刷脸支付是一种以AI人脸识别为核心的新型支付方式。刷脸支付的过程非常的简单，你不需要带钱包、信用卡或手机，支付时只需要自己面对刷脸支付pos机屏幕上的摄像头，刷脸支付系统会自动将消费者面部信息与个人账户相关联，整个交易过程十分便捷。

刷脸支付功能

有人质疑刷脸支付的准确度和安全性，那么目前刷脸支付功能还存在着哪些隐患?

问题一：隐私问题泄露

跟密码泄漏后可以立马修改不同，如果面容数据库泄露，用户很难修改自己的面容，再加上日益发达的整容技术，未来会不会出现“面容黑客”，将黑客技术与整容技术结合，为某个重要账号定制一个面容来解锁手机或者别的安全数据库。

并且随着人脸识别系统越来越多地被应用于执法当中，成为执法机关追踪犯罪的有力工具，但这也有可能侵犯公众隐私。人脸识别技术带来的伦理困境主要包括，侵犯他人隐私、发生误认、种族分析和歧视、功能蔓延风险。经济、快速、大规模地对人脸图像进行记录、储存和分析，可能对隐私、公平及信任等概念带来根本性改变。

问题二：极端情况及不兼容性

例如，双胞胎依然可以通过FaceID解锁彼此的iPhone X，这种情况较为少见，且相对于指纹而言，遇到面容十分接近的概率要低20倍。

如果我们了解Phone X的人脸识别的原理是先进行感光启动，判断利用多少光源才能进行人脸识别，感光元件投射红外线投射到使用者脸上，超过三万个光点的投射 变化，临摹出3d人脸，反射回来的数据进行一系列的计算。那么我们通过石膏等工具复制自己的脸，并进行上色就可以轻易骗过Phone X的算法进行刷脸操作。

刷脸支付系统

再有我们的科技以人为本，但iPhone X的Face ID对部分有戴面罩习惯的民族、对脸上有疤痕的用户、以及盲人用户都是不友好的。虽然美妆对于Face ID没有大的影响，但整容却有。整容技术越来越发达，网红们长得越来越像，FaeeID如何应对越来越相似的脸，以及如何应对同一个用户今天与明天长得截然不同?

问题三：反人脸识别技术的产生

现代脸部识别软件主要依赖于深度神经网络——一种从大量信息中学习模式的人工智能技术。在被呈现过数百万张人脸之后，该类软件就能习得脸部概念，懂得如何分辨不同的脸。而同样我们也可以开发出一款反面部识别眼镜，通过对抗训练生成一个反面部识别系统，从而对现在面部识别的深度网络进行攻击。

人脸支付特有的识别系统需要活体+正脸面对扫码台才可以进行支付，但同样不需要用户做其他多余动作，简洁性上虽然差了一点点，但是安全性却是无可挑剔的。