19年12月的一篇新闻报道了一家人工智能公司Kneron用一个特制的3D面具，成功欺骗了包括支付宝和微信在内的诸多人脸识别支付系统，完成了购物支付程序。并且用同样的方式甚至进入了中国的火车站。（完整新闻见链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jm5ZSsHLT3au4wYw9_fBww）
一时间将“以人脸识别为代表的AI技术是否安全”的话题推上了风口浪尖，那么人脸识别真的不可靠吗？
我认为要想弄清楚这个问题。首先要明确“安全”的定义是什么？
实际上人们担忧的背后，是对AI技术能力的不了解，以及害怕攻击行为会损害自己的利益。但是脱离了成本说问题其实是没有意义的，因为没有一项技术敢宣称自己没有被攻破的可能。所以“安全”的定义并不是不计成本的获得绝对的安全防范能力，而是在当下的使用场景，安全防范的能力使得犯罪成本远高于犯罪收益，从而获得的安全。
下面具体说明：
1、技术本身有多安全？
1）人脸识别这一技术已较为成熟。
现在人脸识别技术已经较为成熟，行业准确率基本都在99%以上，超过人脸肉眼判别的97%。
此外，针对翻拍照片、视频和一般3D面具的攻击，人脸识别中还有一个叫做活体检测的技术手段，也就是通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，用人脸关键点定位和追踪，判别操作是否为真实的本人行为。但世上没有绝对的事情，就算是人眼也不可能一点不出错，仅凭人脸识别这一项技术是不可能达到百分百正确的。实际上人脸识别衡量指标有4个：拒识率、误识率、通过率，准确率，就是因为一定存在错判的情况，所以才约定了相应的指标来优化算法。
2) 人脸识别不是唯一检测环节。
任何一种安全手段都不是独立的，在安全性能要求高的场景中，人脸识别等AI方案只是一个环节。
通常是下面3种方案的组合。一是联合多种AI技术。如手机支付场景需要较高的安全防范等级，不会使用单一的人脸识别作为唯一的验证手段，多采用多种智能认知技术+多因子的验证方式，如密码+动态码+身份证号+手机号+人脸识别(活体)+声纹/唇语+虹膜/指纹的组合。此外还可以配合支付的风控系统。二是软件+硬体。如苹果手机摄像头是个复杂的3D芯片，其搭载的红外“结构光”策略可以有效防范翻拍和面具攻击。三是AI+人工辅助。线下应用中，比如火车站、机场等身份核验场景，都是有人值守的，通过3D面具、头模等进行攻击是无法实现。
通常会根据不同的场景要求，配置不同的组合方案。但不会所有场景都动用最高安全等级的防范。一是因为成本高，二是因为流程复杂，用户体验差。试想作为用户的你是否能接受，终将摊到你头上的高额成本以及繁琐的防范流程？
2、高超的攻击手段，犯罪成本也高。
对于开篇新闻中提到的高质量3D人皮面具，制作工艺复杂，需要特定的高端厂家精密设备进行定制，其成本可想而知，最重要的是这种面具还需要本人高度配合。犯罪成本高昂不说，本人高度配合犯罪，也不符合犯罪逻辑。所以当下的AI核验方案都是基于真实攻击场景下“技术自身的安全性”、“攻击的犯罪成本”、“流程的繁杂度”这三个维度之间的衡量。不是技术做不做的到的问题，而是分析投产比后，值不值得做的问题。要么就是牺牲一定的安全性，获取便捷和花费较低的成本。要么就是获得高度的安全，牺牲一定的便捷和花费高成本。
比如下面的新闻：小学生用一张打印的照片骗过了丰巢刷脸取件。
嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队在一次课外科学实验中发现，只要用一张打印照片就能代替真人刷脸，骗过小区里的丰巢智能柜，最终取出父母们的货件。
背锅的不应该是技术，而是产品设计考虑不周全，仅凭一张照片就可以被攻破，说明没有做活体，用的是2D人脸识别。为什么不用呢？还是因为成本高于快递柜场景的价值，比对时间长，体验不佳。就是在取件场景下，没有平衡好“安全”、“成本”和“便捷”，综合方案不是优化。
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