻擊來臨時(shí)，切換至海外，雖然速度會(huì)慢，但能抵御更高的攻擊，確保我們?cè)谒⒛樀臅r(shí)候帶來的安全隱患。