识别错误、人脸代刷、数据安全无法保障……人脸识别这项技术自诞生以来就遭受着各种各样的怀疑或指责，然而真的立法禁止人脸识别会怎样？大多数人都没敢这么想，然而美国旧金山却这么做了。

旧金山政府早在今年5月14日就颁布法令禁止警方及其他机构使用人脸识别设备，结果到现在也没有禁止成功，他们发现总有市民想要启动人脸识别设备，面对这种“野火吹不尽”的现象，旧金山的执法人员大概内心也是凌乱的。

而更让他们凌乱的是他们发现，他们最大的对手正是来自国内的企业，苹果公司。

警方人脸识别同样被禁止

而该法案其实揭示了两个深层次的问题：那就是人脸识别和隐私的矛盾及人脸识别数据安全的问题。

人脸识别侵犯隐私吗？

如果按照狭义的思维去考虑，那么人脸识别是有侵犯隐私的可能。

从人脸识别的过程来看，首先系统要对人脸的生物识别信息进行采集和保存，这一过程首先就是允许第三方拥有你的人脸识别数据，虽然是事先经过你同意的，但你为了支付安全或是生活便利大概率会允许公安系统、支付宝、微信等大企业都拥有你的人脸识别信息。

从隐私保护的角度来看，这一过程确实算不上隐私的丢失，因为是在你的允许下采集的信息。问题就在于后台信息保存和调用的不透明，举个例子来说，你知道你的信息被支付宝、微信等平台收录，但你不知道你的信息会在除你使用以外的何时被调用。

这就给人们带来了很大的焦虑，而焦虑的核心正是来源于信息使用的不透明，人们不知道他们的信息何时何地被使用，进而产生猜疑和不满。

而除此之外，随着智能化的不断推进，数据安全也成为了人们质疑人脸识别的另外一个理由。如果我们都不能确保我们信赖的企业拥有保护我们隐私的能力，那么我们为什么要相信这项技术？

数据安全已成智能安防巨大阻力

美国国税局信息被贩卖、我国信息被贩卖、人脸数据库内容被曝光、智能音箱窃听家庭对话……随着智能安防的不断发展，数据安全俨然成为了一个不可忽视的问题。

从我国安防的发展历程上来看，要确保数据安全有几大难题。

首先就是数据来源问题，由于我国收集数据具有渠道多样化的特点，一个安防数据很可能来源于边缘节点、边缘域、云中心、甚至网络抓取等多个渠道，而这就带来了授权难、管理难等问题。

数据来源多，分类多，渠道多造成了信息安全隐患

其次是安防信息孤岛现象严重，安防数据跨域难、单一信息 访问者信息复杂，难以辨认。

最后是安防数据类型的多样，比如采集人脸识别信息就包括视频素材、人脸识别数据素材、时间节点素材等等。各种的结构化数据、非结构化数据、半结构化数据种类繁多，如何把他们有序的分离整理，又该如何高效地保障其数据安全，这些都是我们需要解决的问题。

结语：逃避不是解决隐私泄露的根本出路

有人说近两年安防智能化的步子太大，有些头重脚轻。而在今年频出的隐私泄露事件也给整个安防行业敲响了警钟：“智能化对于安防发展是很重要，但若不重视数据安全，终归会成为搬起石头砸自己的脚的导火线。”

然而对于人脸识别，无论是业内还是业外都对此抱有积极的态度，虽然如今局限性依然很大，但新事物的诞生总伴随着曲折的发展道路。

帮尼菌认为，旧金山的做法并不是解决问题的正确方法。封攻击人脸识别并不是解决人脸识别泄露隐私问题的根本方法。时代在进步，安防厂商们保护数据安全的意识也在进步。

在今年，多家安防企业和ICT企业都分别召开大会召集网络攻击者进行数据安全的检验，并在事后进行了数据库的安全升级。人脸识别虽然有风险，但它也极大的提高了人们的生活质量，正如同当年移动支付出现一样，新事物总会给人们带来对于安全的担忧，但随着时间流逝，人们也会发现，这些技术让他们的生活变得更加高效、便捷、舒适。