浅谈移动支付中人脸支付的未雨绸缪

前言

在这个飞速发展的时代，关于移动支付，我国已经取得较大成就，出门付款已经很久没有见到现金了。常见的有，指纹支付再到后来的人脸支付（刷脸支付）。然而，人脸真的安全吗？人脸支付方便的同时，也隐藏着危机。

现状

在如今社会，刷脸支付已经被提出来有一段时间了，最开始人脸识别主要运用在解锁上，如手机人脸解锁，实验室工作人脸打卡等。在这一时期，人脸识别出现过种种问题导致无法识别的情况。

如苹果公司刚推出iPhoneX的人脸解锁系统，在发布会上出现无法识别的翻车现象，这后面的原因可能包括环境因素对系统进行人脸识别过程产生了影响，也可能是在识别算法的设计中存在缺陷，导致人在有表情的情况下与之前存入的样貌标准有出入，从而使得识别系统无法做出匹配判断的情况。

当然，如果要使人脸支付与资金支付连接起来，其中的试错性就更不能大了，否则，钱财的损失将直接影响客户的忠诚度与流失与否。随着技术的完善，开始出现人脸识别与移动支付相关，开始形成人脸支付的雏形。

然而，人脸识别系统的不断更新代表着人脸支付在相比过去刚起步时的相对安全，但同时，反人脸识别的技术也在不断发展。

现在国内外各种人工智能企业对人脸改变都有不同层次的研究，对人脸的模拟化探索也都有进行。在通过干预识别系统的情况下，如果出现有一种电子无痕换脸，将会在支付中给我们的移动支付安全性带来风险。

例如我之前写的一篇有关AI换脸的博客：基于face++的AI换脸

而在技术相对成熟，研究较为充裕的人工智能企业，假如想运用人脸技术进行支付盗取，在识别系统不完善的前提下其实还是有机可乘的。虽然在法律的保护下，许多有技术的也没这个胆量，可林子大了什么鸟都有，人口基数一大就不敢保证有人不会利用这个漏洞钻空子。
因此，许多支付系统在现在的人脸支付中还会增加其他的验证策略来增加支付安全性。例如：支付宝刷脸支付，除了需要匹配人脸之外，还需要验证手机号的后四位。

算法技术

首先，通过 基于face++的AI换脸
我们了解到背后有其自身的算法，将人脸的信息特征通过机器语言来传达至计算机。通过机器学习（machine learning）让计算机懂得识别人脸对应的分点，然后再在其他人脸上展现出来，达到换脸的目的。

而目前的人脸识别技术运用到的算法主要是通过机器学习找寻人脸各位置对应的点，然后将其与预先存放的人脸模型相匹配。

以下为普通人脸识别监控的技术原理图

写在最后

最后，我想说一个新兴技术的完善不是一蹴而就的，需要一批又一批的人的前仆后继，查漏补缺。可能在花费大量人力物力的前提还是会存有bug，但纵观人类进步革命的历史，不管是工业革命还是互联网兴起，这都是一个必要的发展进步过程。科技是把双刃剑，人脸支付顾然不错，但作为消费者也要更留意支付中的安全。
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