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刷脸支付的安全性是如何保障的

刷脸支付安全吗?人脸数据存在唯一性

目前刷脸支付存在两大问题,一是失误率比较高,这样会降低用户的使用体检,比如苹果公司是较早使用刷脸业务的,苹果的刷脸还存在一定比例的失误率;二是只要数据被采集、上网,就可能存在被破译和盗取的风险。对于黑客来说,是否盗取数据取决于数据的“价值量”,比如该客户的存款量是否足够高等。

专家对刷脸支付质疑的重点之一是人脸数据的唯一性。人们可能认为,人脸在网络上使用,可能只是一张照片或图片,但实际上却并非如此。每个人都只有一张脸、两个虹膜、十个指纹,人脸、指纹、虹膜或笔迹、声音、步态等都属于生物识别的鉴别项目,对每个人来说,具有唯一性。任何一个数据进入到计算机里面以后,都会变成计算机代码,生物特征数据也不例外。一旦这些数据被还原,并被黑客等犯罪分子拿到后,人们唯一的身份数据就丢失了,而且永远没办法更换、再生,因此风险很大。

数据安全保障方面,系统也在作出努力

现在的支付系统也使用了技术来保证数据的安全,现解决方案是是在采集到照片时进行“脱敏”处理,只提取照片特征,不保存照片本身,央行也正在制定关于人脸识别技术的统一行业标准,为消费者的资金安全保驾护航。而支付宝和微信的线下刷脸支付也增加了手机号验证这一层保障,在通过刷脸验证身份后,要求用户输入支付宝/微信绑定的手机号,多加了一道安全关卡,即使是不小心出现在刷脸支付设备的摄像头中,也不用担心被扣款。

但是保护用户隐私不仅需要企业自律,更需要政府引导行业建立统一标准,筑起保护用户隐私的堤坝。目前,欧洲监管机构已在即将出台的数据保护法规中嵌入了一套原则,规定包括“脸纹”在内的生物信息属于其所有者,使用这些信息需要征得本人同意。在互联网时代,便捷和安全很难两全,没有一项技术是绝对安全的,技术只是辅助手段,用户要提高安全防范意识,行业要自律,相关部门也要加强监管,才能更好地保护好个人财产和隐私信息安全。

AI产业化的故事,安全是发展保证

标准”背后仍然是支付宝对于“信息安全”的理解和要求,要让生物识别走向正确的方向——安全。信息安全相比生物特征识别,一个是重在安全保护,另一个则重在生物识别技术本身。

当人脸支付一体机“蜻蜓”开始走入线下场景时,支付宝工程师们成为“攻城师”,他们提供了一个技术产业化的范本。而我们也看到,在人工智能相关技术不断落地行业应用的今天,AI从实验室到现实世界的路径,可能要比其他领域更短一些。例如利用神经网络黑箱的力量,我们甚至可以将几个G的西瓜照片变成一个“西瓜品种拍照识别工具”。

而任何一种技术都一样,对于用户的尊重和保护,是通向产业的唯一路径。今天生物识别标准的城郭中,我们看到蜻蜓飞扬、树木繁茂。曾经对人脸识别技术抱有怀疑的人们,如今可以在技术不断创新和迭代过程中,享受刷脸所带来的便利。

一项技术想要得到市场的认可,必须从用户的角度出发解决问题,现在的人脸识别技术也同理,只有解决了用户在使用过程中可能面临的安全性问题,才能扩大技术的应用范围。

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