支付宝刷脸支付有什么风险?
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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。
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。
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