李淑洲
現在人們去商場、超市、肯德基等購物，都會看到可以刷臉支付，這不用擔心手機沒電或沒帶錢包的尷尬。只需要你到機器上一站，結算就立刻完成了。隨著信息技術的發展，目前的刷臉支付是十分可靠的，讓我給你慢慢講來吧。
刷臉支付是一款識別臉部系統的支付平臺，結賬時候只需要在POS機面前站好並注視攝像頭，系統會自動將消費情況和你的支付寶賬戶進行關聯扣費，過程操作十分快捷。目前的“刷臉支付”已經進入成熟階段，它的安全性在技術層面也非常的完善。
1.使用新的人臉3D識別技術
目前的支付寶，包括微信支付都使用的是3D人臉識別，相比較原來老舊的2D技術來說（例如早期的刷臉考勤設備），目前的刷臉支付設備能有效的避免任何人臉造假帶來的偽造情況。現在的3D識別技術是先判斷人臉是不是照片、視頻或者其他冒用生成的圖像，它必須保證人臉是活體的驗證才能通過。
2.刷臉和用戶手機號同時驗證
在進行支付過程中，可以選擇提示輸入支付寶或微信綁定的手機號碼，這為了進一次提高刷臉的安全性提供了保證。
3.人像脫敏技術的應用
人像脫敏技術是將人臉信息進行脫敏變形，就跟將人臉進行二次加密一樣，將人臉信息進行加密處理，這樣就對人臉的私人數據進行了保護，使商用平臺的刷臉付費更加安全，不會被別的不法分子盜用。另外用戶在付款刷臉的時候，數據信息已經被加註水印修改，通過水印標註的信息會包含一些難以識別或無效的數字信息，目的就是防止其它方掌握獲取人臉信息內容，這樣完全有效的保證了刷臉的信息安全性。
石油機械達人
據螞蟻金服生物識別負責人表示：支付寶有著全球領先的活體檢測和人臉識別算法，並結合多因子交叉驗證和安全風控策略進行決策，能夠有效保障賬戶安全。
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（判斷採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。
因此不會出現拿著別人的照片或視頻就能冒用的情況。
初生演替
正如世上沒有兩片相同的樹葉，世上也沒有長相相同，一模一樣的兩個人，即使是再像的雙胞胎，也一樣會有些許不同！
如今人臉識別越來越成為主流，正如題主所問，刷臉支付到底可不可靠？
首先說答案，刷臉支付是可靠的！
但是這個可靠也是有一個非常重要的前提，那就是成熟的技術！什麼是可靠的技術呢？
眾所周知，目前主流的人臉識別技術主要有兩種，一是所謂的2D人家識別，另外一個就是所謂的3D人臉識別，其主要的技術這裡就不多做贅述了，一搜一大把。主要說的就是目前2D人臉識別識別技術安全指數目前還是較低的，甚至出現用一張照片都可以解鎖識別的現象！而3D人臉識別則相對更加安全，如以目前蘋果和華為手機上搭載的3D人臉識別都已經達到了金融安全級別的指數。
而目前這種的人臉識別技術已經可以給我們帶來非常可靠的支付級別，但也就目前而言也並不是無懈可擊的，還是有存在著被破解的可能，只是其難度對於普通人來說難如登天而已。而且也出現了被極為相似的雙胞胎解鎖的案例，但目前這種案例幾乎可以說是千萬分之一的存在，所以也並不影響其安全等級；就目前刷臉支付已經逐漸成為了支付安全識別技術的主流來看，刷臉支付是非常可靠的，這個毋庸置疑！
而這些漏洞並不是說面部識別就不可靠，而是技術還沒有達到完美而已，科技是在不斷地成長進步的，按照如今人臉識別技術發展速度來看，要不了幾年，我們就會有更加完美的人臉識別技術，那會也許刷臉支付就會變得無懈可擊，更加完美，可靠！
小丁同學
在系統系統中，安全性和便利性總是相對的兩個緯度。越安全就越不便利。
目前人臉識別主要分為2D人臉識別和3D人臉識別，3D人臉識別安全性更高。
人臉識別雖然便利，但安全性會差點，比如雙胞胎問題可能就比較麻煩。
不過目前能做到支付級別的人臉識別，總體還是可靠的，畢竟各大支付系統還提供了各種財產損失險，因為被他人誤識別問題導致的財產缺失，都可以找平臺要求賠付！
科技黑鏡
應該是可靠的，支付寶不是有盜刷險嗎，被盜刷了可以找支付寶賠付
九天月
還是比較可靠的，原因如下：
1.人臉識別技術會提取人臉上多個特徵點，比如眼距、鼻子長度、嘴巴大小等，這種通過光線距離的精確測定可達毫米級，所以這種簡單的變化是不會影響機器的識別的。除非你大整。
2.刷臉設備基本都使用了3D結構光攝像頭和人工智能算法，結合活體檢測技術和大數據風控系統，識別準確度均能達到99.9%以上的金融級別安全等級。而且搭配近紅外成像，就算你在千里之外多看他一眼，他也不會以為你要買東西。
3.目前市面上的刷臉設備都融合3D成像、近紅外成像和RGB成像，實現了高安全的活體檢測技術，在前端設備和後臺都進行活體檢測，可有效攔截照片、屏幕、面具等攻擊。
4.據支付寶生物識別技術負責人稱，用戶刷臉之後，反饋到支付寶後臺的是一段特定代碼，支付寶不會看到用戶的面部形象，也不會使用它們。
科技蔚來
刷臉支付還是比較安全的，人臉識別技術已經很成熟了。
杭州科技瞭望
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當使用的用戶多達幾十億時，不可靠也必須可靠。
