刷臉支付安全嗎?人臉資料存在唯一性
目前刷臉支付存在兩大問題，一是失誤率比較高，這樣會降低使用者的使用體檢，比如蘋果公司是較早使用刷臉業務的，蘋果的刷臉還存在一定比例的失誤率;二是隻要資料被採集、上網，就可能存在被破譯和盜取的風險。對於駭客來說，是否盜取資料取決於資料的“價值量”，比如該客戶的存款量是否足夠高等。
專家對刷臉支付質疑的重點之一是人臉資料的唯一性。人們可能認為，人臉在網路上使用，可能只是一張照片或圖片，但實際上卻並非如此。每個人都只有一張臉、兩個虹膜、十個指紋，人臉、指紋、虹膜或筆跡、聲音、步態等都屬於生物識別的鑑別專案，對每個人來說，具有唯一性。任何一個數據進入到計算機裡面以後，都會變成計算機程式碼，生物特徵資料也不例外。一旦這些資料被還原，並被駭客等犯罪分子拿到後，人們唯一的身份資料就丟失了，而且永遠沒辦法更換、再生，因此風險很大。
資料安全保障方面，系統也在作出努力
現在的支付系統也使用了技術來保證資料的安全，現解決方案是是在採集到照片時進行“脫敏”處理，只提取照片特徵，不儲存照片本身，央行也正在制定關於人臉識別技術的統一行業標準，為消費者的資金安全保駕護航。而支付寶和微信的線下刷臉支付也增加了手機號驗證這一層保障，在透過刷臉驗證身份後，要求使用者輸入支付寶/微信繫結的手機號，多加了一道安全關卡，即使是不小心出現在刷臉支付裝置的攝像頭中，也不用擔心被扣款。
但是保護使用者隱私不僅需要企業自律，更需要政府引導行業建立統一標準，築起保護使用者隱私的堤壩。目前，歐洲監管機構已在即將出臺的資料保護法規中嵌入了一套原則，規定包括“臉紋”在內的生物資訊屬於其所有者，使用這些資訊需要徵得本人同意。在網際網路時代，便捷和安全很難兩全，沒有一項技術是絕對安全的，技術只是輔助手段，使用者要提高安全防範意識，行業要自律，相關部門也要加強監管，才能更好地保護好個人財產和隱私資訊保安。
AI產業化的故事，安全是發展保證
標準”背後仍然是支付寶對於“資訊保安”的理解和要求，要讓生物識別走向正確的方向——安全。資訊保安相比生物特徵識別，一個是重在安全保護，另一個則重在生物識別技術本身。
當人臉支付一體機“蜻蜓”開始走入線下場景時，支付寶工程師們成為“攻城師”，他們提供了一個技術產業化的範本。而我們也看到，在人工智慧相關技術不斷落地行業應用的今天，AI從實驗室到現實世界的路徑，可能要比其他領域更短一些。例如利用神經網路黑箱的力量，我們甚至可以將幾個G的西瓜照片變成一個“西瓜品種拍照識別工具”。
而任何一種技術都一樣，對於使用者的尊重和保護，是通向產業的唯一路徑。今天生物識別標準的城郭中，我們看到蜻蜓飛揚、樹木繁茂。曾經對人臉識別技術抱有懷疑的人們，如今可以在技術不斷創新和迭代過程中，享受刷臉所帶來的便利。
一項技術想要得到市場的認可，必須從使用者的角度出發解決問題，現在的人臉識別技術也同理，只有解決了使用者在使用過程中可能面臨的安全性問題，才能擴大技術的應用範圍。
刷臉支付安全嗎?人臉資料存在唯一性
目前刷臉支付存在兩大問題，一是失誤率比較高，這樣會降低使用者的使用體檢，比如蘋果公司是較早使用刷臉業務的，蘋果的刷臉還存在一定比例的失誤率;二是隻要資料被採集、上網，就可能存在被破譯和盜取的風險。對於駭客來說，是否盜取資料取決於資料的“價值量”，比如該客戶的存款量是否足夠高等。
專家對刷臉支付質疑的重點之一是人臉資料的唯一性。人們可能認為，人臉在網路上使用，可能只是一張照片或圖片，但實際上卻並非如此。每個人都只有一張臉、兩個虹膜、十個指紋，人臉、指紋、虹膜或筆跡、聲音、步態等都屬於生物識別的鑑別專案，對每個人來說，具有唯一性。任何一個數據進入到計算機裡面以後，都會變成計算機程式碼，生物特徵資料也不例外。一旦這些資料被還原，並被駭客等犯罪分子拿到後，人們唯一的身份資料就丟失了，而且永遠沒辦法更換、再生，因此風險很大。
資料安全保障方面，系統也在作出努力
現在的支付系統也使用了技術來保證資料的安全，現解決方案是是在採集到照片時進行“脫敏”處理，只提取照片特徵，不儲存照片本身，央行也正在制定關於人臉識別技術的統一行業標準，為消費者的資金安全保駕護航。而支付寶和微信的線下刷臉支付也增加了手機號驗證這一層保障，在透過刷臉驗證身份後，要求使用者輸入支付寶/微信繫結的手機號，多加了一道安全關卡，即使是不小心出現在刷臉支付裝置的攝像頭中，也不用擔心被扣款。
但是保護使用者隱私不僅需要企業自律，更需要政府引導行業建立統一標準，築起保護使用者隱私的堤壩。目前，歐洲監管機構已在即將出臺的資料保護法規中嵌入了一套原則，規定包括“臉紋”在內的生物資訊屬於其所有者，使用這些資訊需要徵得本人同意。在網際網路時代，便捷和安全很難兩全，沒有一項技術是絕對安全的，技術只是輔助手段，使用者要提高安全防範意識，行業要自律，相關部門也要加強監管，才能更好地保護好個人財產和隱私資訊保安。
AI產業化的故事，安全是發展保證
標準”背後仍然是支付寶對於“資訊保安”的理解和要求，要讓生物識別走向正確的方向——安全。資訊保安相比生物特徵識別，一個是重在安全保護，另一個則重在生物識別技術本身。
當人臉支付一體機“蜻蜓”開始走入線下場景時，支付寶工程師們成為“攻城師”，他們提供了一個技術產業化的範本。而我們也看到，在人工智慧相關技術不斷落地行業應用的今天，AI從實驗室到現實世界的路徑，可能要比其他領域更短一些。例如利用神經網路黑箱的力量，我們甚至可以將幾個G的西瓜照片變成一個“西瓜品種拍照識別工具”。
而任何一種技術都一樣，對於使用者的尊重和保護，是通向產業的唯一路徑。今天生物識別標準的城郭中，我們看到蜻蜓飛揚、樹木繁茂。曾經對人臉識別技術抱有懷疑的人們，如今可以在技術不斷創新和迭代過程中，享受刷臉所帶來的便利。
一項技術想要得到市場的認可，必須從使用者的角度出發解決問題，現在的人臉識別技術也同理，只有解決了使用者在使用過程中可能面臨的安全性問題，才能擴大技術的應用範圍。