人臉識別有什么風險嗎

事實上，人臉識別技術尚不成熟，存在的漏洞還很多。相關業(yè)內人士表示，人臉識別技術被高估了，還遠遠達不到指紋或虹膜等生物識別技術那么高的準確度。人臉識別目前有兩大風險問題難以解決。第一個風險是可復制性。人每天都暴露在外面，通過拍照完全可以獲得一個人的臉部特征，并進行復制。另一個風險是不穩(wěn)定性。臉部畫上濃妝、過敏、受傷、整容都會導致臉部特征發(fā)生很大變化，影響人臉識別準確率甚至無法識別。

隨著仿真頭套、全息投影、人臉跟蹤等技術的發(fā)展，未來人臉識別攻擊的成本將大大降低，由此產生的黑客攻擊將大量發(fā)生。不法分子會通過偽造人臉識別攻破系統(tǒng)，進而竊取機密信息。這看會造成數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)，給數(shù)據(jù)安全帶來嚴峻挑戰(zhàn)。

指紋識別和虹膜識別也不同程度的存在著可復制性的問題。相比之下，采用密碼算法來保護數(shù)據(jù)安全顯得更為穩(wěn)定可靠。密碼由人腦記憶或保存在其他介質中。相對于每天都暴露在外的人臉，密碼不易被復制，因而從這方面來說竊取難度高于人臉識別。

密碼也具有很高的穩(wěn)定性，如KernelSec方案就將密碼算法采用銀行級RSA公鑰算法（1024bit）和軍工級RC4對稱加密算法（256bit）；運行中涉及的密鑰、安全策略采用閱后即焚的方式，一次一密，將密鑰的安全級別做到了最高。

人臉識別或信息泄露面臨更大安全隱患

人臉識別在安防、金融、教育等領域得到廣泛應用，尤其是在智慧校園應用中，門禁出入口、人員識別、消費支付，甚至開始在課堂上識別學生面部表情，找出不專心的學生。

前幾日，舊金山市頒布的新條例決定禁止全市53個部門使用人臉識別技術，其中就包括舊金山警察局。人臉識別技術在美國的爭議一直不斷，反對者普遍認為，如果不對這項技術進行規(guī)范，將會為政府提供前所未有的權力來跟蹤人們的日常生活，侵犯人們隱私，這與健康的民主不相容。同時，“美國公民自由聯(lián)盟”（ACLU）測試了亞馬遜的人臉識別系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)的準確性并不高。

除了人們日常感覺到的認為，含有人臉識別技術的攝像頭侵犯了人們的隱私外。另外，由于人臉特征信息作為高敏感性信息，會有不法人員企圖通過不法手段獲取這些信息。雖然目前不管是政府、研究單位還是企業(yè)越來越重視信息安全保障，但還是存在人臉信息泄露的風險。

從技術層面講，人臉識別技術的大規(guī)模使用，人臉是無法復制的，但是基于人臉特征點的信息是以數(shù)字化信息進行存儲的，相關數(shù)據(jù)庫就面臨著被黑客攻擊或者自身防范不力導致泄露事件。人臉特征數(shù)據(jù)庫的外泄將面臨更大的隱患，首先以往密碼被竊取，可通過重新設置實現(xiàn)密碼更改，并提高安全防范級別。但人臉等生物特征信息是唯一且終身不變的，因此，一旦泄露就將導致人們個人財產、或者隱私等被公開，造成重大損失，并且無法挽回。