【汇刷】口罩也挡不住刷脸时代的到来【刷脸支付】

     2020年初，突发疫情打乱了很多行业的节奏，刷脸支付就是其中之一。2019年迅速推广的刷脸，因为 “口罩” 遭遇到了相当大的阻力。
 

     更重要的是，口罩文化很可能会因为疫情后公民健康意识的提高而逐渐形成。比如这次给我们捐了很多口罩的日本，是世界上最大的口罩消费国，每年消费的口罩数高达数十亿。
 

     刷脸付款会不会因为 “口罩” 而 “窒息”？刷脸在“口罩文化”下要考虑安全性吗？

     据艾媒咨询发布的《2019中国刷脸支付技术应用社会价值专题研究报告》显示，2022年刷脸支付市场规模将超过7.6亿人。这个数字相当于今天中国移动支付用户总数。也就是说，现在每个人的支付习惯都被手机“一扫而空”，到一两年后，人们就会形成一种全新的支付习惯—— “刷脸”。
 

     在人脸识别的众多应用中，支付是安全性要求最高的应用场景，因此也是人脸识别应用中最严谨的领域。如果要实现付费从“扫一扫” 到刷 “脸”，还是有一个很高的门槛——核心技术。
 

     现在，这个门槛正在被跨越。
 

想到的没想到的，都要过一遍
 

     2017年，苹果发布了具有Face ID功能的iPhone X手机，引领人脸识别技术从单一模式进入多模式的全新阶段。此后，随着硬件技术的迭代和各种技术厂商算法的逐渐成熟，人脸识别技术被应用到越来越多的场景中。
 

     然而，即使技术有了很大的提高，公众对安全的担忧也没有消除，尤其是在支付的关键应用中，用户更加谨慎。
 

     2019年，很多支付公司开始了巨额补贴的线下刷脸支付。虽然商家在补贴的 “诱导”上更加积极，但用户并没有很快前进。最大的 “障碍” 是用户对安全性的担心。
 

     近日，有消息称，京东数科开发的多模态人脸活体检测算法已正式通过国家金融IC卡安全检测中心——银行卡检测中心(BCTC)的技术认证，达到国家认证金融支付等级安全标准。此前迪法恩斯、商汤、腾讯云等公司。也陆续通过了检查。
 

     众所周知，随着AI的应用，人脸识别技术已经应用于零售、安检、医疗、旅游等领域，其中金融是安全性要求最高的领域。随着银行开始采用人脸识别技术进行大规模综合交易，如果安全性没有提高到最高水平，稍有不慎就会导致金融风险。

     那么，企业要通过什么样的测试才能获得 “国家金融支付安全标准认证”？
 

     为了进一步规范金融支付标准，明确人脸识别线下支付场景中信息采集、传输、存储和利用的安全管理要求，中国人民银行科技部发布了《人脸识别线下支付安全应用技术规范(试行)》，正式制定了人脸识别在金融支付领域应用的技术安全标准。基于这个标准，央行设计了一套完整的测试方案，但是科技企业要通过这个测试是非常非常困难的。
 

     为了保证最高的安全等级，用大量真实的材料进行测试，相当于汇集了很多技术公司、算法公司、业务公司的思想和经验，为测试企业设定了最高的挑战值。
 

     为了应对这样极端的挑战，他们还在准备阶段为自己设计了难以想象的攻击场景。比如半遮挡的面具(上面是面具，下面是真人)，或者半透明的面具。这种面具不仅可以通过假身份证检测出来，还可以通过人类活动进行验证。可以说很难防范，也是目前伪造技术的极端手段。当然，这些材料的成本非常高。
 

     这也解释了目前大家特别关注的戴口罩刷脸的问题。口罩只覆盖了人脸一半的生物特征信息，只要有另一半信息，人脸识别算法就能通过。目前，鉴于目前疫情期间的特殊需求，一直在优化戴口罩识别的算法，将大大改善用户体验。
 

应对多场景安全需求
 

     首先，我们来看看多模态的必要性。人脸识别依赖于摄像头，传统的摄像头主要是RGB，但3D摄像头的技术近年来越来越成熟，真正的主动人脸在3D摄像头的成像下会有清晰的面具结构。2D和2.5D的假人脸在3D相机成像下是一个平面，3D相机的人脸安全等级高于单目RGB相机。

     “单一的模型相当于用一个人的经验来做判断。多个模型相当于被很多人讨论分析判断。每个人的视角和经历都不一样，所以综合判断后的结论更可靠。”一位业内人士生动地进行了对比。有些企业采用了提高单个算法精度的方法，而京东数码事业部采用了多种算法结合的方法，可以应对更丰富的场景——这就是多模型的价值。

     综上所述，多模态和多模型保证了解决方案设计的高安全性。多服务、多场景的应用实践是建立在大量数据和经验的基础上的，不断细化这种解决方案，提高其安全性。