当今比较成熟和广泛应用的智能技术有哪些？人脸识别就是一个例子。《麻省理工科技评论》曾将其列为2017年“十大突破性技术”之一。然而，随着人脸识别技术的逐渐成熟，“反人脸识别”也频频出现在大众视野中。今天，关于仅用一张贴纸、一个纹身或一件特殊的T恤就能干扰面部识别的消息层出不穷。对此，很多企业在进行人脸识别验证时，都需要配合活体检测，防止被图片忽悠。不过这个方法也可以通过动画来破解。在某宝中，很多商家都提供了身份认证活体检测动画，可以做点头、眨眼、张嘴、摇头等动作。此外，在2019年的美国黑帽大会上，腾讯玄武实验室的安保人员为“昏迷”人员戴上了专门设计的眼镜，让他们可以访问机主的iPhone，并通过移动支付应用向自己转账。此外，人们对对抗样本的关注也逐渐增加。所谓对抗样本，就是在正常的数据样本中引入噪声，导致人脸识别模型的识别出现错误。对抗样本严重降低了深度学习模型的正确率，对现有模型提出了挑战，对攻防提出了新的要求。从以上情况可以看出，人脸识别技术非常脆弱，不仅容易被破解，还容易让垃圾样本通过识别分类系统。由此可见人脸识别技术的风险。近年来，贩卖人脸信息、人脸数据泄露等新闻屡见不鲜。如果这些数据被想用的人利用，连同一些辅助数据“打包”出售，就有可能伪造某人的视频数据，盗取资金，甚至从事违法活动。近年来，借助人脸识别，警方破获多起案件。如果不法分子也利用反人脸识别技术进行隐匿，将对案件侦破产生负面影响。当然，这些技术的出现也不全是坏事。如今，人脸识别技术更为普遍。无论是街边的摄像头，还是大家随身携带的手机，人们都很难完全避免被认出来，信息保护也不能做到万无一失。如果反人脸识别技术运用得当，可以为个人隐私提供保护。既然如此，使用人脸识别的系统靠谱吗？事实上，在对安全性要求较高的网络系统中，人脸识别并不是唯一的认证方式，而是与虹膜识别、静脉识别、密码等其他手段结合使用进行验证。系统设计者应充分考虑应用场景的需求，以实现便捷性和安全性。在使用人脸识别技术进行追逃时，既要考虑非目标人群的隐私保护，又要进行多线索追踪和多方取证，不能盲目依赖人脸识别技术.在当今信息技术时代，人们分享的每一张照片、每一段视频都可能被非法使用。因此，当自身利益受到侵害时，应勇敢拿起法律武器，及时向公安机关报案，维护自身合法权益。
