“做過安全的人都知道，絕對的安全等於無限的成本。AES加密也能被很快破解，但商用的256位足夠了，花費破解的成本比破解後的利益還大。
人臉識別在金融身份核驗的用途上，通常是作為交叉驗證增強安全性，只會比以往單用密碼更安全，並且還存在其他驗證手段與人臉識別形成多重驗證。”雲從科技如是說。
今天，海鑫科金也做出了詳細的解讀。海鑫科金認為， 假冒攻擊與活體檢測永遠是處在矛與盾的攻防動態較量過程之中，幾乎所有的人臉活體檢測算法都很難做到100％防範攻擊，應該利用不斷更新演算法提高假冒攻擊的成本（資源和時間），以及，根據已經出現的攻擊類型，即時調整演算法。
毋庸置疑，沒有完美的技術，人臉識別存在漏洞是不爭的事實，但也在不斷的發展，此次315晚會央視僅演示了眼睛與嘴唇驗證環節頗有片面打壓之嫌。正如雲從科技在這次的回應中所說，人臉識別技術從業者不會因噎廢食，在安全技術的攻防戰中，從業者需要做的是把安全風險降到最低。
從目前的情況來看，無論是互聯網還是傳統行業應用，有關身份安全的多重因素認證方式正在成為未來的發展方向，雷鋒網瞭解到，除了傳統的如指紋、虹膜等生物識別方式，新興的聲紋識別能夠非常有效的結合人臉識別技術，提升認證的安全性，同時，又不會降低使用的便利性。
人臉識別大家很熟悉，聲紋識別又是什麼呢？
實際上，聲紋識別也是生物識別技術的一種，它的原理是通過錄音設備把聲音信號轉換成電信號，再用信號處理演算法提取特徵，然後使用機器學習演算法來識別說話人的身份。
眾所周知，每個人發音講話都是通過鼻腔、口舌、聲道、胸肺幾大器官多重配合的結果，不同人聲音的頻率、音色、語調甚至口音等特質組成了獨特的聲紋圖譜，從而能夠實現身份的認證。
據雷鋒網瞭解，聲紋識別是人工智慧安全與交互領域一個新興的發展方向，綜合了多學科的前沿技術，完整的識別過程包含了聲學信號處理與分析、人聲檢測、聲紋特徵提取、註冊聲紋以及聲紋驗證識別等多個環節，其中涉及到了多種信號處理演算法和深度學習演算法等核心技術。