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刷脸支付“双十一”刷上千亿,别担心信息泄露

2019/11/13 17:16:00

现在我们每天都有一大批人使用刷脸支付,比如,刷脸乘公交车、刷脸入地铁站、刷脸吃饭、刷脸畅游景点等线下场景。与此同时,前几天的天猫双十一,也有一大批消费者为了抢商品加速付款而使用刷脸支付,比传统的密码支付或者指纹支付要方便快捷,当你输入密码时候,别人刷脸已经抢购成功了。您知道吗?双十一2000多亿战报其中少不了刷脸的功劳,如此大的数据支付宝都可以这么相信“刷脸”,你还需要担心“刷脸”的不安全吗?

天猫双十一破千亿


不用担心,因为“刷脸”的安全性一直在升级。不信是吗,先给你说说“刷脸”采用哪些技术保持其安全性?

什么是刷脸支付?

“脸”其实人的生物数据,这一段数据就是相当于你的支付密码,而每个人的生物数据是各不相同的,即使你是同卵双胞胎也无法做到“复制黏贴”。

要说到刷脸支付,大部分人只是使用,却不知道它是应用那些技术。

一、刷脸支付设备性能验证

主要测评图像采集设备的电源适应性、气候环境适应性、基本软硬件配置、以及图像采集单元等。不同规格的摄像头(单目、红外双目、结构光、TOF等)参数要求不尽相同,需从分辨率、最大帧率、同步性以及精度几个方面进行综合评估。

二、人脸识别性能测试

BCTC已建立百万级别人脸测试样本库,可满足1:1人脸验证和1:N人脸辨识的检测需求。这有效防止出现整容或者双胞胎相似度高而存在的安全风险。

(1)1:1人脸验证测试

通过计算正确接受率、正确拒绝率、错误接受率和错误拒绝率,评估算法在特定阈值下的识别性能。同时通过ROC曲线的AUC面积,更为全面地评估算法的整体性能。

(2)1:N人脸辨识测试

将样本与人脸库样本进行一致性的对比测试,进一步检验算法的性能。金融行业规定N=500的误识率为万分之一时,正确率需≥98.3%;误识率为十万分之一时,正确率需≥98%。

针对1:N人脸辨识测试BCTC可提供百亿、千亿级的测试比对量,更好地评估算法的符合性,避免因测试样本量低而产生的误差。除此之外,BCTC还通过图像处理技术检验算法是否存在缺陷,进一步验证算法的准确性。

三、活体检测

刷脸支付的活体检测技术主要检测捕捉到的人脸图像是否来源于活体,可通过静态照片、动态视屏流、防生物材料面具头模、3D结构模式等手段检验活体检测技术的识别度。

活体检测具体可分为二维静态纸质图像、二维静态电子图像、二维动态图像、三维面具、三维头模以及真人攻击等。要求样品在不同光线、距离、角度等外界因素的影响下开展多维度的攻击试验,当LDAFAR指标(活体检测错误接受率)为1%时,LPFRR指标(活检测错误拒绝率)应小于等于1%。目前,BCTC已建设活体检测自动化测试平台,可实现多层次的自动化测试。

四、终端安全检测

主要从受理终端通用安全、物理安全、逻辑安全、通讯安全和交易安全等五个方面进行测试评估。

至此,想必大家对人脸识别技术检测有了初步的了解。随着新一代信息技术的发展和应用,人脸识别技术将迎来广阔的发展前景,然而新技术应用在提高服务便捷性的同时,其安全性也应引起行业各方的广泛重视。BCTC为产业各方提供完备的一站式生物识别检测服务与解决方案,保障新技术应用安全,期待与您合作交流。

5G网络带火了刷脸支付

人脸识别技术虽然在2015年已经在一些情景应用,但实际上开始商用是在2018年年底支付宝推出的“蜻蜓一代”,5G移动网络普及商用后,线下场景陆陆续续露出刷脸支付的影子,随着支付宝、微信和银联的极力推广下,刷脸支付成为了我们每天都会接触的内容。“刷脸”进景点、“刷脸”看病、“刷脸”乘车、“刷脸”吃饭、“刷脸”逛景点、“刷脸”进校园等各类应用场景涌现,让它的安全便捷性在最近也登上热门话题。这些应用是日常最常用的,也是刷脸支付被应用最广泛的。

综上所述,放心的使用刷脸支付,不用担心信息泄露,技术只会不断升级,“脸”是不会消失的。

本文转自:www.zgjiuzhou.cn,侵权请联系


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