人臉識別已經走進生活的方方面面，筆者作為生物特征識別的研究者，對人臉識別等方面的新聞那是特別關注，很多人臉識別已經投入應用.譬如：
- 小區即將在每個單元樓門口安裝人臉識別門禁系統，下方附了一個二維碼，要求業主自行掃碼登記，上傳人臉、身份證和房產證等資訊，
- 教師通過智慧校園人臉識別閘機系統進入校園
- 考務人員運用“人臉識別”技術核驗考生身份
- 支付與認證
- 商場流量統計、社區管理、養老金領取、辦稅認證、物品保存、景區出入與演出場所的檢票等
- 用于教學程序，以監控與管理學生的課堂行為.分析學生在課堂上的行為，并對例外行為實時反饋
- “智能校門”: 教室門及宿舍的出入加裝人臉識別系統，
濫用風險
隨著人臉識別的普及，你可能不知道是誰在收集人臉，不知道到底收集了你哪些資訊，也不知道對方保存了什么，更不知道對方怎么使用，后面全部都是黑箱，
- 從資料上看，3萬張人臉庫、15萬條記錄，嵌入行業的深度學習演算法為核心，人臉識別準確率>99.97％、識別速度<200ms，
- 從技術上來看，采集人臉資訊很簡單，只要有攝像頭就可以不間斷采集，
- 從資料收集環節來看，人臉識別具有無意識性與非接觸性，可以遠距離發揮作用，并能長時間大規模地積累資料而不被用戶察覺，具有很強的侵入性，
但線下采集的資料遠遠不夠，有企業從網路抓取了1000萬人大概10億張人臉資料，加入到機器學習的資料庫中，基于這些海量的資料，人臉識別準確率從68％上升到99％，
為了提高準確率，資料成為關鍵，北京青年報曾報道，有商家在網路商城兜售“人臉資料”，涵蓋2000人的肖像，每個人有50到100張照片，共計17萬條，照片的主人公不僅有明星，還有不同職業、不同年齡的普通人，此外，每張照片搭配一份資料檔案，包括眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、眉毛等輪廓資訊，商家說，這些人臉資料，一部分從搜索引擎抓取，另一部分來自境外一家軟體公司的資料庫，
今年9月，李開復稱，早期他曾幫助曠視尋找到了美圖、螞蟻金服等合作伙伴，讓曠視拿到了大量的人臉資料，幫助分析各個行業怎么切入，后被各方否認，
生物特征無法撤銷，你只有一張臉，十個手指頭
生物識別相對密碼一類的更容易泄露，而且一旦泄露了也無法撤銷，密碼可以換新的密碼，手指頭不可以，由于個人的生物學資料具有穩定不變性，一旦泄露，相應的風險及危害即不可逆轉，也無法有效彌補，人臉資料的泄露，所帶來的潛在的安全風險，遠比手機號與賬戶資訊的泄露更為嚴重，人臉、聲音、虹膜等生物資訊泄露后，沒有辦法再更改，
泄露事件
筆者曾經整理了相關泄露時間，參見：生物特征識別資料泄露事件
2019年，SenseNets（深網視界）發生的資料泄露事件集中體現了存盤端的薄弱，2019年2月，荷蘭著名安全研究員 Victor Gevers發現，中國安防視覺領域的一家企業SenseNets未進行安全保護，導致其資料庫在公網“裸奔”，任何人都可以訪問資料，該資料庫有超過250萬名用戶的資訊，除了用戶名，還有非常詳細且敏感的資訊，比如身份證號碼、身份證簽發日期、性別、家庭住址、出生日期、照片、作業單位以及過去24小時的到訪記錄等，
泄露的身份證號碼，已經照片就意味著人臉識別相關的應用會面臨極大風險，通過“照片活化”工具可將人臉照片修改為執行“眨眨眼、張張嘴、點點頭”等操作的人臉驗證視頻，匹配了身份資訊的照片，經過“照片活化”后，能實名注冊市面上大多數軟體，加上驗證碼破解方式，不法分子在辦理網貸、精準詐騙等方面幾乎毫無障礙，
我們需要確保生物特征識別的安全
使用人臉識別技術，我們還是應該出臺相關嚴格的法律制度，規范使用技術，是為科技負責，是為未來負責，
請參閱相關生物特征隱私，安全保護等博客文章：
模糊提取器：Fuzzy Extractor and Secure Sketch： 不保存生物特征資料，不保存人臉影像，提取特征，抽提一個轉換之后的模板
人臉識別？怎么確保安全，合理: 相關人臉識別的擔憂
通過抓包攻破人臉識別系統：安全問題存疑： 銀行人臉識別被破解，面臨安全問題
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