人们在享受着开放共享互联网经济的同时，网络安全问题如影随形，尤其随着移动互联网的大众化和共享经济的蓬勃发展，网民的网络足迹和在网站、平台、应用程序中注册填写的个人信息一旦暴露将造成不必要的损失；同样，对于企业来说，网络、大数据虽然给企业带来了信息价值的最大化，但也使信息安全也面临诸多挑战。“互联网+”时代如何独善其身？或许网络安全需要更智能的解决方案。
新政步步紧逼实名制 人脸识别技术抢滩
中国互联网协会发布的《2016中国网民权益保护调查报告》显示，从2015年下半年到今年上半年的一年间，我国网民因个人信息泄露等原因遭受的经济损失高达915亿元，网络安全形势日益严峻，未来的网络身份认证体系将如何发展完善？？
为净化网络环境，国家积极推动出台《网络安全法》并两次修订草案强调实名制管理。2016年6月28日，国家互联网信息办公室发布《移动互联网应用程序信息服务管理规定》，提出APP须对注册用户进行实名认证，《规定》中明确标明移动互联网应用程序首条义务便是按照“后台实名、前台自愿”的原则，对注册用户进行真实身份信息认证，这使得移动应用安全防线进一步拉紧。
而在所有需要身份认证的网络环境中，在线金融的网络安全无疑是需要最高级防控管理的场景，网银业务办理、移动支付、在线理财都是普通网民日常需要用到的高安全性网络工具。2016年7月1日，央行下发《非银行支付机构网络支付管理办法》，包括支付宝、微信支付在内的第三方支付平台的用户，都需要按照《办法》规定完成实名验证。
实名制号角已吹响。目前市场中普遍的身份认证形式有静态密码、智能卡、短信密码、动态口令、USB Key、双因素身份认证等，然而安全插件、手机验证码等传统的身份认证模式已经不能满足网民们的安全需要。由于大部分认证形式很难做到安全性和易用性平衡，人们亟需更快、更安全、更便捷的保护措施。同时，随着盗用手段的升级和技术的发展，有些验证方式已经明显落后并淡出市场，催生新的技术手段加速上马，人脸识别技术应运爆发，全国多地商业银行在线上线下覆盖人脸识别技术，马云在德国演示的刷脸支付将成为移动支付新姿势。
“人脸”独特的生物特征是实现快速身份的最优选择。采用人脸识别技术的身份验证模式能够打破传统金融业务受制于网点服务时间和地点等资源限制，实现金融服务与客户需求的快速对接，可以帮助银行快速推广创新金融业务，最重要的是对于网民来说，这种新的验证方式更易操作、不易丢失且安全系数也更高。
除了金融领域，共享平台的实名趋势也渐渐明朗。继Uber之后，滴滴6月底宣布上线“人像认证”功能以确认司机身份，通过“人脸识别”、“声纹识别”等生物识别技术对司机的身份信息进行确认。今后，凡是在滴滴出行平台上成功完成信息注册的司机，在接单前，都需要在滴滴司机端上进行“人像认证”，只有认证通过后才能开始接单。
企业网络安全不容小觑 身份即服务将成主流
网民的个人安全是民生问题，而企业发展则关乎经济企稳。随着近年来企业全面地转型“互联网+”，但由于我国大部分企业对信息安全的重视程度不足，使得大量的主机在互联网上无异于“裸奔”——薄弱的内部代码、云环境下数据以及物联网或将成为下一阶段攻击活动的主要对象。
网络安全犹如企业存亡系数，且系数≤1。因为即便最大化的安全措施也不能为企业带来直接的经济效益，但是一旦出现纰漏却会给企业带来致命伤害。在进行企业信息安全管理和网络安全维护时，除了加强外部入侵的防范措施(如系统加密、防火墙保护、入侵检测等)，对于自身内部的防范尤为必要。
企业内部防范需要进行网络安全身份认证，这是企业网络安全的第一道防线，也是最重要的一道防线。用户在访问安全系统之前，首先经过身份认证系统识别身份，全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner的研究副总裁Earl Perkins表示，到 2019年，40%的身份即服务(IDaaS)方案将取代内部身份访问管理系统(IAM)方案，远高于目前的 10%。
以上述金融领域和移动打车应用平台在移动端实现远程身份验证为例，目前，旷视科技(Face++)基于人脸识别技术的互联网身份验证平台FaceID，在保证万分之一误识率的同时通过率能够达到98%，已经具备满足企业自身和用户实名身份验证管理的需要的能力，以旷视FaceID为代表的智能身份验证解决方案也开始逐渐规模化服务于当前网络安全体系当中。
Perkins 解释称，预计到 2019年，在具有高、中等风险的应用场景中，密码与令牌使用比例将降低 55%，其它新型识别技术将取而代之，其中最具发展价值和代表性的便是生物识别技术。随着准确度的提升与成本的不断下降，以人脸识别、指纹识别为主的生物识别技术已经成为验证体系中一大相当可行的选项。将用户特征与行为习惯分析加以结合，相比传统的密码令牌，人工智能技术能够带来更为出色的验证成效。
未来，人脸识别将成为网络安全中的一名智能安全管理员。虽然技术水平和犯罪手段一直以来都在此消彼涨中博弈，但深度学习和人工智能技术使新的验证手段明显更胜一筹。
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