細思恐極，在這個全民自拍的互聯網時代，炫照已經成為日常生活的必需品，社交網站上的照片更是層出不窮，一旦圖像被用來破解人臉識別，后果不堪設想。
掃一掃，立刻付款 ，這是今年以來，生活中我們隨處可見的付款方式，大到商超、小到路邊攤，移動支付已經滲透衣食住行的方方面面。在付款方式上，與密碼輸入相較，指紋識別無論從安全性還是便捷性上都略勝一籌，從而越來越多的納入移動支付中，也越來越受消費者青睞。而在金融領域，人臉識別商業化也正在不斷蔓延。
近幾年，隨著生物識別技術不斷應用于各種場景之中，其商業價值不斷被延伸，生物識別不再是簡單的考勤簽到的工具，而作為身份識別的方式，識別技術在安全性上備受考驗。據外媒報道，近日來自北卡羅來納大學的一個研究團隊憑借他們在社交媒體(Facebook)上收集到的若干照片，并加入面部表情和眨眼睛等小動作，利用特殊的電腦合成和渲染技術，生成一個平面化的3D模型，利用這些模型進行測試，且在高達4/5的被測安全系統在55%到85%的被測時間內，都可以被輕松騙過。
據該團隊介紹，他們一共收集了20名志愿者發布在社交媒體上的照片，由于照片的數量和質量都不能得到保障，因此科學家們還不得不 人造 了一些照片丟失的信息，例如照片中的陰影、面部表情的褶皺等。最極端的例子是，有幾位志愿者只在社交媒體上發布了兩三張照片，并且像素還很低。
細思恐極，在這個全民自拍的互聯網時代，炫照已經成為日常生活的必需品，社交網站上的照片更是層出不窮，一旦圖像被用來破解人臉識別，后果不堪設想。
為了避免3D模型騙過人臉識別，國內外廠商已經嘗試了很多技術手段和設備，唯一可能的解決方案是在人臉識別工具上增強其識別欺詐的功能，拒絕用低分辨率紋理合成人臉的能力是絕對必要的，除此之外借助光投影圖案、增加可識別紅外線的傳感器以及識別跟脈搏相關的輕微皮膚色調波動都會有所幫助。
生物識別技術不斷發展，不僅是針對圖像，甚至能對視頻中人臉特征進行提取、分析、比對，一方面對于公安部門抓捕犯罪分子，打擊違法犯罪行為，維護公共治安的有利技防，而另一方面，隨著生物識別技術不斷深入各行各業，尤其是與金融掛鉤，直接關系到個體用戶的人身財產安全，在不斷擴大識別技術發展的同時，也必要保障識別的安全性和穩定性。
