第二，数据安全保障机制缺失。数据采集、存储与使用等规范缺失，导致数据泄漏风险极高。首先，当前关于人脸识别技术产品生产企业资质、产品的安全标准和市场准入标准，数据的存储资质和时限，以及对已获取数据的使用权限等缺少明确规定。其次，生产企业和提供应用服务的企业在数据存储和使用中缺乏透明度。再次，网络安全生态环境持续恶化，人脸数据库泄漏事件也时有发生。
第三，识别技术有待进一步完善。目前，人脸识别应用还达不到百分之百的准确。尤其是针对不同种族和民族群体识别的错误率差异比较大。例如，麻省理工媒体实验室和微软的一项合作研究曾显示，人脸识别的准确率与肤色高度相关。当被识别的图像中为白人时，正确率超过90%；而对于肤色较深的女性，准确率仅为65%。因此，用于比对的基础数据库不仅需要考虑种族和民族样本平衡性，也需要尽可能确保样本数量的有效性。此外，姿势、装饰（帽子、眼镜、口罩等）和光线等变量均会对识别结果产生影响。
第四，部分不当应用可能导致歧视。现今，人脸识别技术在招聘、交友、婚恋、教育等领域也屡见不鲜。通过对人脸数据的分析，对个体的性格、心理、能力、情商等进行评定，给出相应建议。然而，限于技术水平、原始数据精准度、算法隐含的价值判断，以及数据库样本量的有效性等诸多因素，使得这类应用可能扩大某种偏见，引发歧视。
此外，作为身份验证手段，人脸识别技术存在先天缺陷。相对于指纹、虹膜、声音、声纹、基因等其他用于身份识别的生物信息，人脸暴露度较高，更容易实现被动采集。这也同时意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失，甚至大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。
针对上述问题，有必要对人脸识别技术的无限制推广和扩张及时“刹车”，并尽快采取相应措施防范和规制人脸识别技术的应用。
如何防范人脸识别技术的潜在风险
人脸识别技术本质上是一种基于大规模人脸数据分析的人工智能身份验证应用技术。因此，合理和合法使用该项技术，还需充分认识人脸数据的意义和价值：一是，人脸数据可被还原成人脸图像，关涉到个体的肖像权，因而相关滥用行为极易侵犯此项权益；二是，在数字经济时代，人脸数据具有一定的经济价值。一方面，基于人脸数据的人脸识别技术应用给相关企业和行业带来了巨大的经济利润，而用户不仅几乎没有得到任何经济补偿，甚至还可能给自身的权益受到侵害埋下巨大隐患；另一方面，作为身份识别和验证的人脸数据，一旦被窃取、滥用，可能给用户直接带来安全威胁或财产损失，如门禁和支付应用。
