如今刷臉支付已經走進我們的生活，商場、餐廳、地鐵、便利店......越來越多的場景開始應用到刷臉支付。
我們出門可以不用帶現金、不用帶手機，真正實現了“靠臉吃飯”。
但是正如其他網絡產品，刷臉支付從問世起，其安全性就受到質疑。刷臉支付涉及人臉圖像，在安全上會不會有隱患？
比如是否會出現通過照片、視頻、虛假模型等進行盜刷的情況，在人多擁擠的地方，會不會出現誤識,以及人臉的隱私安全能否得到保障。
8月5日，南鬥星仿真機器人創始人兼CEO王峻爆料，他使用3D打印技術製作出來的自己的蠟像頭，拿來測試支付寶的刷臉支付功能，把手機對著人頭一放，居然在某火車票APP上，成功購買了一張9.5元從南京到寶華山的火車票。打印人頭可以騙過支付寶？這是不是意味著刷臉支付很不安全？由此更是引發了大眾對於刷臉支付的質疑。
甚至有人拿著馬雲的照片，在刷臉支付設備面前不停的擺動，無論調至任何角度，刷臉設備依然“紋絲不動”。
一些自媒體更是在不瞭解的情況下，藉機大肆宣揚刷臉支付是一個具有極大隱患，極其不安全的技術。
對此，我們看到網上一些用戶的疑慮：
今天夏木就帶大家瞭解一下刷臉支付的基本原理，並對用戶關心的安全性問題作出解答。
刷臉支付系統的基本原理，主要是使用人臉識別技術，通過AI識別的方式進行識別，結合生物識別技術和圖形數據處理技術，可以分為人臉圖像採集及檢測、預處理、特徵提取以及匹配與識別。簡單來說就是：教機器認人——讓機器來判斷現在使用帳號的人到底是不是帳號的所有者，來進行身份驗證。
很多人對刷臉支付的安全性主要有以下幾個方面的疑慮：
1.用照片、視頻或者人臉模型可以刷臉成功嗎？
“刷臉支付”採用的是3D人臉識別技術，在進行人臉識別前，會通過軟硬件結合的方式來進行檢測，以此來鑑別採集到的人臉是否是照片、視頻或者3D軟件模擬生成的，能有效地避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。
而且刷臉支付配置的攝像頭由TOF模塊、RGB模塊、核心板組成，3D傳感攝像頭在進行面部識別的時候，內置的點陣投影儀可以投射出3萬個肉眼看不到的紅外點到用戶臉上，進而使顏色、紋理、深度等方面的數據更豐富。
3D傳感攝像頭能更有效地避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況，也不容易受到姿態、光照、表情等因素的影響。安全性和精準性進一步提高，識別速度也更快。
2.畫濃妝或者整容還能識別出來嗎？雙胞胎怎麼辦？
目前微信，支付寶人臉識別準確率高達99.6%，結合眼紋等眾多因子驗證，準確率能達到99.9%，超過肉眼97%的準確率，可以說，只要人眼能認出區別的人，識別程序就能認出，而程序能識別出區別的人，人眼不一定認的出。
計算機的面部識別能力是遠勝於人眼的，所以無論是髮型、妝容、胖瘦的變化，計算機都能夠準確識別。
即便是雙胞胎，兩個人也是有細微差別的，大部分都是可以識別的。
對於整容的人,在不改變面部結構的情況下，微整系統也是可以識別的。但是如果整容幅度過大，機器很難識別，不能做出精細篩選。
3.刷臉支付涉及人臉圖像，用戶隱私能否得到保障？
其實，開發者早就考慮到了隱私保護問題，所以針對這一問題技術團隊開發了圖像脫敏技術，所有上傳的人臉圖像都將進行脫敏與加密處理，只提取照片特徵，不保存照片本身。
同時，央行也正在制定關於人臉識別技術的行業統一標準，為消費者的資金安全保駕護航。
當然，刷臉支付並不能保證絕對的安全。在網絡安全領域，從來沒有哪一項技術可以確保100%的安全。密碼可能被撞庫、被窮舉，聲紋也可能被錄音、被模擬......保障安全，靠的是系統工程，而不是某一項技術。
在互聯網時代，人人都是“透明”的。用戶需要更加註重個人隱私安全，提高安全防範意識；相關行業要自律，注重防火牆的建設，保護用戶隱私；政府層面的監管和立法也需要跟上。
有了精準的行政監管，有了自覺的企業的社會責任，加上用戶自身防範意識的增強，人臉識別帶來的安全隱患，就能夠在一定程度上得到有效地控制。
我們應該相信——科技，讓生活更美好。
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