你真的相信銀行刷臉取款是安全的嗎？

成都弱電公司訊：

這幾天有條新聞引起了我的關(guān)注，《招行推出ATM‘刷臉’取款業(yè)務(wù)》的新聞大意講的是招商銀行已將“刷臉”技術(shù)正式應(yīng)用在ATM取款上，在其ATM機(jī)內(nèi)部安裝的人臉辨認(rèn)系統(tǒng)可以自動(dòng)抓拍取款人現(xiàn)場照片，然后與銀行的可信照片源庫進(jìn)行比對(duì)，驗(yàn)證通過后，讓取款人輸入手機(jī)號(hào)再次進(jìn)行核對(duì)，就可以進(jìn)行取款，取款再也不用銀行卡啦。

從今年3月份，阿里巴巴董事局主席馬云在德國參加活動(dòng)時(shí)，通過刷臉技術(shù)為嘉賓從淘寶上購買禮物開始，刷臉支付開始進(jìn)入公眾的視線。緊接著比常規(guī)支付系統(tǒng)相對(duì)更保守的銀行領(lǐng)域，也開始引入人臉辨認(rèn)技術(shù)。到目前為止，并不僅僅是招商銀行，正式在業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)運(yùn)用人臉辨認(rèn)技術(shù)的還包括微眾銀行、江蘇銀行、浙商銀行、平安銀行、成都銀行；華夏銀行、浦發(fā)銀行、成都銀行等也已成立團(tuán)隊(duì)研究該業(yè)務(wù)。

各路銀行大佬，互聯(lián)網(wǎng)大佬的爭相看好，讓各路媒體又開始打了雞血似的大肆鼓吹刷臉支付的前景遠(yuǎn)大。然而卻在近日卻被一條娛樂新聞打了臉，略顯尷尬。

據(jù)人民法院報(bào)法治客戶端報(bào)道，著名演員趙薇的老公黃有龍當(dāng)前被人告上法庭，說是有人買了他的房子卻遲遲無法入住，要求黃有龍騰退房產(chǎn)。一調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這房子并不是黃有龍賣掉的，而是被他的司機(jī)給賣掉的。

那么問題來了，司機(jī)為什么能賣掉黃有龍的房子呢？原來是黃有龍司機(jī)冒充黃有龍到公證處，騙過了公證處的人臉辨認(rèn)系統(tǒng)辦理了委托公證證明，將黃有龍的房子給賣了，所以引發(fā)了這起烏龍。

刷臉取款的平安性

作為一個(gè)窮人，小編對(duì)于錢是非常謹(jǐn)慎的，任何有風(fēng)險(xiǎn)使得小編面臨經(jīng)濟(jì)損失的人或事，小編一貫敬而遠(yuǎn)之?，F(xiàn)在可好，2條新聞往小編面前一放，再加上小編最近對(duì)生物辨認(rèn)技術(shù)很是感興趣，所以就想著好好掰扯掰扯刷臉取款的平安問題。我們先討論一下人臉辨認(rèn)技術(shù)的準(zhǔn)確率問題，主要從誤識(shí)率、拒識(shí)率2個(gè)方向進(jìn)行研究。

誤識(shí)率

誤識(shí)指的是原本不是本人，但是系統(tǒng)卻將他認(rèn)成是本人了。大家假如感興趣的話，稍加百度便可知道人臉辨認(rèn)真的算是誤識(shí)率是比較高的一種生物辨認(rèn)技術(shù)了。我們先來直觀感受一下，化妝、很相似的雙胞胎、整容等等都會(huì)對(duì)人臉辨認(rèn)造成一定程度的影響。據(jù)我們的生活經(jīng)驗(yàn)判斷，對(duì)于很相似的雙胞胎、化妝前后的人、整容過的人站在我們面前，作為人類的我們也很難準(zhǔn)確判斷，往往會(huì)認(rèn)錯(cuò)。人是利用視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等五感進(jìn)行綜合判斷的，自然是要強(qiáng)過僅僅通過視覺判斷的人臉辨認(rèn)系統(tǒng)，那人臉辨認(rèn)系統(tǒng)的誤識(shí)率就可想而知了，肯定不會(huì)太低。正如慧聰安防網(wǎng)顧問向良璧先生所說“機(jī)器智能在絕大多數(shù)領(lǐng)域強(qiáng)不過人的智能，也許機(jī)器在記憶、計(jì)算能力上可能有一定的優(yōu)勢，但綜合分析和判斷能力目前肯定是不如人的?！?/p>

直觀感受過后，我們來看看數(shù)據(jù)。關(guān)于人臉辨認(rèn)的辨認(rèn)率，目前實(shí)驗(yàn)室中給出的最好數(shù)據(jù)是香港中文大學(xué)教授湯曉鷗團(tuán)隊(duì)的人臉辨認(rèn)技術(shù)，其團(tuán)隊(duì)最主要的研究成果是GaussianFace、DeepID、DeepID2等人臉辨認(rèn)技術(shù)，在全球最具權(quán)威的人臉辨認(rèn)數(shù)據(jù)庫LFW（LabeledFacesintheWild）的實(shí)驗(yàn)中多次打破記錄。截至去年7月份，湯曉鷗團(tuán)隊(duì)研發(fā)的三個(gè)人臉辨認(rèn)算法占據(jù)了LFW辨認(rèn)率的前三名，最高達(dá)到了99.15%的辨認(rèn)率。99.15%是實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中要打折扣的。即使是實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)的誤識(shí)率也幾乎達(dá)到1%，也即人臉辨認(rèn)系統(tǒng)在每100次辨認(rèn)中總要錯(cuò)誤辨認(rèn)1次。這樣的數(shù)據(jù)一拿出來，就讓小編有點(diǎn)心肝顫了。

不過在刁難完人臉辨認(rèn)之后，小編要來給刷臉取款來平反了。其實(shí)雖然說人臉辨認(rèn)的誤識(shí)率相對(duì)于諸如虹膜辨認(rèn)200萬分之一的誤識(shí)來說，真是有點(diǎn)不夠好看，但即便如此，對(duì)于熟悉取款業(yè)務(wù)平安性的人也不必太過杞人憂天，因?yàn)槿四槺嬲J(rèn)并不是刷臉取款的唯一的身份驗(yàn)證方式，以招行為例，在取款人經(jīng)過系統(tǒng)的身份認(rèn)證之后，取款人還需要輸入手機(jī)號(hào)碼和取款密碼才能取款。一個(gè)人總不至于同時(shí)被人臉辨認(rèn)系統(tǒng)誤識(shí)、又同時(shí)遺失手機(jī)號(hào)碼和取款密碼吧？即使有這概率也微乎其微了。同時(shí)，為了保證萬一真的發(fā)生這種難得一遇的小概率事件，使用戶不蒙受過多的財(cái)產(chǎn)損失，銀行在取款限額上作了限定，單日取款不能超過3000塊。當(dāng)然，這也從一定程度上反映了銀行對(duì)此項(xiàng)業(yè)務(wù)的不自信。

拒識(shí)率

拒識(shí)指的是原本是某人，但是系統(tǒng)卻認(rèn)為不是本人。刷臉取款應(yīng)用，相對(duì)誤識(shí)來說，拒識(shí)率過高可就嚴(yán)重多了。我們知道刷臉取款在某種程度上，其實(shí)是用人臉辨認(rèn)替代了銀行卡，我們可以通過人臉辨認(rèn)進(jìn)行身份認(rèn)證，而不需要通過插卡來進(jìn)行取款。也就是說，雖然我們可以通過三重平安保證來保障我們最終的取款平安，但是我們一旦被拒識(shí)了就白瞎了。想象一下，假如系統(tǒng)認(rèn)不出來我們是本人，那么我根本連進(jìn)入取款程序的資格都沒有，記得手機(jī)號(hào)碼和銀行密碼也沒用。當(dāng)然這是小編根據(jù)搜集到的資料自己猜測的，或許目前推出此業(yè)務(wù)的銀行已經(jīng)推出了相對(duì)應(yīng)的解決手段，但是小編沒有看到。

那人臉辨認(rèn)的拒識(shí)率表現(xiàn)怎么樣呢？據(jù)騰訊優(yōu)圖負(fù)責(zé)人黃飛躍博士說，很相似的雙胞胎、天氣光線、裁剪部位的分歧，都會(huì)對(duì)辨認(rèn)產(chǎn)生一定的影響。人臉辨認(rèn)的圖像采集是通過前端攝像頭進(jìn)行的，一旦光線不好或者攝像頭像素不高便會(huì)對(duì)圖像的采集造成非常大的影響；同時(shí)人臉辨認(rèn)的辨認(rèn)機(jī)制是首先通過拍攝人的各種分歧的情緒、角度等照片形成數(shù)據(jù)庫，然后在辨認(rèn)的時(shí)候通過攝像頭采集，與數(shù)據(jù)庫中的圖像進(jìn)行對(duì)比，形成配對(duì)。所以分歧的剪裁部位和像素同樣會(huì)對(duì)人臉辨認(rèn)造成較大影響。小編目前沒有找到人臉辨認(rèn)技術(shù)具體的拒識(shí)率數(shù)據(jù)，但是就上文提到的這些情景來說，人臉辨認(rèn)的拒識(shí)率也不會(huì)太低。

因而，對(duì)于刷臉取款的平安性和方便性問題，可以一句話總結(jié)，人臉辨認(rèn)技術(shù)雖然不是萬無一失的生物辨認(rèn)技術(shù)，由于一項(xiàng)技術(shù)在推廣過程中需要通過實(shí)用不斷改進(jìn)，刷臉取款業(yè)務(wù)我們還是可以積極擁抱的。

辨認(rèn)速度

僅僅談技術(shù)的時(shí)候，技術(shù)的先進(jìn)程度可能是我們唯一關(guān)注的內(nèi)容。但當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)投入實(shí)際使用，我們更需要關(guān)注的或許是使用體驗(yàn)了。針對(duì)刷臉取款，小編我個(gè)人最擔(dān)心的是辨認(rèn)速度。想象一下小編我站在ATM機(jī)前面準(zhǔn)備取款，結(jié)果我照片拍了半天后看著辨認(rèn)系統(tǒng)一直在那兒轉(zhuǎn)圈圈，半天辨認(rèn)不出來，我真的是會(huì)抓狂。經(jīng)過多方資料搜集發(fā)現(xiàn)這并不是小編我杞人憂天。

在達(dá)到接近甚至超過人臉辨認(rèn)準(zhǔn)確率的前提下，每一張人臉能被辨認(rèn)其數(shù)據(jù)可小于1KB，這算是相當(dāng)小的數(shù)據(jù)了。但是，數(shù)據(jù)量小的人臉特征隨著人員數(shù)量增長也會(huì)變成大數(shù)據(jù)。曾有人對(duì)分歧規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫做了計(jì)算：1000萬人臉的數(shù)據(jù)量可達(dá)到10GB，3億人臉的數(shù)據(jù)量就是300GB，且經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，針對(duì)一個(gè)大小為1000萬的人臉庫的查重，若采用暴力對(duì)比法查，需要對(duì)比50萬億次。這樣一來，人臉辨認(rèn)的對(duì)比速度馬上就會(huì)降下來。由于有一定的保密性，費(fèi)了九牛二虎之力，小編查到了工商銀行的儲(chǔ)戶數(shù)據(jù)，工商銀行有509萬家公司客戶和4.65億個(gè)人客戶，那么另外的大銀行儲(chǔ)戶數(shù)據(jù)可能略小于工行的數(shù)據(jù)，但是至少都是億級(jí)別的。在如此巨大的數(shù)據(jù)量面前，刷臉取款的辨認(rèn)速度不得不說是個(gè)令人擔(dān)憂的事情啊。當(dāng)然隨著算法的提升，辨認(rèn)技術(shù)和芯片功能的進(jìn)一步完善和提高，辨認(rèn)速度的問題的解決只是時(shí)日問題。