两元钱就能买上千张涉隐私人脸照,

两元钱就能买上千张涉隐私人脸照你可以花两元钱买成千上万张私人脸部照片，现在越来越多的事情可以通过刷脸来完成，比如用手机解锁脸，用购物刷付款脸等等。这使得我们的生活非常方便，但同时也带来了一些安全隐患。近日，记者发现，平台部分网上交易可以用2元钱买到数千张与隐私相关的人脸照片，而这些照片落入不法分子手中，很可能造成巨大的的危害那么，人脸识别对隐私有哪些影响呢？你可以用Best边肖了解更多~

2元钱就能买上千张涉隐私人脸照

近日，由国家信息安全标准化技术委员会等机构成立的App专项治理工作组发布了《人脸识别应用公众调研报告（2020）》。

报告显示，超过90%的受访者使用过人脸识别，其中“刷脸支付”最受欢迎。但60%的受访者认为人脸识别技术有滥用倾向，30%的受访者表示因人脸信息的泄露和滥用而遭受隐私或财产损失。

调查显示，越来越多的人开始接受和使用人脸识别，但同时也担心是否到处“刷脸”会造成个人信息泄露。在“刷脸”时代，我们的脸信息安全吗？

对于人脸识别，大多数人又爱又恨。他们喜欢的是它的方便，讨厌的是安全风险。

今年8月13日，杭州钱塘新区公安部门抓获两名犯罪嫌疑人，他们在多个网络平台窃取数千条个人信息进行倒卖。今年年初，浙江衢州也破获了一起盗窃公民个人信息的案件。犯罪嫌疑人利用窃取的信息注册了一个平台金融账户，非法获利数万元。值得注意的是，这两起案件的犯罪嫌疑人利用“AI变脸技术”非法获取公民照片进行一定预处理，然后通过“照片激活”软件生成动态视频，欺骗了人脸验证机制，实施犯罪。

据记者调查，在平台，的一些网上交易中，花2元钱就能买到数千张人脸照片，而5000多张人脸照片的价格还不到10元。浏览商家的素材库，里面全是真实生活照片，自拍等充满个人隐私的照片。

当记者询问客服这些图片是否涉及版权时，客服断然否认，但无法提供任何可以证明照片版权的材料。可以想象，如果这些含有个人信息的人脸照片落入犯罪分子手中，照片所有者不仅可能遭遇精准诈骗，遭受财产损失，甚至可能因为其人脸信息被用于洗钱、涉黑等违法犯罪活动而卷入刑事诉讼。有关部门也在加大打击倒卖人脸信息违法行为的力度。

为了减少信息泄露，人脸识别技术需要不断升级，但是技术升级怎么实现呢？这就要说海量人脸信息的另一种用途了。

专家表示，人脸识别技术的发展不仅需要连续的优化算法，还需要海量的人脸数据进行训练和测试。在用户授权的情况下，绝大部分人脸数据被技术提供商用于系统的训练。另外，回火系统使用的人脸数据都是已经脱敏的大数据，不再有个人信息，不能直接或间接识别自然人对应的人。

除了人脸识别领域技术的不断进步和风险的消除，相关法律法规的颁布就更有必要了。

我们的人脸信息被采集之后，究竟保存在了什么地方呢？

据专家介绍，由于人脸识别应用的多样性和缺乏统一的行业标准，大量的人脸数据存储在每个应用运营商或技术提供商的集中式数据库中。数据是否脱敏，安全性是否到位，哪些用于算法训练，哪些会被伙伴分享，外界不得而知。此外，一旦服务器被入侵，高度

为了堵塞这个漏洞，专家们提出了分层授权、分布式数据脱敏和加密。

中国科学院自动化研究所研究员、中国科协“源新闻”专家库成员张兆祥：从人脸的原始图像到信息提取的整个过程，我们可以在这个过程中为不同的用户分配不同的阶段。在数据脱敏或剥离自身ID信息的情况下，提供一系列人脸识别服务。

专家进一步指出，应对face数据存储建立更为严格的标准和规范，技术开发者和App运营者不应以自己的方式成为数据孤岛，只求技术变革，忽视隐私风险，而应在更为严格的监管和法律、行业规范下收集、使用和存储数据。

中国科学院自动化研究所研究员、中国科协“源新闻”专家库成员张兆祥：其实从安全的角度来说，我们迫切需要行业提供一套标准，让我们有一个可遵循的标准，可以有效防止这样敏感的身份数据被泄露。

越来越多的人在越来越多的场合使用人脸识别。想象一下，当这些聚集在一起时，有多少面部信息。那这个人脸信息是干什么用的呢？有些技术开发者或者App运营商确实存在信息泄露的问题，导致了面子信息的滥用，甚至形成了黑色产业链。

人脸识别对隐私的影响

原来笑话里“刷脸”的时代真的来了。据报道，9月份，“刷脸”的消息频频进入公众视线：北京某大学宿舍楼全部安装了人脸识别门禁系统；杭州某餐厅可以“刷脸”付款；多家银行可以“刷脸”转账；最新生产的iPhone X也支持Face ID和支付……人脸识别技术的应用“爆炸”。随着人们隐私意识的提高，这些应用背后的用户消费隐私安全吗？

人脸不仅可以显示身份，还可以显示许多其他信息，这些信息也可以通过机器读取。这也带来了一些好处。一些公司正在通过分析面部特征来自动诊断罕见的遗传疾病，如哈杰杜-切尼综合征。与其他可能的方法相比，这种疾病发现得更早。

一个测量情绪的系统可能有助于自闭症患者更好地理解他们难以捉摸的社会信号。但这项技术也构成了威胁。斯坦福大学的研究人员已经证明，该算法能够以81%的准确率识别男同性恋者和异性恋者的性取向。人类只能达到61%。在同性恋是犯罪的国家，一个可以从面部推断性取向的软件是令人恐惧的。

不太暴力的歧视也可能变得普遍。雇主可能会根据自己的偏见拒绝雇用某人，而面部识别可能会使这种偏见成为常态，使公司能够根据种族和显示智力和性取向的特征过滤所有的工作申请。夜总会和体育场可能压力很大，可能需要扫描游客的面部，以识别暴力威胁，从而保护人们。

另外，这种系统可能对非白皮肤的人有偏见，因为用来训练算法的数据集大多是白脸，所以这种算法不适合其他种族。这种偏见已经出现在影响法院保释和判决决定的自动评估工具中。

最终，连续的面部记录和用计算机数据测量现实世界的小工具可能会改变社会互动的性质。隐藏齿轮有助于润滑日常生活。如果你的伴侣能察觉到每一个被逼的哈欠，你的老板能察觉到每一个愤怒的表情，婚姻和工作关系会变得更加真实，也更加不和谐。

社交的基础也可能发生变化，从一系列基于信任的承诺，到风险和回报的计算，这些都来自于计算机对人面部信息的解读。人际关系可能变得更理性，但也变得更像交易。

协调人脸识别与隐私关系

技术促进人的自主发展，课堂公共目标没有问题，需要保护隐私。那么，协调好三者之间的关系就是推动新技术应用的关键。

总体思路是从监控者和被监控者双方限制侵犯隐私，这在“教室等公共场所不存在侵犯隐私”的说法中有所暗示。而在有AI人脸识别系统的地方，被监控者显得更为谨慎，明显缺乏可操作性。一旦出现，不管用多长时间，都有隐私泄露的问题。此外，似乎只有在出于公共目的需要时，才监控观察者使用人脸识别技术是不可行的。守望者的公开行为可以被有效监控，但他的私人行为不能被监控，否则也是侵犯隐私。

一个有效的想法是将技术对象与其操作界面区分开来。人脸识别系统捕捉人的微表情，被视为技术对象与人的接触效果，通过操作界面实现。而显示器也通过操作人脸识别系统来达到识别他们微表情的目的。显示器的操作界面可以脱离真实的微表情识别区域，微表情识别和解读可以通过技术本身来实现，显示器只负责观看最终结果。

当监控者需要看到更多涉及隐私的信息时，可以在获得被监控者同意的基础上，由技术人员解码来实现。但是技术人员无法获得第一手的技术解码信息，需要通过另一个过程来实现。简而言之，技术流程本身就是为了达到保护隐私的目的而展开的。

AI人脸识别技术能提高人的学习吗？当然，如果使用得当。正确的应用是基于技术数据由个人自己使用的事实。学生可以根据AI分析自己的表现，提高自己的表现，改善自己的学习方法和态度，以满足自己的要求。但如果只是在监控意义上使用，侵犯了人的隐私，就有可能限制人的学习自由和积极性，阻碍人的学习。学习，归根结底，是个人的事情，包括卡尔波兰尼所说的个人知识的心照不宣的过程。