目前，人脸识别已经融入到人们生活的方方面面。无论是手机解锁、刷脸支付，还是签到打卡，都为人们的生活提供了极大的便利。不过，伴行光影在享受科技红利的同时，也必须承担科技潜在的危险。人脸识别是当前安防的重要组成部分之一。在各种应用中，捕捉到的人脸图像通常充当“钥匙”。但是密码可以被“破解”，人脸识别系统被欺骗和攻击。2017年央视“3.15”晚会展示了人脸识别技术并暴露了其漏洞，引发了人们对这项技术的恐慌；2019年，国内某专业人脸识别公司发生大规模数据泄露事件；2020年我国“人脸识别第一案”开庭审理，再次将人脸识别技术推向舆论风口浪尖……即便后续企业继续研究提高生物识别准确率,该技术仍有一定的局限性。在信息泄露和法律隐患的双重压力下，可能对国家安全和个人生命财产造成损害。据外媒报道，纽约州立法机构近日通过了一项新法律，直至2022年，禁止在学校使用人脸识别等生物识别技术。此前，旧金山、马萨诸塞州萨默维尔等多地也正式通过了禁止在公共场所使用人脸识别软件的法案。人脸识别会不会成为安防发展的障碍？即便在纽约州教育厅等部门的督促下多次修改系统设置，最终还是决定只让系统记录人员的对比情况，不收集和存储任何个人信息。系统不会添加照片等个人信息，监控录像会在保存60天后从服务器中删除。但还是被纽约公民自由联盟起诉，可见美国对“隐私问题”的“重视”。智能安防的推进是否阻碍了安全意识的萌芽？抛开美国“正确”、正确的环境不说，从我国的发展来看，在中国企业优先应用的环境下，人脸识别等诸多新技术仍在疯狂生长。也正是在这种影响下，随着各种负面新闻的报道，人们的安全意识开始觉醒。为了支持今年开庭的第一起“人脸识别”案，网友们多次对去年备受争议的校园安防监控项目和BrainCo脑机接口头带引发的校园监控事件进行“鞭尸”。“这和小学生上课戴注意力监控头带一样，电子监狱一目了然”、“校园里有门禁和人脸识别，既滥用又侵犯隐私”等评论。反对之下，民众不是不愿意“提供数据”，而是担心这些数据会被用在什么地方。举个简单的例子，如果一个医学专家告诉一个癌症患者，医院需要他提供一些个人身体数据，以便更好地进行分析，以便更好地控制病情，你认为他会说“不”的可能性有多大？但不可不承认的是，据某云服务商负责人介绍，我国监管力度虽大，但大多是事后监管。因此，在恶性事件曝光之前，用户的数据权益取决于企业的道德水平。“争论在哪里可以进行人脸识别是没有意义的，因为它已经无处不在了。”如何保障安防系统中人脸识别的安全，“完全取决于企业的自我意识”。我们怎样才能让公众放心交出他们的数据？百度安全实验室曾经做过一次渗透测试，这是一种良性的入侵方式，发现包括人脸识别在内的很多生物识别技术其实是“容易伪造的”。甚至不如密码安全。这也是“丢脸死了”一度在网上流传的原因之一。直到现在，由于成本限制，市场上的大多数人脸识别系统，尤其是民用系统，实际上都是基于二维平面人脸图像。识别，所以攻击不再困难。可以通过照片、视频、制作3D人脸模型等假肢攻击人脸识别系统。制作这些材料的成本可能只有几十块。问题已经暴露出来，那么如何弥补就成了当务之急。根据市场主流技术区分，基于人脸识别技术的升级改造主要分为两大流派。一、活体检测活体检测主要是对活体的生理信息进行识别和判断。它以生理信息作为生命特征，区分纸质照片、电子产品显示屏、硅胶面罩、三维人像等非生命物质。假生物识别。活体检测侧重于眨眼和嘴巴张合的判断，从而更好地判断出现在摄像头前的人脸是真人还是假人，从而提高人脸识别技术的准确率。目前主流的活体检测方案有合作活体和非合作活体。合作活体需要用户根据提示做出相应的动作来完成辨别，而非合作活体可以在用户没有感觉的情况下直接检测活体。良好的用户体验。其次，3D人脸识别技术在人脸检测识别过程中容易受到环境光的影响，因此采用主动发光方案，可以减少环境光变化的影响，从而提高人脸识别的准确率。此外，传统的二维人脸识别无法记录人脸的深度信息，无法呈现完整的人脸数据信息，让人脸硅胶面具和假照片有机可乘。相比之下，当3D传感器摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影仪可以同时将3万多个红外点投射到用户的脸上。颜色、纹理、深度等。充分获取人脸信息后，可以抵御来自外部视频和照片的攻击，提高人脸识别技术的安全系数。随着3D人脸扫描、购物等项目的正式运营，未来将有更多的安防产品使用该技术。结语：伤疤不愈，进步就会受阻。一般来说，只有3D技术、人脸、指纹和密码的综合运用，才能成为目前最可行的反攻击方案，但显然，大多数商业公司都是基于利益。不行。但这也导致了另一个问题。在数据的源头，商业公司无法保证数据的安全（看看那些爆雷的公司），也不愿意在应用端实施更高的保护措施。它将成为一个无解的死循环。进一步的后果是，虽然智能安全的进展缓慢，但安全的最重要组成部分之一将会缺失。因此，未来仍需要政府、安全行业和企业共同努力，把握好隐私、安全和便利之间的关系。人脸识别的均衡和清晰边界，确实让人脸识别技术的应用更有“安全感”和“获得感”。
