AI换脸骗过了“刷脸”，钱照样被转走——人脸识别被攻破后的责任归属三个实务判断

　　先说一个法院已经查实、判决也已生效的场景。湖南省长沙市雨花区人民法院审理的这起案件里，被告人吴某从他人处购得一项技术，能把一张静态的人脸照片，做成能通过某支付软件人脸识别验证的动态视频。产业链上游的诈骗团伙冒充“抖音客服”“游戏主播”，以“关闭自动扣费”“赠送游戏装备”为由，诱导受害人下载远程控制软件，拿到人脸照片、身份证号、银行卡号、手机号等一整套信息。吴某拿这些照片生成动态视频，登录被害人的云闪付账号并修改密码，再交由下线盗刷绑定的银行账户。2025年2月到5月，三名被害人张某、王某、李某的账户先后被盗刷共计5万余元。法院认定吴某以非法占有为目的盗窃他人财物，数额巨大，构成盗窃罪，在共同犯罪中系主犯，综合考虑自首、退赔和被害人谅解等情节，判处有期徒刑一年十个月，并处罚金三千元。

　　这个案子和过去那些“银行卡被盗刷”的故事有一个本质区别：过去攻击者要偷的是卡、是密码、是验证码；而现在，他们要偷的是你的脸——而且是用AI“造”出来的一张脸。人脸识别本来是作为比密码更安全的方式被推上台的，当它自己都能被合成视频骗过时，一个问题就绕不开了：验证环节失守造成的损失，到底该由谁承担？ 对金融机构、对用人脸识别的企业、对普通用户，答案并不相同。下面三个判断，是这件事里最容易判错、也最值得在事前想清楚的地方。

#一、把“刷脸”当成主要甚至唯一验证方式，被攻破后责任往哪边倾

#规则：人脸识别不能是唯一选项，这是明确的监管要求

　　2025年6月1日起施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》（国家互联网信息办公室、公安部令第19号，2025年3月13日公布）第十条写得直白：实现相同目的或者达到同等业务要求，存在其他非人脸识别技术方式的，不得将人脸识别技术作为唯一验证方式；个人不同意通过人脸信息进行身份验证的，应当提供其他合理、便捷的方式。同一办法第四条还要求，应用人脸识别技术处理人脸信息应当具有特定的目的和充分的必要性，采取对个人权益影响最小的方式。

　　人脸信息在《个人信息保护法》里属于“敏感个人信息”。该法第二十八条把它与金融账户、行踪轨迹等并列，理由是这类信息一旦泄露或被非法使用，容易导致人格尊严受侵害或者人身、财产安全受危害；第二十九条则要求，处理敏感个人信息应当取得个人的“单独同意”。

　　责任怎么落？《个人信息保护法》第六十九条确立的是过错推定：处理个人信息侵害个人信息权益造成损害，个人信息处理者不能证明自己没有过错的，就应当承担损害赔偿等侵权责任。《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》（法释〔2021〕15号，2021年8月1日起施行）第八条进一步明确，处理人脸信息侵害自然人人格权益造成财产损失的，可以依据民法典主张财产损害赔偿，为制止侵权支付的合理开支——包括调查取证的合理费用，乃至合理的律师费——也可以计入赔偿范围。

#风险：把“通过验证”当成“本人操作”，是最大的误判

　　很多机构的默认逻辑是：“系统验证通过了，就说明是本人，出了事不能怪我们。”在人脸可以被合成的今天，这个逻辑已经不成立。验证通过只能说明“当时提交了符合规则的人脸特征”，不能说明“屏幕对面就是本人”。一旦机构把刷脸设成唯一通道、又没有配套的活体检测和异常行为识别，出现损失时，“我已经做了人脸验证”很难构成一个把责任全部推给用户的抗辩。

　　更隐蔽的风险在举证。用户要证明“不是我本人操作”本身就很难——你无法直接证明一件没发生的事。而按照过错推定的思路，机构需要证明自己“没有过错”，比如系统是否采取了与风险相适应的验证强度、是否保留了对用户有利的日志和记录。资料没留、日志没存，往往直接导致机构举证不能。

#实务建议

　　对使用人脸识别的机构，第一件事是把“唯一验证方式”这条红线拆掉：涉及资金、账户、门禁等高价值场景，应保留并可提供人脸之外的合理通道，形成“人脸+密码”“人脸+短信”或“人脸+设备、位置、行为”的复合验证，用组合方式压低单一环节被攻破的后果。第二件事是把举证资源前置：从设计阶段就确定要保存哪些验证日志、影响评估报告、风控规则版本，避免争议发生后“拿不出东西”。第三件事是把第九条要求的个人信息保护影响评估做实——评估报告和处理情况记录至少保存三年，这既是合规义务，也是日后最有力的“我没有过错”的证明材料。

#二、那张“脸”是从哪儿泄露的：处理者的存储安全底线

#规则：人脸信息原则上是“就地存、别外传”

　　回到案情，吴某手里的人脸照片是从产业链上游来的，这就引出第二个问题：人脸信息在保管环节到底要守哪些底线。《人脸识别技术应用安全管理办法》第八条规定，除法律、行政法规另有规定或者取得个人单独同意外，人脸信息应当存储于人脸识别设备内，不得通过互联网对外传输；除法律、行政法规另有规定外，保存期限不得超过实现处理目的所必需的最短时间。第九条要求事前做个人信息保护影响评估。第十三条要求公共场所安装人脸识别设备应当是维护公共安全所必需，并设置显著提示标识，且不得在宾馆客房、公共浴室、公共更衣室、公共卫生间等私密空间内部安装。第十五条则规定，处理的人脸信息存储数量达到10万人的，应当自达到之日起30个工作日内向所在地省级以上网信部门履行备案手续。

　　最高法人脸识别司法解释第二条则把“未采取应有的技术措施或者其他必要措施确保其收集、存储的人脸信息安全，致使人脸信息泄露、篡改、丢失”，以及“违反法律、行政法规的规定或者双方的约定向他人提供人脸信息”，明确列为侵害人格权益的行为。

#风险：数据“存下来容易、管起来难”

　　最典型的风险，是把人脸数据集中存在云端、长期不清理、权限又放得很宽。人脸信息不可更改，一旦泄露就是“终身泄露”——密码泄露可以改，脸泄露了改不了。第二类风险是“超范围使用”：为了门禁采集的人脸，转头拿去做客流分析、精准营销，这既违反最小必要，也容易被司法解释第二条的“违反明示或者双方约定的处理目的、方式、范围”直接命中。第三类风险在内部与外包环节：技术供应商、运维人员、外包团队都可能接触数据，而很多泄露恰恰发生在这些“看起来不直接对客”的位置。

#实务建议

　　机构可以先做一次“最小化”清理：这台设备到底为什么需要人脸？能不能用人脸之外的方式达到同样目的？能不采的就不采，能存在设备本地的就不要上传云端，保存期限一到就删除。其次是把权限和留痕管起来：谁在什么时间读取、导出、比对了人脸数据，要查得到。最后要在采购合同里把人脸信息的处理目的、留存期限、是否可对外传输、是否用于训练、违约与泄露责任写清楚，别让合规责任在“外包”两个字里被架空。

#三、合成视频与换脸工具这一端：标识义务与平台责任

#规则：生成、传播合成内容，都有一套标识与治理规则

　　吴某使用的“把静态照片变成动态视频”的技术，本身落在深度合成和生成式AI的监管框架里。《互联网信息服务深度合成管理规定》（国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部令第12号，2023年1月10日起施行）第十四条要求，提供人脸、人声等生物识别信息编辑功能的，应当提示使用者依法告知被编辑的个人并取得其单独同意；第十六条要求服务提供者对生成或编辑的信息添加不影响用户使用的标识并保存日志；第十七条要求对可能导致公众混淆或误认的——其中就包括人脸生成、人脸替换、人脸操控、姿态操控等——在合理位置、区域进行显著标识；第十八条则明确，任何组织和个人不得删除、篡改、隐匿这些深度合成标识。

　　《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家互联网信息办公室等七部门令第15号，2023年8月15日起施行）与《人工智能生成合成内容标识办法》（国信办通字〔2025〕2号，2025年9月1日起施行）把这条线继续往前推：《标识办法》第十条要求，用户使用网络信息内容传播服务发布生成合成内容的，应当主动声明并使用服务提供者提供的标识功能进行标识，任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿标识。

　　平台这一端，还有民法典关于网络服务提供者责任的规定在兜底——最高法人脸识别司法解释第七条明确，信息处理者利用网络服务处理人脸信息侵害人格权益的，适用民法典第一千一百九十五条至第一千一百九十七条的规定，即平台在接到通知后不采取必要措施、或者明知应知而不作为的，就可能承担相应责任。

#风险：“技术中立”挡不住义务

　　不少人认为“我只是提供了换脸工具，怎么用是用户的事”。但规则层面，工具方并非真空地带：涉及人脸编辑的模型和模板，第十四条本来就要求提示使用者取得被编辑人的单独同意，提供相关功能还有安全评估要求。而传播端的问题更现实——加密聊天软件、社交平台既是犯罪联络的通道，也可能成为换脸视频、教程、广告的集散地。对平台而言，“我不知道”在接到通知后不再成立；对内容发布者而言，去掉水印和标识已经不只是一个观感问题，而是第十八条、第十条直接禁止的行为。

#实务建议

　　对提供合成类工具或服务的企业，合规重点是把“提示、标识、日志”三件事做成默认动作：涉及人脸、人声编辑的，前置提示并留存使用者确认记录；输出内容默认加标识而不是默认去掉；按要求保存日志。对内容平台，则要把合成内容的识别与处置机制落到通知—删除—留痕的流程里，并对换脸类教程、代办、黑灰产广告做主动筛查。对律师而言，处理此类案件时还可以沿着上游“信息从哪来、工具从哪买、平台有没有尽到义务”三条线追索，它们往往决定了责任能在多大范围里被追到。

#律师实务建议：把风险拆成“事前、事中、事后”三段

　　把上面三个判断合起来，其实是一套可以落到文件上的动作。

　　事前，是设计合规。机构在决定上人脸识别项目之前，应当先把目的、必要性、替代方案、影响评估做完，确定什么地方可以用、什么地方只能用别的验证方式，并把“不得作为唯一验证方式”写进产品需求和风控规则。这一步做扎实，后面的争议会少很多。

　　事中，是证据合规。验证日志、影响评估报告、风控规则版本、数据访问记录，平时看起来只是运维负担，出了事就是决定责任归属的材料。特别是影响评估报告和处理情况记录至少要保存三年这条，别当成一次性交差。

　　事后，是处置合规。一旦发生盗刷或泄露，用户一侧要第一时间报警、挂失、固定证据；机构一侧要及时核实、保全交易单据和系统记录，不要因为处置不及时造成举证不能；涉及个人信息大规模泄露的，还要按法定义务处理。对用户来说，最朴素的自我保护仍然有效：非核心场景尽量少“刷脸”，资金类操作尽量开启人脸之外的第二重验证，遇到“关闭自动扣费”“赠送装备”这类话术多留个心眼。

　　需要说明的是，AI换脸盗刷这件事的复杂性在于，它同时踩到了个人信息、金融安全、平台治理三条线，责任往往不是“非此即彼”，而是按过错和原因力分担。谁把人脸设成了唯一通道、谁没有保管好数据、谁在明知的情况下提供了帮助，各自都有对应的位置。把每一环的责任弄清楚，无论是主张赔偿还是设计风控，才有可操作的落点。

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