最近兩年是人工智能的爆發年。隨著人工智能的助力，人臉識別技術以其不可復制性、非接觸性、可擴展性和快速性等特點在多種生物識別技術中脫穎而出。人臉識別在安防、金融、教育等領域得到廣泛應用，尤其是在智慧校園應用中，門禁出入口、人員識別、消費支付，甚至開始在課堂上識別學生面部表情，找出不專心的學生。例如去年，某中學使用“黑科技”打造“智慧教室”，對學生進行表情監控，以提高課堂教學效率時。但輿論普遍質疑，認為類似做法不尊重孩子人格，侵犯學生隱私。

前幾日，舊金山市頒布的新條例決定禁止全市53個部門使用人臉識別技術，其中就包括舊金山警察局。人臉識別技術在美國的爭議一直不斷，反對者普遍認為，如果不對這項技術進行規范，將會為政府提供前所未有的權力來跟蹤人們的日常生活，侵犯人們隱私，這與健康的民主不相容。同時，“美國公民自由聯盟”（ACLU）測試了亞馬遜的人臉識別系統，發現人臉識別系統的準確性并不高。

除了人們日常感覺到的認為，含有人臉識別技術的攝像頭侵犯了人們的隱私外。另外，由于人臉特征信息作為高敏感性信息，會有不法人員企圖通過不法手段獲取這些信息。雖然目前不管是政府、研究單位還是企業越來越重視信息安全保障，但還是存在人臉信息泄露的風險。

據相關媒體報道，今年2月份，荷蘭某安全研究員在社交網站上表示，中國的一家面部識別公司SenseNets（即深網視界）未對內部數據庫做密碼保護，將數據庫暴露在公網上，導致超過數百萬公民的個人信息數據能夠不受限制被訪問。

據其介紹，此次信息泄露事件主要涉及到深網視界內部的一個MongoDB數據庫，該數據庫內含超過250萬人的信息，包括身份證數據、照片、工作信息等。此外，該數據庫還可動態記錄個人位置信息，僅2月12日至2月13日的24小時，就有超過680萬個地點被記錄在案。

從技術層面講，人臉識別技術的大規模使用，人臉是無法復制的，但是基于人臉特征點的信息是以數字化信息進行存儲的，相關數據庫就面臨著被黑客攻擊或者自身防范不力導致泄露事件。人臉特征數據庫的外泄將面臨更大的隱患，首先以往密碼被竊取，可通過重新設置實現密碼更改，并提高安全防范級別。但人臉等生物特征信息是唯一且終身不變的，因此，一旦泄露就將導致人們個人財產、或者隱私等被公開，造成重大損失，并且無法挽回。