现在有很多软件都可以私自拍摄人脸,那么刷脸支付真的安全吗?
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发布时间：2022-04-29 16:58
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时间：2023-10-21 06:39
刷脸支付这是未来新零售的主要技术，在未来普及后会让手机逐渐消失视线，这也意味着小偷即将彻底失业，转行线上诈骗。最近支付宝狂发红包，羊毛党就投机取巧，无孔不入，利用大家的疏忽意识，狂赚百万红包。时代改变科技，科技一样会改变人类，刷脸技术加大数据，一样会让买买买新时代更便利，也一样会让不法份子无机可乘。
微信刷脸支付智慧零售首推，开启刷脸买买买的新时代。刚才提到刷脸支付和大数据分析，也让人马上想到隐私问题。对的，这个隐私保护是大家特别要关心的问题。有个段子里描述，一个电话就可以暴露出客户的很多数据，还是比较准确的内容，虽然不是隐私内容，但是一些数据或多或少还是会让人担心。所以前期的刷脸支付，还是会让人抵制。
特别是腾讯公司，最近刚闹得沸沸扬扬的，病毒推广主演就是腾讯，虽然经过火绒和腾讯电脑管家的一系列声明中平息，但是真的就没有问题了吗？这个只有马化腾清楚，这个事件会不会危机公关处理的一种方式，闹双簧。作为用户，最关心的是自身的利益能不能得到保障，虽然现在已经没什么隐私，但还是会有自我安慰的想法。
但是刷脸支付真的安全吗？要使用安全的的人脸识别技术首先应该解决以下难点：
一、活体检测判别照片等低级伪装
对于平面照片的伪装，系统会首先通过活体检测算法进行检测，也就是鉴别信息是否由活体产生和发出，然后才会通过人脸识别算法识别身份。所以在严格把手的第一关，就已经让很多冒充的办法被击溃了。支付宝的动作活体验证，通过不断扩大的动作范围进行特征移动。
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二、屏幕翻拍检测击败视频、合成脸的冒充
视频能够配合系统的活体动作要求，但针对性的视频翻拍检测环节仍然难以通过。合成脸是通过若干照片合成3D人脸，并能够通过指挥软件使其完成活体动作的检测，在今年的315晚会上就是应用这种技术攻破了人脸识别的检测防线。然而，合成脸在图形特征上会与真人有很大的差异，框体检测和对翻拍的图形特征分析检测并不容易通过。
三、高精度人脸比对引擎刷新识别力
戴面具的伪装会在系统要求下配合做出更大范围的特征移动，如低头、点头等动作。通过后台的高精度人脸识别比对引擎，面具遮挡会引起人脸特征出现明显变化，从而导致比对失败。另外，很多女性会尤其关注的化妆和整容能否被检测出来。网友的这种担忧一方面是担心别人伪装成自己去盗刷账户，另一方面是担心自己画了浓妆或者做了整容后无法正常使用自己的账户。其实化妆并不会改变人脸的特征点，对系统来说化妆的人脸仍旧是编码的组合体，并不会因为色彩改变而发生变化；而整容的问题比较复杂，在不改变五官结构的情况下微整系统还可以识别，但大刀阔斧明显改变面目特征的整容只怕不只是机器无法做细微甄别，连肉眼都不一定识别得出这是谁了。
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四、人像数据脱敏保护信息安全
所谓道高一尺，魔高一丈，为了确保即将商用的刷脸支付万无一失，系统除了在以上三点的后端安全技术方面有过深耕，在人像数据脱敏等前端也具备严密的防控策略。人像数据脱敏说的是对于人脸等敏感信息，通过脱敏规则进行数据变形，从而实现对敏感隐私数据的保护。
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五、前端数据水印隐写
隐写术是一种隐藏信息的加密技术，为的是不让除预期的接受者之外的任何人知晓信息内容。通过对数据水印隐写，原始的传递文件中可能包含着一些难以辨别的数字水印信息，这些必须通过一系列的逻辑和运算才能显形的信息要素与原文件被一同储存下来，最大限度保护了信息存储的安全性。
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刷脸支付这是未来新零售的主要技术，在未来普及后会让手机逐渐消失视线，这也意味着小偷即将彻底失业，转行线上诈骗。最近支付宝狂发红包，羊毛党就投机取巧，无孔不入，利用大家的疏忽意识，狂赚百万红包。时代改变科技，科技一样会改变人类，刷脸技术加大数据，一样会让买买买新时代更便利，也一样会让不法份子无机可乘。
微信刷脸支付智慧零售首推，开启刷脸买买买的新时代。刚才提到刷脸支付和大数据分析，也让人马上想到隐私问题。对的，这个隐私保护是大家特别要关心的问题。有个段子里描述，一个电话就可以暴露出客户的很多数据，还是比较准确的内容，虽然不是隐私内容，但是一些数据或多或少还是会让人担心。所以前期的刷脸支付，还是会让人抵制。
特别是腾讯公司，最近刚闹得沸沸扬扬的，病毒推广主演就是腾讯，虽然经过火绒和腾讯电脑管家的一系列声明中平息，但是真的就没有问题了吗？这个只有马化腾清楚，这个事件会不会危机公关处理的一种方式，闹双簧。作为用户，最关心的是自身的利益能不能得到保障，虽然现在已经没什么隐私，但还是会有自我安慰的想法。
但是刷脸支付真的安全吗？要使用安全的的人脸识别技术首先应该解决以下难点：
一、活体检测判别照片等低级伪装
对于平面照片的伪装，系统会首先通过活体检测算法进行检测，也就是鉴别信息是否由活体产生和发出，然后才会通过人脸识别算法识别身份。所以在严格把手的第一关，就已经让很多冒充的办法被击溃了。支付宝的动作活体验证，通过不断扩大的动作范围进行特征移动。
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二、屏幕翻拍检测击败视频、合成脸的冒充
视频能够配合系统的活体动作要求，但针对性的视频翻拍检测环节仍然难以通过。合成脸是通过若干照片合成3D人脸，并能够通过指挥软件使其完成活体动作的检测，在今年的315晚会上就是应用这种技术攻破了人脸识别的检测防线。然而，合成脸在图形特征上会与真人有很大的差异，框体检测和对翻拍的图形特征分析检测并不容易通过。
三、高精度人脸比对引擎刷新识别力
戴面具的伪装会在系统要求下配合做出更大范围的特征移动，如低头、点头等动作。通过后台的高精度人脸识别比对引擎，面具遮挡会引起人脸特征出现明显变化，从而导致比对失败。另外，很多女性会尤其关注的化妆和整容能否被检测出来。网友的这种担忧一方面是担心别人伪装成自己去盗刷账户，另一方面是担心自己画了浓妆或者做了整容后无法正常使用自己的账户。其实化妆并不会改变人脸的特征点，对系统来说化妆的人脸仍旧是编码的组合体，并不会因为色彩改变而发生变化；而整容的问题比较复杂，在不改变五官结构的情况下微整系统还可以识别，但大刀阔斧明显改变面目特征的整容只怕不只是机器无法做细微甄别，连肉眼都不一定识别得出这是谁了。
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四、人像数据脱敏保护信息安全
所谓道高一尺，魔高一丈，为了确保即将商用的刷脸支付万无一失，系统除了在以上三点的后端安全技术方面有过深耕，在人像数据脱敏等前端也具备严密的防控策略。人像数据脱敏说的是对于人脸等敏感信息，通过脱敏规则进行数据变形，从而实现对敏感隐私数据的保护。
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五、前端数据水印隐写
隐写术是一种隐藏信息的加密技术，为的是不让除预期的接受者之外的任何人知晓信息内容。通过对数据水印隐写，原始的传递文件中可能包含着一些难以辨别的数字水印信息，这些必须通过一系列的逻辑和运算才能显形的信息要素与原文件被一同储存下来，最大限度保护了信息存储的安全性。
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微信刷脸支付智慧零售首推，开启刷脸买买买的新时代。刚才提到刷脸支付和大数据分析，也让人马上想到隐私问题。对的，这个隐私保护是大家特别要关心的问题。有个段子里描述，一个电话就可以暴露出客户的很多数据，还是比较准确的内容，虽然不是隐私内容，但是一些数据或多或少还是会让人担心。所以前期的刷脸支付，还是会让人抵制。
特别是腾讯公司，最近刚闹得沸沸扬扬的，病毒推广主演就是腾讯，虽然经过火绒和腾讯电脑管家的一系列声明中平息，但是真的就没有问题了吗？这个只有马化腾清楚，这个事件会不会危机公关处理的一种方式，闹双簧。作为用户，最关心的是自身的利益能不能得到保障，虽然现在已经没什么隐私，但还是会有自我安慰的想法。
但是刷脸支付真的安全吗？要使用安全的的人脸识别技术首先应该解决以下难点：
一、活体检测判别照片等低级伪装
对于平面照片的伪装，系统会首先通过活体检测算法进行检测，也就是鉴别信息是否由活体产生和发出，然后才会通过人脸识别算法识别身份。所以在严格把手的第一关，就已经让很多冒充的办法被击溃了。支付宝的动作活体验证，通过不断扩大的动作范围进行特征移动。
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视频能够配合系统的活体动作要求，但针对性的视频翻拍检测环节仍然难以通过。合成脸是通过若干照片合成3D人脸，并能够通过指挥软件使其完成活体动作的检测，在今年的315晚会上就是应用这种技术攻破了人脸识别的检测防线。然而，合成脸在图形特征上会与真人有很大的差异，框体检测和对翻拍的图形特征分析检测并不容易通过。
三、高精度人脸比对引擎刷新识别力
戴面具的伪装会在系统要求下配合做出更大范围的特征移动，如低头、点头等动作。通过后台的高精度人脸识别比对引擎，面具遮挡会引起人脸特征出现明显变化，从而导致比对失败。另外，很多女性会尤其关注的化妆和整容能否被检测出来。网友的这种担忧一方面是担心别人伪装成自己去盗刷账户，另一方面是担心自己画了浓妆或者做了整容后无法正常使用自己的账户。其实化妆并不会改变人脸的特征点，对系统来说化妆的人脸仍旧是编码的组合体，并不会因为色彩改变而发生变化；而整容的问题比较复杂，在不改变五官结构的情况下微整系统还可以识别，但大刀阔斧明显改变面目特征的整容只怕不只是机器无法做细微甄别，连肉眼都不一定识别得出这是谁了。
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四、人像数据脱敏保护信息安全
所谓道高一尺，魔高一丈，为了确保即将商用的刷脸支付万无一失，系统除了在以上三点的后端安全技术方面有过深耕，在人像数据脱敏等前端也具备严密的防控策略。人像数据脱敏说的是对于人脸等敏感信息，通过脱敏规则进行数据变形，从而实现对敏感隐私数据的保护。
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五、前端数据水印隐写
隐写术是一种隐藏信息的加密技术，为的是不让除预期的接受者之外的任何人知晓信息内容。通过对数据水印隐写，原始的传递文件中可能包含着一些难以辨别的数字水印信息，这些必须通过一系列的逻辑和运算才能显形的信息要素与原文件被一同储存下来，最大限度保护了信息存储的安全性。
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但是刷脸支付真的安全吗？要使用安全的的人脸识别技术首先应该解决以下难点：
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对于平面照片的伪装，系统会首先通过活体检测算法进行检测，也就是鉴别信息是否由活体产生和发出，然后才会通过人脸识别算法识别身份。所以在严格把手的第一关，就已经让很多冒充的办法被击溃了。支付宝的动作活体验证，通过不断扩大的动作范围进行特征移动。
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三、高精度人脸比对引擎刷新识别力
戴面具的伪装会在系统要求下配合做出更大范围的特征移动，如低头、点头等动作。通过后台的高精度人脸识别比对引擎，面具遮挡会引起人脸特征出现明显变化，从而导致比对失败。另外，很多女性会尤其关注的化妆和整容能否被检测出来。网友的这种担忧一方面是担心别人伪装成自己去盗刷账户，另一方面是担心自己画了浓妆或者做了整容后无法正常使用自己的账户。其实化妆并不会改变人脸的特征点，对系统来说化妆的人脸仍旧是编码的组合体，并不会因为色彩改变而发生变化；而整容的问题比较复杂，在不改变五官结构的情况下微整系统还可以识别，但大刀阔斧明显改变面目特征的整容只怕不只是机器无法做细微甄别，连肉眼都不一定识别得出这是谁了。
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四、人像数据脱敏保护信息安全
所谓道高一尺，魔高一丈，为了确保即将商用的刷脸支付万无一失，系统除了在以上三点的后端安全技术方面有过深耕，在人像数据脱敏等前端也具备严密的防控策略。人像数据脱敏说的是对于人脸等敏感信息，通过脱敏规则进行数据变形，从而实现对敏感隐私数据的保护。
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