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环境依赖性强：光线、角度、摄像头质量等因素会严重影响检测精度。 -
对抗样本攻击：随着AI生成技术（如Deepfake）的进步，伪造的图片和视频越来越难以被静态分析所甄别。 -
难以防御高精度3D攻击：高质量的硅胶面具或头套可以完美复刻人脸的三维结构，欺骗大多数仅依赖纹理分析的模型。
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动作完整性验证：算法首先检测视频中的人脸，并追踪其关键点（如眼睛、嘴巴、头部姿态）的运动轨迹。判断用户是否准确、完整地执行了所有指令动作。 -
活体特征分析：在用户动作的过程中，系统会同步分析每一帧画面中的活体特征，例如：眨眼时眼球的细微移动、张嘴时牙齿和口腔内部的自然结构、头部转动时面部光影的连续自然变化等。这些特征是照片或视频无法同时、自然复现的。
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极高的防伪能力：该技术有效防御了所有形式的2D静态攻击（打印照片、电子屏幕照片）。因为一张静态图片无法完成动态指令。同时，它也极大地增加了3D面具攻击的难度，攻击者需要制作一个能精密模拟所有随机动作的高仿真面具，其成本和技术门槛极高，几乎不可行。 -
主动随机性，难以预测：每次认证的指令序列都是随机组合的（如“眨眼-点头-张嘴”或“左转-眨眼”），有效避免了攻击者通过录制用户视频进行重放攻击的可能。 -
用户体验与安全性的平衡：相较于虹膜、指纹等生物识别，人脸动作指令非常直观自然，用户学习成本几乎为零。整个过程通常在2-5秒内即可完成，在实现极高安全等级的同时，保证了流畅的用户体验。 -
多模态融合增强安全性：最新的技术趋势是将动作指令与其他活体检测技术相结合。例如，在用户执行动作时，同时进行微纹理分析、红外活体检测或3D结构光深度检测，形成多重安全验证，构建起坚不可摧的“护城河”。