微商网消息：
推出多项新专利
支付宝的专利说明书显示，目前业内存在被动刷脸行为，即第三方持有用户设备，在用户不知情的情况下完成用户的刷脸验证行为。 此类方式很容易使用户遭受资金损失或其他损失。 本发明可以通过分析用户的刷脸行为来识别被动刷脸的风险，避免用户因被动刷脸而造成的损失。
具体地，该检测方法包括三个步骤：获取目标移动终端刷脸行为时的姿态特征数据； 将数据输入预训练的姿势识别模型，得到对应的刷脸行为类别； 根据行为类别，判断是否为被动刷脸行为。
简单来说，该专利可以用来识别刷脸行为是否自愿、是否存在欺诈行为。 支付宝告诉北京商报记者，“这是为了提高刷脸支付安全性而进行的技术改进。支付宝每年都会在安全领域申请大量专利，以保证用户安全。”
正如支付宝所说，这项技术不仅提高了人脸识别的准确率，也有助于刷脸支付的安全性。 易观分析金融行业高级顾问苏小睿进一步解释说，该专利进行的分析检测可以集成到用户终端中，无需额外的设备，防止终端设备对用户进行偷拍。持有人，涵盖第三方持有人。 一些用户用手机偷拍主人的照片，手机上的其他“流氓应用程序”也偷拍主人的照片。 从以往的情况来看，设备拥有者的偷拍行为比他人的偷拍行为更加隐蔽、危害性更大。 过去需要通过系统级的隐私保护方法来保护。 当系统本身没有得到很好的保护时，设备所有者往往束手无策。 不过，该专利消除了对该系统的依赖，填补了相关领域的空白。
“这项专利技术对刷脸安全和强制刷脸行为有非常好的矫正效果，并且可以检测刷脸系统是否超出了获取用户面部数据的范围。” 联合主办的浙江大学国际商学院数字经济与金融创新研究中心主任、研究员潘和林评价道。 但专利的有效性需要在申请实践中确定。
北京商报记者注意到，不仅是支付宝，类似的专利技术也在不断涌现，以提高人脸识别的安全性。 就在11月17日，中国建设银行股份有限公司也公布了“一种人脸识别处理方法及装置”。
专利摘要显示，该方法的具体实现包括：接收人脸采集接口采集到的原始人脸图像，将原始人脸图像输入到预设的颜色模型中，获取每个像素点的色调值和亮度值。 确定色调利用值在预设色调范围内且亮度值在预设亮度范围内的像素集合来获取原始人脸图像中的肤色区域，并对肤色区域进行审核并加工； 经过审核后，调用预设的人脸检测模型来识别原始人脸图像。 人脸图像中的人脸是否完整，响应于识别结果完整，将原始人脸图像传输至人脸识别接口进行处理。
“该实现方法增加了人脸图像评估环节，评估通过后，会将人脸图像发送至人脸库进行识别处理，以提高人脸库识别的成功率，改善用户的刷脸支付体验。” 建行表示。
优化识别流程
严格遵守用户隐私
随着以刷脸支付为代表的支付技术和设备的不断创新，刷脸识别在各个商业领域得到广泛应用的同时，也带来了很多隐忧。 例如，人脸识别偏差、被动、非自愿刷脸等都给用户使用刷脸支付带来了很多麻烦。
在业内人士普遍看来，刷脸支付虽然方便灵活，但也存在不足之处。 潘和林表示，目前刷脸支付最大的缺点体现在两个方面：一是刷脸验证存在安全问题。 刷脸验证方可能过度获取用户信息，侵犯用户隐私，而对数据的保护却“形同虚设”。 ，导致相关数据丢失； 如果人脸识别技术不达标，就会通过虚拟图像、人工智能等技术绕过验证。 二是刷脸技术存在强制刷脸或被动刷脸，在用户不知情的情况下获取用户的人脸数据。
博通咨询首席分析师王鹏博补充道，如何识别交易链条中的风险，识别风险后如何及时断开风险，以及交易后个人信息的存储和使用都是值得注意的问题。
人脸识别支付技术的不断完善，正是为了解决人脸识别支付的风险。 一位支付机构的技术人员告诉北京商报记者，他们一直在进行技术研发，以解决各种问题。 例如，结合大数据、隐私计算等手段，目前的模型已经可以识别“屏幕上的面孔”，或者在戴头巾或闭上眼睛的情况下被动扫描面孔。 “提高人脸识别准确率是一个不断攻防的过程。”该技术人员表示。
正是由于人脸识别支付在“识别人体生物信息”方面的特殊性，目前的技术缺陷对各支付企业提出了更高的要求。 “在优化刷脸支付的安全要求和保护用户隐私方面，支付企业需要加大技术领域的研发力度，细化被动刷脸的特性，不断提高刷脸支付的效率和准确性。”刷卡付款。” 苏小睿说道。
在盘和林看来，支付企业首先要完善人脸识别验证技术，更重要的是要严格遵守个人信息保护规定，比如获得用户同意和授权，对用户人脸识别数据采取最小获取原则。 最后，人脸识别必须与其他技术结合使用，仅靠人脸识别无法完成验证。
王蓬博还指出，目前人脸识别支付效率更高，支付时效性、基于模型的人脸轮廓识别等技术已经成熟，但从识别意愿到信息保护的一整套系统流程还有待完善。配合监督。 标准，然后在用户侧形成共识。
北京商报记者 岳品玉 董汉轩
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