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這幾天，關于3D面具的有關報道讓人們擔心起了“手機錢包”的安全：“成功欺騙包括支付寶和微信在內的人臉識別支付系統，完成了購物支付程序，還用同樣的方式甚至進入了中國的火車站。”

有沒有被嚇到？

為了求證，深圳電視臺用一個硅膠制成、造價約10萬元的高精度3D頭模進行了實驗測試，結果顯示2D門鎖、手機2D攝像頭被秒開，但3D的刷臉支付系統沒被攻破。

實驗過程中，支付系統在識別頭模后發起了二次驗證，要求實驗者輸入手機聯系方式，但結果依然顯示失敗。

當前，刷臉支付用戶過億，錢和手機深度綁定，刷臉支付安不安全確實是普通人切身相關的問題，風吹草動受人關注。

其實，查閱關于Kneron公司的報道不難發現，其宣稱的突破支付系統和車站閘機并沒有視頻流出，僅僅有文字信息，算是“自曝”，真實性存疑。

這種說法也得到了中科院自動化研究所研究員王金橋的認同，在他看來，整件事更像是這家公司的公關宣傳，而非其號稱的突破。

據王金橋解釋，討論人臉識別的安全性需要考慮不同場景對安全的等級要求，像考勤、閘機等，如果戴上特別逼真的頭模或是抗著4K顯示器，應該是可以攻擊的。

但在支付場景里，不只是身份識別的問題，風險控制系統會結合用戶的消費習慣、位置信息、手機信息等，在懷疑用戶身份時，要求輸入密碼。

前面提到的實驗中，實驗者同樣表示，金融支付行業的人臉識別依靠軟硬件結合，設置了秘鑰、支付限額等多道防線，避免人臉偽造帶來的安全風險。

據王金橋介紹，活體識別有三種模式：

第一種是靜默的活體識別，判斷是真人、照片還是視頻，如果照片逼真、等身大小，可能就能攻擊成功，因此適合對分辨率要求不是特別高的場景，比如小區門禁。

第二種是可見光加近紅外雙目攝像頭的識別，人的臉是有溫度的，在850至940納米的近紅外光下，人臉和照片視頻的差異很大，通過人的溫度皮膚性能的二維圖像，機器可以作出判斷。

第三種是3D的人臉防偽，通過近紅外加三維結構進行識別，一般支付場景就是如此。

據支付寶生物識別負責人留招爆料：拿著馬云的照片去試人臉識別機器的人層出不窮。

不過，那是不可能的。“因為你沒有他的三維信息、紅外信息。生物識別不是臉部識別，是很多維度的綜合信息的判斷。”

而在火車站過閘機時，除了人臉和身份證照片的比對，用戶也需要提供實體身份證件，僅滿足人臉識別是不夠的。因此，普通人還不需要為人臉識別技術的安全性擔心。

至于這種攻擊方式會否大量出現，在王金橋看來，要找到一個合適的人、了解他的賬戶信息、建模攻擊，成本是非常高的。

即便在Kneron案例的報道中也提到，面具成本高昂，普通人的賬戶不值得被這樣攻擊，火車站入閘也不確定是視頻里展示的一次通過，還是很多次失敗中偶爾成功的一次。

至于人臉識別有沒有被攻破的可能，可能永遠存在，因為網絡安全就是無休止的攻防戰，“合理控制、別被濫用就好。”王金橋說。

你對3D面具持有什么態度呢？