最近，上海一商家推出了臉譜支付系統，通過對人臉的掃描確定支付人，從而劃走其賬戶資金完成支付。其實，人臉支付不是頭一回聽聞，指紋、掌紋、筆跡、聲音、人臉……這些人體生物特征作為密碼，“隨身攜帶”更便捷，“量身定制”更唯一。然而，也正是因為它的唯一性，讓很多人憂心：身體密碼如果被盜取復制或者需要更換時怎么辦，“身體支付”相對于傳統支付是否更安全？

人臉識別精度有多高

換個發型、戴了眼鏡，高質量設備照樣能認出你

戴上眼鏡、變了發型，機器還能不能識別出你的臉？最新推出的人臉支付系統，為了增強識別精度，除了掃描人臉之外還需要支付者“按個手印”，通過指紋數據比對配合，才能最終完成支付確認。

“目前，在受控場景一對一的人臉識別身份認證準確率可以超過99%。”中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員孫哲南介紹，人臉和指紋識別技術已經有50年的發展歷史，積累了比較成熟的技術體系，即使戴眼鏡換發型，也基本都能識別出來。

“同樣，在受控條件下，指紋、人臉、虹膜等主流生物特征模態識別精度和速度都能滿足金融支付應用。”孫哲南詳細解釋了受控條件這個高精度識別的前提，“主要是指設備、用戶和環境等因素都有利于識別的情況，例如高質量的圖像采集裝置、用戶配合、光照均勻等。”

“這也是為什么人臉和指紋識別技術很早以前就在強制性較高的公安領域應用，卻還沒在金融支付領域普及的原因。”支付寶安全技術資深總監曹愷表示，金融過程尤其是消費支付過程時間很短，并且用戶一般是遠程支付而不是面對面配合，這就對識別技術的準確性、可靠性包括用戶體驗提出了更高的要求。

如今，人臉支付等利用生物識別技術付款的方式越來越具備普及的基礎。近幾年生物識別技術在采集設備和識別方法上都有重要突破。“例如深度機器學習方法使人臉識別精度大幅提升，近期測試結果表明通過大規模數據訓練后在限定圖像測試庫上電腦的人臉比對精度超過人腦。”孫哲南說。同時，傳感器等采集設備的發展和普及也讓人臉識別技術越來越接近日常使用。目前國際上已經有一些銀行認可指紋、虹膜、靜脈作為身份標識開展銀行業務。

假臉騙得了計算機嗎

通過多攝像頭和動作檢測等手段，可抵御攻擊，但沒有絕對的安全

不久前，德國的一個實驗室證明可以用假指紋解鎖蘋果公司的iPhone 6手機，從而獲得包括支付在內的各種應用通行證。類似經驗恐怕普通人也曾有過，買一個指紋貼，復制上別人指紋貼在自己手指上，就能幫遲到的同事“作弊”代打卡了。

同樣，如果利用你的頭像照片或是視頻，是否也能騙過機器“登堂入室”？這些都是生物識別系統前端采集環節最常見的攻擊。孫哲南認為，目前還沒有比較低成本、高可靠的指紋和人臉防偽手段，因此安全風險較高。但這并不意味著技術上沒有辦法，如果提高技術成本，有效的防攻擊手段并不少。