掌纹识别是生物识别技术吗，为什么支付宝验证头像的时候需要你眨眼睛和摇头？
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【很难理解马云爸爸给我们人脸支付非要让我们眨眼睛和摇头干嘛？总觉得好傻】
我们知道的是，马云爸爸的人脸支持能够给我们带来的，不仅仅是更为方便，更主要的是带来了安全。支付宝的优势或许就是安全性高，这成为很多消费者考虑的一个重点部分。我们知道的是，人脸识别或者说使用支付宝验证头像等等情况都是生物识别的一种方式，所谓的生物识别是什么意思呢？
01生物识别&刷脸支付
我们必须要知道的是，生物识别就是通过人工智能，终端等设备来判断我们使用的账号是不是我们自己，通过比对等情况，来验证人物身份。
百科中是这样说的：通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
我们说说支付宝的刷脸支持，实际上技术我们在支付或者解锁的时候，不需要通过验证密码等情况，能够解决身份验证问题。而我们在一些超市应该经常能够看到刷脸支付，能够精确测定脸部轮廓、鼻子、嘴唇等立体人脸数据，结合活体检测技术和大数据分控系统等诸多内容的配合形成了支付能力。
而马云的支付宝实际上在这个领域确实走在了前面，通过图像处理、生物统计，分析出的数据模型，并且和我们人脸比对，分析出相似值，从而解锁。
02眨眼睛&摇头
这其实是为了确保活体。因为有人给出一张照片，是不是也能解锁呢？支付宝刷脸登录,一般会进行360 度人脸特征采集，其实眨眼睛等的3D活体检测技术,能够提供更高的安全保障。
03安全问题
其实，这些就是提升我们的安全问题，我们知道的是，刷脸识别、以及支付的保证都能够提升我们使用支付宝的安全使用。
刷脸支付和转账有啥区别？
刷脸支付是一种以AI人脸识别为核心的新型支付方式。人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。人脸识别与指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都属于人体生物特征识别技术，都是随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展应运而生的。可以快捷、精准、卫生地进行身份认定;具有不可复制性，即使做了整容手术，该技术也能从几百项脸部特征中找出“原来的你”。刷脸支付的过程非常的简单，你不需要带钱包、信用卡或手机，支付时只需要自己面对刷脸屏幕上的摄像头，刷脸支付系统会自动将消费者面部信息与个人账户相关联，整个交易过程十分便捷。
转账作为一种传统的交易方式，会慢慢的被新兴技术所取代。
人工智能是怎么做出判断的？
最近一段时间，AI（人工智能）被炒得神乎其神，似乎它无所不能。但事实上，据社交网站“脸谱”披露，要想欺骗AI把某个不存在的东西当作真实存在，比你想象的要容易得多。
譬如，在一张高清晰度的图片中，随机地降低某些地方的像素。这么一点微不足道的变化，人眼根本难以觉察，也不会影响我们的判断；但AI却能觉察出来其中的差异，并因此严重干扰了判断，比如说把图中的猫误认作了狗。
再比如，据说现在谷歌的语音识别AI功能已经非常强大，能一边听语音，一边笔录成文字。但一位AI工程师略施小计，就把它给耍弄了：他在语音文件中掺入少量数码噪声，这点噪声对于我们是不会有什么影响的，但让谷歌的AI去识别，结果却是笔录下来的文字已跟原意大不一样。
这些低级错误揭示出当前AI的一个重大缺陷：太拘泥于细节，“只见树木，不见森林”，让无谓的细节影响了对整体的判断。如果这个弱点被黑客利用，后果将不堪设想。他们将能够操纵无人驾驶汽车狂奔，无视红绿灯；或者让犯罪嫌疑人轻易躲过AI控制的监控摄像头。
AI的决策规则不易被人知
为了解决这个问题，这就需要我们先去了解AI是如何自我学习，如何做决策的，但这一直是个难题。因为AI在自我学习过程中，经过海量的数据训练之后，会自创一套决策规则，但它最后创立的规则到底是什么，这对于AI的设计者有时候都是一个谜。这一点其实跟人也是相似的。譬如，老师在课堂上向你传授知识，但你是如何把这些知识点组织起来的，他也不见得清楚。
最近，美国布朗大学的克里斯·格林和他的同事开发了一个系统，有望突破这个困难。
这个系统能够分析，当AI对一个图像做判断时，它是根据图像的哪一部分做出判断的；与此类似的，对于给文件自动归档的AI，这个系统也能够分析，AI是根据文档里的哪个词对文档进行归类的。
为开发这个工具，研究小组用数码噪声依次替换图片的一部分（相当于给这部分图片打马赛克，以便看看这样替换之后，是否会对AI的判断产生影响。如果更换部分的图片改变AI最终的判断，那说明图片的这块区域可能正是影响AI判断的关键所在）。
一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
举个例子。当AI观察马的图片时，它首先关注的是其腿部，然后，寻找它的头部。在观察鹿的图片时，它也采用类似的办法，不过在关注了鹿的腿部之后，它接下去搜寻的不是头，而是鹿角，因为鹿角是最能把鹿跟其他动物区别开来的，所以鹿角被置于优先的地位。至于图片的其他地方，则被AI完全忽略了。
从这里我们看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。我们是不会如此拘泥于局部的。面对一张鹿的图，即使把它的角打上了马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值。
10岁的个人信息属于敏感信息吗？
按照《GBT 35273-2017 信息安全技术个人信息安全规范》解释来说，个人敏感信息是指一旦泄露、非法提供或滥用可能危害人身和财产安全，极易导致个人名誉、身心健康受到损害或歧视性待遇等的个人信息。通常情况下，14岁以下（含）儿童的个人信息和自然人的隐私信息属于个人敏感信息。
1、个人财产信息：
银行账号、鉴别信息(口令)、存款信息（包括资金数量、支付收款记录等）、房产信息、信贷记录、征信信息、交易和消费记录、流水记录等，以及虚拟货币、虚拟交易、游戏类兑换码等虚拟财产信息
2、个人健康生理信息：
个人因生病医治等产生的相关记录，如病症、住院志、医嘱单、检验报告、手术及麻醉记录、护理记录、用药记录、药物食物过敏信息、生育信息、以往病史、诊治情况、家族病史、现病史、传染病史等，以及与个人身体健康状况产生的相关信息等
3、个人生物识别信息 ：
个人基因、指纹、声纹、掌纹、耳廓、虹膜、面部识别特征等
4、个人身份信息 ：
身份证、军官证、护照、驾驶证、工作证、社保卡、居住证等
5、网络身份标识信息 ：
系统账号、邮箱地址及与前述有关的密码、口令、口令保护答案、用户个人数字证书等
6、其他信息 ：
个人电话号码、性取向、婚史、宗教信仰、未公开的违法犯罪记录、通信记录和内容、行踪轨迹、网页浏览记录、住宿信息、精准定位信息等
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