電子支付的興起，在很大程度上改變了人們的生活習慣，出門不用再帶錢包，不用找零，不用擔心收到假幣。只需要拿出手機，即可掃碼支付，既方便又快捷。而現在，隨著刷臉支付的出現，以后出門吃飯、購物可能連手機都不用帶了。購物付款時，不用打開手機，只是看一眼支付設備，就能完成付款。今年以來，刷臉支付在大小商店、餐館逐漸鋪開，消費者和商家在感到新鮮、好奇。

有很多人擔心刷臉支付的識別準確率和安全性。經測試，無論是更換發型、化妝或者是頭部佩戴飾品都不會影響機器的識別。結合眼紋等多因子的驗證手段，也能夠準確識別雙胞胎和多胞胎。

對于很多人擔心被別人用照片和視頻冒充的問題也完全不用擔心，因為在刷臉支付的實際應用場景中，支付寶會先通過活體檢測算法進行檢測（判斷采集到的人臉是活體信息而不是照片偽造、視頻偽造或者其他軟件模擬生成的），再通過人臉識別算法識別身份。

但是，一則最新的報道將這項新技術再次推向了輿論中心。有外媒在近期報道稱，一家名為Kneron的美國AI公司使用高質量的3D面具在世界各地成功騙過了人臉識別系統。其中，就包括國人使用頻率最高的支付寶和微信支付。

據報道，Kneron團隊在亞洲的一些商店內使用特制的3D面具，騙過了支付寶與微信支付系統來進行購買。對此，Kneron首席執行官Albert Liu表示："這將對用戶的隱私造成威脅。人工智能技術可用于解決這些問題，但這些公司尚未對其進行升級。"

頻繁曝出事故的人臉識別技術，在安全性方面就真的如此不堪嗎？顯然，答案是否定。要了解這一問題，我們首先得需要弄清楚人臉識別到底是采用的基于2D算法還是基于3D信息。

無論是2D人臉識別，還是3D人臉識別，二者在識別步驟是基本一致的：圖像數據獲取-人臉檢測-特征提取-信息比對；但是二者在圖像數據的獲取、人臉特征的提取方式卻是不一樣的。2D人臉識別在圖像采集時主要是獲取識別目標的RGB彩色圖像，只用獲取平面的RGB圖像信息，不需要深度信息。而3D識別技術在獲取人臉數據時比2D人臉數據多了一維深度的信息，即需要獲取一個RGB圖像外加深度圖像D，合起來就是RGBD圖像。對此，我們可以簡單的理解為，2D與3D人臉識別的區別就是2D平面的照片與3D立體的模型。

現在，支付寶和微信支付都針對這一報道內容進行了回應。支付寶方面表示，此前曾試圖聯系這家企業獲取詳細信息，但是對方將該新聞及視頻下架，沒有提供更多信息；微信方面則表示，目前已采用了多項技術，可以有效抵御視頻、紙片、面具等攻擊。

另外，支付寶和微信都表示，如果出現刷臉支付導致盜刷可申請全額賠付。

支付寶在人臉識別支付領域投入了巨額資金，分別在3D結構光、人體生物識別方面取得了很大的突破。從2D到3D的人臉識別，往后不法分子用照片、視頻甚至模型都難以逃過技術的識別。我們相信支付有這個能力也有相應的技術，掌握自己系統的安全。

參考文獻：

賢集網：https://xianjichina/news/details_178885.html