近日，多家媒体曝出某银行因采购的人脸识别系统存在漏洞导致多位储户数百万元存款被盗刷的新闻，让本已在金融领域应用多年的人脸识别技术重新成为了舆论的焦点。

　　“人脸识别技术还能在金融行业应用？”

　　“能！”

　　一噎之故，绝谷不食？

　　在高度数字化的金融领域，几乎每时每刻都会发生通过人脸识别完成的身份验证，而此“盗刷事故”的受害者均为同一银行储户，不该以偏概全的否认人脸识别技术为金融安全做出的贡献。

　　目前常见的金融验证包括密码验证、手机验证、身份证验证、预留信息验证、指纹验证、人脸验证等方式。其中人脸、指纹等生物验证方式在盗取、伪造难度上明显高于其他几种验证方式，是守护着金融安全的一道重要防线。同时，人脸识别的便捷性更是其他验证方式无法取代的。

　　因此，金融行业对人脸识别技术的刚需毋庸置疑。

　　防微杜渐，未雨绸缪。

　　传统金融行业多是采用的2D面部识别，辅以深度信息活体检测的“2.5D”人脸识别方案。该方案在信息采集和识别的核心环节仍依靠的是二维数据与算法，勉强可以应对常规的攻击手段，但在遭到更具针对性的专业定向攻击时，便显得有些力不从心。

　　此次盗刷事故中的银行储户身在北京，但是资金却被远在台湾的犯罪分子盗刷。犯罪分子很有可能便是利用了针对该行人脸识别系统的专业手段，对银行的人脸识别系统进行定向欺诈攻击，实施犯罪。

　　为了避免“盗刷事故”再次发生，金融行业也正在积极推进传统人脸识别方案的革新升级，提前消除可能存在的安全隐患。

　　精益求精，安全可靠！

　　在这场欺诈与反欺诈的战争中，全栈技术真3D的人脸识别方案正是破局关键，成为保障金融用户的一把大新锁。三维人脸识别在获取数据后还会利用RGB和深度信息的配准，从而高精度地重建三维人脸模型，基于重建的三维模型去进行特征提取和识别比对等应用，远高于传统人脸识别方案的安全性与识别准确率。

　　的卢深视自2015年诞生便始终专注于三维机器视觉和人工智能领域，不断加强技术的创新与沉淀。针对金融领域实际人脸识别系统的痛点需求，的卢深视推出面向金融场景的智能模组“青鸾”。“青鸾”可充分采集人脸完整的深度、纹理颜色、高精度几何形状、尺寸和近红外纹理等信息，再利用深度神经网络提取目标人面部独有特征，极大提高了对目标活体检测乃至识别对比的准确率。

　　的卢深视不断挑战国内外最新、最严苛的检验标准，以驱动技术的完善精进，进而确保产品方案始终可以抵御时下各种安全威胁：

　　的卢深视以谷歌生物识别安全协议为验证标准，在错误接受率（FAR）基础上，额外引入欺骗接受率（SAR）指标，加强衡量人脸识别的安全性。FAR用于衡量随机目标在进行人脸识别时被错误识别为其它人脸的概率，但无法提供足够信息评估模型抵御定向攻击的效果；SAR用于衡量面对针对性的使用高度相似、仿真的手段，成功进行定向欺骗攻击的概率。的卢深视在SAR测试中达到低于百万分之一的结果，充分证明其人脸识别技术在抵御专业攻击者时的实力。

　　的卢深视自主研发的3D高精度结构光相机“青鸾”及3D人脸识别算法连续多次通过BCTC权威技术认证，获得人脸识别技术检测（活体检测）增强级认证，达到国家认证的金融支付增强级安全标准。面对二维/三维假体攻击，识别正确率高达99.995%，指标高于增强级标准（99.9%）一个数量级，更加有效地拦截多种角度、光线、距离、姿态及材质的二维图像与三维头模攻击。

　　在落地验证方面，“青鸾”通过了微信支付严格的测试和认证，成为微信支付3D摄像头供应商之一，每日为数以亿计的微信支付用户提供安全、便捷的“刷脸支付”服务。

　　“魔高一尺，道高一丈”

　　信息安全的攻与守从未停止，面对层出不穷的高科技犯罪手段，我们只能凭借更强大的技术作为武器“以暴制暴”。人脸识别技术在各行各业的应用是大势所趋，在金融领域大规模升级3D人脸识别方案的背景下，的卢深视怀着对技术的敬畏潜心研发产品，精心雕琢面向金融领域的全栈技术真3D人脸识别方案，为每一位金融用户提供安全可靠的人脸识别服务。