얼굴 인식에 있어서 대부분의 사람들은 사랑하고 미워한다. 그들이 사랑하는 것은 편리하고 빠르며, 싫어하는 것은 안전위험이다. 용의자' AI 얼굴 변경' 은 얼굴 인식을 속여 범행을 저질렀다. 올해 경찰이 적발한 시민 개인 정보 도용 사건 두 건에서 범죄 용의자는 모두' AI 얼굴 변경 기술' 을 이용해 시민 사진을 불법으로 입수해 사전 처리를 한 뒤' 사진 활성화' 소프트웨어를 통해 동적인 동영상을 만들어 얼굴 검증 메커니즘을 속여 범행을 했다는 점에 유의해야 한다.

전문가들은 현재 가장 간단한 얼굴 인식은 사람의 얼굴에서 추출한 6, 8 개의 특징점만 모으면 된다고 말한다. 그러나 복잡한 얼굴 인식은 사람의 얼굴에 수십 개, 심지어 수백 개의 특징점을 수집하고 추출해야 한다. 휴대전화를 잠금 해제하는 것보다' 얼굴 닦기' 지불,' 얼굴 닦기' 등 앱이 채집한 얼굴 특징점이 많아 보안이 자연스럽게 높아진다.

또한 생체 특징을 위한 생체 검사 기술이 개발되어 스캔 개체의 생체 징후를 효과적으로 식별하고 인식 시스템이 사진이나 마스크를 얼굴로 삼을 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

일부 인터넷 거래 플랫폼에서는 2 위안으로 수천 장의 얼굴 사진을 살 수 있지만, 얼굴 사진 5000 여 장의 정가는 10 원도 안 되는 것으로 조사됐다.

개인 정보가 포함된 얼굴 사진이 불법분자들의 손에 넘어가면 사진 주인은 정밀 사기, 재산 손실, 심지어 얼굴 정보가 돈세탁, 흑색관련 등 위법 범죄 활동에 이용돼 형사소송에 휘말릴 수도 있다. 전문가의 관점에서 볼 때, 현재 얼굴 인식 기술의 위험 포인트는 스토리지 링크에 더 집중되어 있다. 얼굴 인식 어플리케이션의 다양성과 통일된 업계 표준이 없기 때문에 대량의 얼굴 데이터는 애플리케이션 사업자 또는 기술 공급업체의 중앙 집중식 데이터베이스에 저장됩니다.

데이터 탈민 여부, 보안 여부, 알고리즘 교육에 사용되는 것, 파트너가 공유할 것, 외부 세계는 알 수 없습니다. 그리고 서버가 침입하면 매우 민감한 얼굴 데이터가 유출될 위험이 있습니다.