导读：人脸识别技术，是一个涉及取样、算法、识别等多个技术环节的系统工程。尽管人脸识别技术已经在考勤、安防等领域使用，但这一技术仍有诸多安全隐患。所以，支付宝推出人脸识别技术还需谨慎对待，毕竟这是人脸识别在支付领域的首次试水。

在德国汉诺威CeBIT展会开幕式上，阿里巴巴集团执行主席马云发布并现场演示了一种支付认证技术：人脸识别支付技术。通俗地说，以后支付宝付款时，只需刷脸就可以完成支付。消息传出后，引发了一场不小的骚动，毕竟淘宝推出的人脸支付把那些科幻大片中的场景变成了现实。

的确，人脸支付很时髦，但淘宝推出的这项新技术仍有太多的漏洞。在讨论人脸支付前，我们先探讨一下人脸支付的识别技术，这直接影响到支付的安全性。

按照维基百科的定义：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流，与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

与传统的密码识别和指纹识别技术一样，人脸支付同样需要跟系统存储的信息进行比对验证。在很多人看来，人的脸部特征有很强的唯一性，这使得人脸支付安全性得到了最大限度的保障。

按照淘宝人脸支付的流程，支付宝系统会提前采集每一位用户的人脸特征，用户支付时刷脸，与系统采集的人脸进行对比验证。按照人脸特征有很强性的说法，支付宝人脸支付确实很安全。可是，一些外部因素，会让淘宝的人脸支付有太多的风险。

风险一：可复制性。复制是破解密码的最常用手段，窃取数字密码，以及套取指纹来解密手段已经相当普遍。同样，人脸特征更容易被复制。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。

由于密码是记录在人的大脑或其他介质上面，窃取难度比较高。相比之下，天天暴露在外面的人脸用在支付验证上无疑有很大的风险。使用数码相机拍到一个人的脸部特征后，利用整容技术完全可以破解掉人脸支付。

抛开整容复制人脸这一方法不谈，使用数码相机拍到人脸照片，然后用照片识别，同样可以骗过人脸支付系统。目前，淘宝的人脸支付识别系统，还是基于静态头像识别，不支持动态识别。

风险二：不稳定性。与数字密码或指纹验证不同的是，人的脸部特征有不稳定性。举个简单的例子，很多女性总是习惯化上浓妆。一旦用户化上浓妆，脸部特征就会发生变化，机器就会无法识别。既便不化妆，带上墨镜或者带上其他饰品，也会影响人脸识别的准确率。除化妆外，过敏、受伤、整容都会导致脸部特征有很大变化，这无疑是人脸识别技术的一个潜在风险。

在谈及人脸支付的安全性能时，与支付宝战略合作的人脸识别服务商Face++的联合创始人兼CEO印奇16日在接受《第一财经日报》记者采访时说，该公司技术目前的识别率在99.6%以上，能准确区分照片和真人，但任何单一的生物识别技术都有其局限性，多种识别手段互补将是未来安全认证环节的主流。

另据一位资深黑客透露，目前国外第五代的人脸识别系统准确率也只能达到97%左右，而且是基于政府监管部门的技术，民用人脸识别技术的准确率在95%左右。正如Face++联合创始人所说，单一的人脸识别技术有很大局限性，这意味着单纯的人脸支付有很大安全风险。

正是因为人脸识别技术仍有一定的安全隐患，基于这一技术的应用才没有大面积普及。在笔记本电脑领域，联想开发了人脸识别的验证系统，但很多有用户去开启这一功能。去年3月，网易邮箱推出人脸识别插件，通过摄像头识别人脸信息，在登录网易邮箱时对用户身份进行认证，防止邮箱帐号被盗。一年过去了，网易邮箱的人脸登录仍未大面积推广，安全仍是一道难以逾越的大山。

其实，人脸识别技术，是一个涉及取样、算法、识别等多个技术环节的系统工程。尽管人脸识别技术已经在考勤、安防等领域使用，但这一技术仍有诸多安全隐患。所以，支付宝推出人脸识别技术还需谨慎对待，毕竟这是人脸识别在支付领域的首次试水。