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    刷臉支付的風險成因及規制需求

    2022-03-17 來源:安全付 作者:安全付

      長期以來,金融法治的進步呈現出“問題驅動型”的特點,通常是先出現監管套利空間,爾后逐漸催生出新的法律規范。“智能金融的發展史實際上就是一部和法律博弈的歷史,周而復始地重復著智能金融工具由專業人士專用走向普羅大眾的過程。

      同時,智能金融又會因為缺少監管而引發危機。”作為支付領域的“后來居上者”,刷臉支付具有高風險的特質,這一方面是因為人臉這類生物識別信息只要被錄入系統就有被泄露的風險,另一方面則是因為“‘臉’在社會文化中的意義和功能,使其內在蘊含著人的尊嚴”。同時,憑借其獨特優勢,刷臉支付技術已在金融行業掀起了一場前所未有的支付變革。

      一、刷臉支付的獨特優勢

      早在2018年12月,人民銀行聯合發改委、科技部、工信部、人社部和衛健委下發《關于開展金融科技應用試點工作的通知》,在重慶、廣州、杭州、武漢、長沙等直轄市和省會城市陸續啟動商業銀行刷臉支付的試點驗證和推廣工作。在長達三年的時間里,刷臉支付本身得以長足發展,不斷拓展技術適用的空間和范圍,并大幅降低其設備的運行和使用成本。之所以能夠迅速“跑馬圈地”,同刷臉支付的五大“破壞式”創新密不可分。

      其一,革新支付體驗。刷臉支付是對既有支付方式的全新變革,用戶無需攜帶現金或銀行卡,也無需掃描二維碼或牢記各類賬號、密碼,僅需攝像頭刷臉即可完成支付。在線上場景中,用戶不再需要反復輸入密碼或口令;在線下場景中,用戶甚至只需在收銀機前“露面”,即可瞬間實現“閃付”。據悉,輸入6位密碼平均至少3秒左右,指紋支付大約耗時1秒,刷臉支付卻僅需0.3秒。

      其二,突破支付障礙。老年人、殘障人士等弱勢群體較少使用電子設備,常被視為數字化轉型中的“科技棄民”。對于這部分人而言,刷臉支付明顯比刷卡、掃碼等支付方式更加友好,突破了支付介質,真正實現了“零載體無感支付”。

      其三,消除獲客成本。在刷卡支付語境中,手機前置攝像頭就能完成用戶的核驗和特征錄入;過去必須在營業時間親自到銀行柜臺辦理的開戶手續,現在可以在任何時段、任何地點迅速完成;谶h程刷臉的在線貸款和理財業務,在優化客戶體驗的同時,大大提升了金融服務效率,銀行也以幾乎可以忽略不計的成本獲得了更多增量客戶。

      其四,提升推廣效率。傳統的指紋、聲紋、虹膜等生物識別手段對用戶配合度和設備要求較高,商家的推廣應用成本非?捎^。人臉識別并不需要特別的硬件或設備,高于一定分辨率的手機攝像頭即可滿足要求。配合國家身份證底庫,信息和身份的比對無需用戶額外提供身份照片,所有用戶均為零成本參與。技術手段的“接地氣”,使得刷臉支付比其他生物識別技術更容易大規模推廣。

      其五,拓展場景邊界,F金、刷卡、掃碼等支付手段幾乎不具有擴展性,而刷臉支付則不然。結合購買現狀和已經掌握的用戶信息,商家可以通過可視屏幕同支付者交互,或精準推送廣告,或推薦會員制服務等,極大地拓展了支付服務的邊界,帶來了更多的商業想象空間。

    刷臉支付

      二、刷臉支付的風險成因

      回顧支付行業的發展歷程,效率和安全始終身處天平的兩端,此消彼長。刷臉支付的安全風險,同人臉識別技術的固有風險密不可分。

      其一,人臉識別系統可被破解,隱私侵害便向財產侵害蔓延。人臉識別的不同技術手段,均有被破解的可能;诨铙w識別的人臉識別技術可能被制作精良、細節逼真的面具破解,基于實時重建的人臉識別技術可能被3D建模制作出的仿真人像破解。例如,浙江省嘉興市小學生用打印照片替代真人刷臉,騙過小區豐巢智能快遞柜,取出他人貨件;某團伙非法搜集公民身份信息,利用軟件合成了547個3D頭像,通過了支付寶賬戶的人臉識別認證并從中牟利數萬元;Kneron公司利用3D面具成功欺騙了支付寶和微信的刷臉支付程序,引發業界關注。人臉識別系統屢遭破解,主要是竊取人臉信息比竊取數字密碼、套取指紋信息要容易得多。“人臉數據0.5元一份、照片活化修改軟件35元一套,……利用人臉數據可以幫他人解封微信和支付寶凍結賬號,還能繞過知名婚戀交友平臺及手機卡實名認證的人臉識別機制。”人臉信息完全暴露在外,通過多角度拍照即可取得,不像儲存在人腦中的數字密碼,非采取特別手段難以攻破,也不像指紋信息那般偷偷摸摸、不知不覺難以采集。在人臉信息如此易采集的情況下,目前某些人臉支付系統仍在使用靜態識別而非動態檢測的技術手段,其風險不可小覷。

      其二,人臉特征具備不穩定性,刷臉支付的穩定性因此也受到影響。同數字密碼、指紋和虹膜等生物特征相比,人的臉部特征并非一成不變。隨著時間的推移,人的面部外觀會逐漸發生改變,青少年的面部變化尤其明顯,事故、整容、過敏以及大幅增重或減肥,都會造成當事人的容貌變化,致使系統無法識別;瘖y一般不會改變臉部特征,但妝容較濃時有一定概率會導致系統難以比對關鍵點,帶墨鏡、口罩、裝飾品時,亦是如此。面對人臉識別系統的攝像頭時,俯仰或左右側面較多、發型變化較大,甚至表露出豐富的表情,都會降低系統識別的準確度?傊,人臉識別極易受外部因素的干擾,雖然識別的準確度較高,但準確識別的概率卻不穩定。受制于人臉識別系統的不穩定性,刷臉支付系統的穩定性也無法100%保證。

      其三,形式審查把關不嚴,直接影響用戶資金使用安全。在簽訂刷臉支付用戶協議階段,用戶并不需要提交自己的照片。之后,有資質的刷臉支付機構在進行身份核驗時,主要是向全國公民身份證號碼查詢服務中心提出申請,將攝像頭中的人臉信息同庫中的照片進行比對,此外也會參考人民銀行和公安部聯網核查系統中的照片留檔。但是,無論作為參考基準的身份照片從何而來,照片更新速度慢、像素有限等,都成為制約人臉識別系統準確性的因素,而多個源頭的比對和驗證,又必然增加通信成本。在女子“被刷臉”辦卡背上萬元貸款案件中,主審法官認為:“該案‘被刷臉’背后反映的是傳統借貸機構放款時‘形式審查’的弊病,以‘身份證照片和本人看起來差不多’便審核通過。”由于用戶的資金同人臉驗證相綁定,驗證環節的把關不嚴將給掌握他人人臉信息的不法分子可乘之機,最終給用戶資金帶來安全風險。

      三、刷臉支付的規制需求

      “在法治社會中,規制的存在往往與風險密不可分。”倘若只是人臉識別的連帶風險,刷臉支付并不需要額外的規制手段。然而,自從問世之日起,刷臉支付的安全性就備受質疑,這主要是因為,人臉識別技術在支付領域的應用,為人臉識別技術從第一階段向第二階段的嬗變提供了土壤。

      第一階段的人臉識別,是基于人的相貌特征、臉部結構進行身份驗證、信息比對的生物特征識別技術,主要用于實名認證、賬戶登錄、門禁控制、交通出行、考勤打卡、政務服務、人員查找等,對應的是《信息安全技術人臉識別數據安全要求(草案)》(以下簡稱《國標草案》)中人臉驗證和人臉辨識的場景。第二階段的人臉識別,是基于人的表情、神態、儀容、變化進行用戶側寫、態度判斷的自動化決策技術,即《國標草案》中人臉分析的場景!2018年人工智能報告》(AI Now Report 2018)顯示,人臉識別技術已經能夠根據信息主體的表情變化和眼神微動對其進行內在情緒和心理狀況的情感識別。

      人臉識別和人臉分析的差別在于,通過人臉確認身份的步驟完成后,是否還存在其他目的的后手自動化決策,亦即是否存在情感計算。所謂“情感計算”,也稱“情緒智能識別技術”,泛指“以人工智能技術打底,對個體情緒或其情感進行識別和推斷的計算手段”。“相關人臉數據文件或照片可能被自動化地上傳至特定數據庫進行實時比對和關聯,導致沒有經過認證對象的知情和授權而脫離場景地理解和使用人臉數據。”基于人臉識別的情感計算曾一度被違規用于消費場所中,為銷售員進行“信息賦能”:當消費者的面部被人臉識別系統自動抓取后,后臺會識別消費者身份、年齡、性別及到店次數、消費記錄等信息,借此判定消費者心情和消費偏好等。例如,2020年,“售樓處安裝人臉識別無感抓拍看房者”現象引發地方政府部門關注,杭州、南京、天津、昆明等地先后出臺物業條例,禁止非法采集人臉信息;2021年中央電視臺“3·15晚會”上,科勒、寶馬等使用人臉識別攝像頭的情況被曝光。

      由于刷臉支付幾乎完全在商業場景中進行,而商業的逐利本質通常伴隨著業務的拓展,刷臉支付幾乎是順其自然地從單純的“賬戶定位—資金結算”向情感計算躍遷,這是刷臉支付需要主要防范的新問題、新風險。碎片化的刷臉支付信息就像是無關緊要的噪音那般,但經過大數據的整合之后,別有用心的信息處理者可將零碎分散的噪音組合成意義非凡的旋律,從中取得信息主體“不足為外人道”之秘密、甚至是事關金融穩定和行業健康發展的重要信息。資金安全只是刷臉支付的“近憂”,不負責任的概括同意、不明不白的授權捆綁以及隨之而來的自動化決策歧視,才是困擾信息主體的“遠慮”。如何在控制傳統人臉識別風險的同時,對刷臉支付的獨特風險予以規制,是本文的研究重點。

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