人臉識別技術是人臉識別系統的壹種，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認和身份搜索等壹系列相關技術。但目前壹些技術還不成熟，種族歧視、性別歧視等諸多問題不斷湧現。壹項研究測量了人臉識別技術在識別不同種族和性別的人臉方面的效果。結果顯示，膚色越深，識別率越低。在識別黑皮膚女性時，錯誤率幾乎達到35%。另壹份研究報告顯示，在壹個廣泛使用的人臉識別數據集中，超過75%的圖像是男性，超過80%的圖像是白人。
首先，技術創新和改進很重要。只有鼓勵和支持技術創新，才能解決數據傳輸、存儲和處理的問題，防止黑客攻擊，防止數據泄露，建立安全的生態環境。完善人臉識別網絡和信息安全法律法規，壹方面嚴格市場準入，堅決打擊假冒偽劣產品；另壹方面，要加強對個人隱私的保護，規範個人圖像數據的使用，不得非法挪用和出售，侵犯他人權利。人臉識別技術經歷了從快速落地到多領域應用的井噴式發展。現在開車刷臉，繳費刷臉，自動取錢刷臉，甚至從公廁拿紙刷臉？
首先，人臉識別相對於指紋識別沒有強制性，指紋識別必須采集指紋信息。它不需要考生主動提供任何信息，只要妳露出臉，它就能在不經意間認出妳。所以人臉識別在便捷性和隱蔽性上更有優勢。在互聯網環境下，無論人臉識別還是指紋識別，壹旦采用生物特征認證，就會有壹個特征數據庫，所有的生物特征數據壹進入計算機就會被轉換成計算機代碼。只要是代碼，都可以被截取、重放、重構。服務器存儲了大量的用戶特征數據庫。壹旦特征庫被黑客或不法分子獲取，後果將無法挽回。畢竟密碼丟了可以改，但是生物信息不能更新。壹旦傳出去，不可能有第二張臉讓妳換！
其實對於這類數據的安全性，最好的辦法就是選擇防禦較高的服務器。如果服務器端攻擊高，可以選擇國際防禦。這種防禦可以在海外提供更高的防禦，價格也相對便宜。當攻擊來臨時，它可以自動切換到海外航線。即在沒有受到攻擊的情況下，香港服務器可以正常使用，保證良好的訪問速度。當攻擊來臨時，去海外會慢壹些，但是可以抵禦更高的攻擊，保證我們刷臉時的安全風險。