尽管人脸识别技术在许多领域为我们提供了便利，但也带来了一些潜在的风险和挑战，尤其是在安全性和隐私保护方面。例如，人脸识别系统通常应用于无人值守的场景中，如门禁系统和手机解锁。攻击者可能仅通过一张目标人物的面部照片就能骗过验证系统，获得未经授权的访问权限。
为了应对这类风险，研究人员开发了活体检测技术。活体检测要求用户在验证过程中随机做出一些动作，如眨眼或转头，以确认验证者是真人而非照片或视频。这种动态验证方式能有效过滤掉静态的伪装手段，提升系统的安全性。然而，随着视频伪造技术的进步，攻击者现在已经可以实时合成目标人物的虚假视频，并利用这些视频来骗过活体检测。如何快速检测伪造的验证视频是目前一个重要的研究方向。
另外，基于对抗样本的仿冒攻击给人脸识别系统带来了新的风险。攻击者可以通过佩戴特制的眼镜或其他装饰物欺骗人脸识别系统，使其将攻击者误认为是目标人物。图 中的左图展示了一副仿冒眼镜，这种眼镜可以让系统错误地识别佩戴者的身份；右图展示了伪装攻击的具体效果，其中上一列是佩戴眼镜的攻击者，下一列是系统识别出的人物。
Deepfake 技术，用后面绿布前的人物动作控制前面BBC 主持人的动作。图片来源：Olivia Parker 2019.
仿冒效果，上一列的人戴上仿冒眼镜后被识别成下一列对应的人。图片来源：Sharif
et al., 2016.
随着这些新型攻击手段的出现，人脸识别系统面临的安全挑战也愈发严峻。如何有效地检测和防范这些仿冒行为以确保验证过程的真实性，已经成为当前人脸识别技术的重要课题。此外，隐私泄露和数据滥用问题也值得我们高度关注。由于人脸识别技术涉及个人的生物特征数据，这些数据一旦被不当利用或泄露，将会给个人隐私和安全带来严重威胁。
