《信息技术 移动设备生物特征识别 第7部分：多模态gbt 37036.7-2023》详细解读

《信息技术移动设备生物特征识别第7部分：多模态gb/t37036.7-2023》详细解读contents目录1范围2规范性引用文件3术语和定义4总体框架4.1融合层级4.2技术架构contents目录5业务流程5.1概述5.2样本级融合5.3特征级融合5.4分数级融合5.5决策级融合6功能要求contents目录6.1总体要求6.2多模态特征采集模块6.3多模态特征存储模块6.4多模态特征比对模块7注册失败率和识别响应时间7.1多模态识别注册失败率7.2多模态识别响应时间contents目录8安全要求8.1总体要求8.2多模态信息采集安全8.3多模态信息存储安全8.4多模态信息使用安全参考文献011范围标准化对象本部分规定了多模态生物特征识别系统的通用要求，包括但不限于系统架构、功能要求、性能要求等。适用于移动设备上的多模态生物特征识别技术，如指纹、面部、虹膜、声音等识别方式的融合应用。涉及多模态生物特征识别系统的数据采集、预处理、特征提取、匹配与决策等关键技术环节。涵盖系统安全性、可靠性、易用性等方面的技术要求，确保识别准确率和用户体验。技术内容应用场景适用于移动支付、身份认证、访问控制等需要高安全性身份验证的场景。可用于智能手机、平板电脑等移动设备上，满足个人和企业用户的不同需求。本部分是《信息技术移动设备生物特征识别》系列标准的第7部分，与其他部分共同构成完整的移动设备生物特征识别标准体系。与其他部分在术语定义、技术要求等方面保持协调一致，确保整个标准体系的连贯性和统一性。与其他部分关系022规范性引用文件GB/TXXXX.X-XXXX信息技术生物特征识别数据交换格式ISO/IECXXXX:XXXX信息技术安全技术信息安全管理体系要求GB/TXXXX.X-XXXX信息技术安全技术信息安全技术个人信息安全规范引用文件列表促进标准的国际化通过引用国际标准，可以使得本标准更加符合国际规范，便于国际交流和合作。确保标准的统一性和准确性通过引用其他相关标准，可以确保本标准的各项规定与其他标准保持一致，避免出现矛盾或重复。提高标准的可操作性引用文件提供了具体的技术细节和实现方法，使得本标准更加具有可操作性。引用文件的重要性123在制定本标准时，参考了多个相关标准，包括个人信息保护、生物特征识别数据交换格式以及信息安全管理体系等方面的标准。这些引用文件为本标准提供了技术支持和理论依据，确保了本标准的科学性、合理性和可行性。在实际应用中，需要综合考虑各个引用文件的要求，确保多模态生物特征识别的安全性、可靠性和易用性。引用文件的应用033术语和定义定义通过结合多种生物特征，提高识别的准确性和可靠性，降低单一生物特征识别可能存在的误差和风险。特点应用场景广泛应用于金融支付、公共安全、智能手机解锁等领域，以实现更高级别的安全保障。多模态生物特征识别是指融合两种或两种以上的生物特征进行身份认证的技术。3.1多模态生物特征识别3.2移动设备生物特征识别定义移动设备生物特征识别是指利用移动设备采集、处理和验证个人生物特征信息以进行身份认证的技术。技术类型发展趋势包括指纹识别、面部识别、虹膜识别、声纹识别等。随着移动设备的普及和技术的不断进步，移动设备生物特征识别正朝着更高效、更便捷、更安全的方向发展。定义特征融合是指将来自不同模态的生物特征信息进行整合，以形成一个更全面、更丰富的特征表示的过程。方法挑战与解决方案3.3特征融合包括数据级融合、特征级融合和决策级融合等。面临不同模态特征之间的信息冗余和冲突等问题，可通过优化融合算法、引入权重分配机制等方式进行改进。身份认证是指通过验证个人身份信息的真实性和有效性，确认其是否具有访问或使用某些资源的权限的过程。定义包括密码认证、生物特征认证、多因素认证等。技术手段身份认证应满足准确性、可靠性、防篡改性和不可抵赖性等安全性要求，以确保系统的安全和稳定运行。安全性要求3.4身份认证044总体框架010203多模态生物特征识别系统由数据采集、预处理、特征提取、比对匹配等模块组成。系统支持多种生物特征识别方式，包括但不限于指纹、面部、虹膜等。架构设计上考虑到了可扩展性、灵活性和安全性。4.1架构概述采集设备需满足一定的技术标准和精度要求，以确保数据质量。采集过程中需保护用户隐私，防止数据泄露。数据采集模块负责捕获用户的生物特征数据，如指纹图像、面部图像等。4.2数据采集4.3预处理010203预处理模块对采集到的原始数据进行清洗、去噪、增强等操作，以提高识别准确率。预处理算法需针对不同类型的生物特征数据进行优化。预处理过程需保证数据的完整性和真实性，避免引入额外的误差。123特征提取模块从预处理后的数据中提取出用于识别的关键特征。特征提取算法需具备稳定性和鲁棒性，以应对各种复杂场景。提取出的特征需进行压缩和编码，以便于存储和传输。4.4特征提取4.5比对匹配比对结果需进行可信度评估，以排除误识和拒识的情况。比对算法需具备高效性和准确性，以满足实时性和安全性的要求。比对匹配模块将提取出的特征与数据库中的模板进行比对，以确认用户身份。010203054.1融合层级原始数据融合直接在原始数据层上进行融合，如将不同生物特征数据（如指纹、面部特征等）进行组合。特征提取从原始数据中提取出关键特征，为后续的分类和识别提供基础。数据级融合特征组合将不同模态的特征进行组合，形成一个更全面的特征向量。特征选择从组合后的特征中选择出最具代表性的特征，以提高识别的准确性。特征级融合将不同模态的识别结果进行组合，得出最终的识别结果。决策组合根据实际需求，对组合后的识别结果进行进一步优化，以提高系统的性能。决策优化决策级融合通过融合多种生物特征信息，可以显著提高识别的准确性。提高准确性多模态融合可以克服单一模态识别中可能存在的局限性，增强系统的鲁棒性。增强鲁棒性多模态识别技术可以应用于更广泛的场景，满足不同应用需求。扩展应用场景多模态融合的优势010203064.2技术架构1.多模态融合方式技术架构支持多种生物特征识别技术的融合，如人脸识别与眼纹识别、人脸识别与声纹识别等。这种融合可以在不同层级进行，包括样本级融合、特征级融合、分数级融合和决策级融合，从而充分利用各种生物特征的优势。2.高度灵活性和可扩展性技术架构被设计成具有高度灵活性和可扩展性，以适应不断变化的生物特征识别需求和技术发展。这意味着系统可以轻松地集成新的生物特征识别技术，同时保持与现有技术的兼容性。4.2技术架构3.安全性和隐私保护在技术架构中，安全性和隐私保护是重要考虑因素。通过采用先进的加密技术和访问控制机制，确保用户生物特征数据的安全性和隐私性。4.标准化接口和协议为了促进不同系统之间的互操作性和数据交换，技术架构定义了标准化的接口和协议。这使得不同的多模态生物特征识别系统能够无缝对接，实现数据的共享和协同工作。4.2技术架构075业务流程采集生物特征信息在注册阶段，系统需要采集用户的多种生物特征信息，如指纹、面部特征等。特征提取与处理系统对采集到的生物特征信息进行提取和处理，生成可用于后续比对的特征模板。存储特征模板处理后的特征模板被安全地存储在系统中，以便后续进行身份验证。5.1注册流程在验证阶段，系统再次采集用户的生物特征信息。采集生物特征信息系统对采集到的生物特征信息进行提取，并与注册时存储的特征模板进行比对。特征提取与比对根据比对结果，系统输出验证通过或验证失败的信息。验证结果输出5.2验证流程5.3业务流程优化建议为确保生物特征信息的准确性，应优化采集设备和技术，提高采集质量。提高采集质量在业务流程中应加入多重安全验证机制，防止非法访问和篡改数据。加强安全性保障优化界面设计，简化操作流程，提高用户在使用移动设备生物特征识别功能时的便捷性和舒适度。提升用户体验01遵循相关法律法规在业务流程中，必须严格遵守有关个人隐私和数据保护的法律法规。5.4注意事项02确保数据准确性在采集、存储和比对生物特征信息时，应确保数据的准确性和完整性。03防范技术风险针对可能存在的技术风险，如算法漏洞、数据泄露等，应采取有效的防范措施。085.1概述5.1.1多模态生物特征识别的定义特点通过融合多种生物特征信息，提高识别的准确性和可靠性，弥补单一生物特征识别的局限性。定义多模态生物特征识别是指结合使用两种或两种以上的生物特征进行身份认证的技术。确保支付安全，提高用户体验。移动支付应用于各种需要身份验证的场景，如门禁系统、银行账户登录等。身份认证增强设备或系统的安全性，防止非法访问。安全防护5.1.2多模态生物特征识别的应用场景数据融合如何有效地融合多种生物特征数据，提高识别性能。特征选择选择具有代表性、稳定性好的特征进行识别。算法优化设计高效的算法以适应移动设备有限的计算资源。5.1.3多模态生物特征识别的技术挑战推动相关产业链的发展和创新，提高市场竞争力。促进产业创新通过标准化手段提升信息安全防护能力，保护个人隐私。保障信息安全为多模态生物特征识别技术的研发和应用提供统一的标准和规范。规范技术发展5.1.4标准制定的意义095.2样本级融合将不同模态的样本直接叠加，形成一个新的多维样本向量。简单叠加法根据不同模态的重要性或可信度，给每个模态的样本赋予不同的权重，然后进行叠加。加权叠加法将不同模态的样本通过特定的变换，映射到同一个特征空间中进行融合。特征空间变换法融合方法提高识别准确性通过融合多个模态的样本，可以综合利用各种生物特征信息，从而提高识别的准确性。融合优势增强鲁棒性多模态融合可以克服单一模态识别中可能存在的局限性，如对环境变化、伪造攻击等的脆弱性。扩大适用范围多模态识别技术可以适用于更多场景和人群，满足不同应用需求。技术挑战010203数据同步问题不同模态的数据采集可能存在时间差或空间差异，需要进行精确的同步处理。特征选择问题如何从多种模态中选择最具代表性的特征进行融合，是一个技术难题。计算复杂度问题多模态融合涉及大量数据的处理和分析，对计算资源和算法效率提出了更高要求。移动支付与安全认证多模态识别技术可以提高移动支付和网络安全认证的安全性和便捷性。人机交互与智能家居多模态识别技术可以为人机交互和智能家居提供更加自然和智能的交互方式。智能门禁系统通过多模态识别技术，可以实现更加智能和安全的门禁控制。应用前景105.3特征级融合深度特征提取利用深度学习技术，从原始生物特征数据中提取出高层次的特征表示。手工特征提取特征提取根据生物特征的特点，手动设计和选择具有代表性的特征。0102VS对提取的特征进行标准化和归一化处理，以消除不同特征之间的量纲和尺度差异。特征降维采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对特征进行降维处理，以提高计算效率和识别准确性。标准化和归一化特征转换特征融合策略并联融合将不同模态的特征向量进行并联处理，保留各自的特征信息，同时进行联合分析。串联融合将不同模态的特征向量直接串联起来，形成一个更长的特征向量。通过对比单一模态和融合后的多模态识别准确率，评估特征级融合的效果。识别准确率测试融合系统在噪声、光照变化等复杂环境下的稳定性和可靠性。鲁棒性融合效果评估115.4分数级融合分数级融合是指在多模态生物特征识别系统中，将不同模态的特征提取后得到的匹配分数进行融合，以产生一个综合的匹配结果。定义提高识别的准确性和可靠性，通过综合考虑多种生物特征的信息来做出更全面的判断。目的分数级融合的概念分数级融合的方法加权平均法根据每种模态的可靠性或重要性，为其分配相应的权重，然后计算加权后的平均分数。最大值法选择所有模态中得分最高的一个作为最终的匹配分数。决策树法构建决策树模型，根据不同模态的分数在树中进行决策，最终得到融合后的结果。提高准确性通过综合考虑多种生物特征的信息，能够减少单一模态识别时可能出现的误判情况。增强鲁棒性当某种模态的数据受到干扰或损坏时，其他模态的数据仍能提供有效的识别信息。灵活性可以根据实际应用场景和需求，调整不同模态的权重和融合策略。030201分数级融合的优势挑战不同模态的分数可能具有不同的量纲和范围，如何进行归一化和标准化处理是一个关键问题。解决方案可以采用一些数学变换方法（如Z-score标准化、最小-最大标准化等）来统一不同模态的分数量纲和范围。同时，也可以考虑使用机器学习算法来自动学习不同模态之间的权重分配和融合策略。分数级融合的挑战与解决方案125.5决策级融合010203决策级融合是多模态生物特征识别中的一种高层级融合方法。它直接对不同模态的识别结果进行融合，得出最终的识别决策。这种方法能够综合考虑不同模态的识别结果，提高识别的准确性和可靠性。决策级融合的定义根据不同模态的识别结果，通过投票的方式得出最终决策。投票法加权平均法决策模板法对不同模态的识别结果进行加权平均，得出最终的识别结果。建立不同模态的决策模板，通过比较待识别样本与各模板之间的相似度，得出最终识别结果。决策级融合的方法123能够综合利用多种模态的信息，提高识别的准确性。对于某些难以通过单一模态进行准确识别的场景，决策级融合能够发挥重要作用。具有较强的鲁棒性，能够应对不同模态数据之间的差异性。决策级融合的优势决策级融合的挑战不同模态之间的权重分配是一个关键问题，需要根据实际应用场景进行调整。01决策级融合需要对不同模态的识别结果进行一致性处理，以确保融合的准确性。02在实际应用中，需要考虑计算复杂度和实时性等问题。03136功能要求应支持多种生物特征识别方式系统应能够支持包括但不限于指纹、面部、虹膜、声音等多种生物特征识别方式。6.1多模态生物特征识别功能多模态融合算法系统应采用先进的多模态融合算法，以提高识别的准确性和可靠性。跨模态识别能力系统应具备跨模态识别能力，即能够利用不同生物特征进行联合识别。准确性系统的识别准确率应达到一定标准，以减少误识和拒识的情况。稳定性系统应保持稳定运行，避免因环境变化或干扰因素导致识别性能下降。速度系统应具备快速的识别速度，以满足实时性要求。6.2性能要求系统应采取加密等措施保护用户生物特征数据的安全。数据安全6.3安全性要求系统应具备防伪造和篡改的能力，以防止恶意攻击和欺诈行为。防伪造和篡改系统在设计时应考虑用户隐私保护，避免滥用用户生物特征信息。隐私保护030201用户友好性系统界面应简洁明了，易于操作和使用。适应性系统应能够适应不同用户群体的需求和习惯，提供个性化的识别方案。可维护性系统应具备良好的可维护性，方便进行升级和维护操作。6.4可用性要求146.1总体要求6.1.1标准化和互操作性应遵循国家及行业标准，确保多模态生物特征识别系统的标准化。系统应具备良好的互操作性，能够与其他系统或平台顺畅交互。““系统应保证数据传输和存储的安全性，防止数据泄露。应具备防伪、防篡改等安全措施，确保生物特征数据的真实性和完整性。6.1.2安全性6.1.3可靠性和稳定性系统应具有高可靠性，确保在复杂环境下稳定运行。应具备故障恢复和容错机制，以减少系统故障对业务的影响。系统界面应简洁明了，便于用户操作。应提供详细的用户指南和帮助文档，以辅助用户更好地使用系统。6.1.4易用性156.2多模态特征采集模块6.2.1模块功能数据预处理对采集到的原始数据进行必要的预处理，如滤波、去噪、增强等，以提高后续识别的准确性。数据同步与整合确保不同模态的数据在时间和空间上同步，便于后续的特征融合和识别。多源数据采集该模块能够同时或分别采集来自不同生物特征识别技术的数据，如指纹、人脸、虹膜等。030201兼容性能够兼容多种不同的生物特征识别技术，实现数据的统一采集和管理。灵活性可以根据实际需求灵活配置和扩展采集模块，以适应不同的应用场景。高效性采用高效的算法和硬件设计，确保数据采集的实时性和准确性。6.2.2技术特点6.2.3应用场景移动支付通过多模态特征采集，提高支付安全性，防止欺诈行为。01身份验证在需要高安全性的场景中，如门禁系统、银行账户登录等，通过多模态识别确保用户身份的真实性。02智能安防在监控系统中引入多模态识别技术，可以更准确地识别和跟踪目标。03166.3多模态特征存储模块1.数据存储结构多模态特征存储模块应采用合理的数据存储结构，以确保生物特征数据的安全、完整和高效检索。这可能包括使用数据库管理系统或专门的存储解决方案来组织和存储大量的生物特征数据。2.数据安全性由于生物特征数据具有高度敏感性和隐私性，因此存储模块必须采取严格的安全措施。这包括数据加密、访问控制、审计日志等，以防止数据泄露和未经授权的访问。6.3多模态特征存储模块6.3多模态特征存储模块3.数据同步与备份为了确保数据的可靠性和可用性，多模态特征存储模块应具备数据同步和备份功能。这可以防止数据丢失，并在必要时恢复数据。4.可扩展性和灵活性随着生物特征识别技术的不断发展和应用需求的增加，存储模块应具备可扩展性和灵活性，以适应不断增长的数据量和新的数据类型。5.与其他模块的交互多模态特征存储模块需要与其他模块（如特征采集模块、特征比对模块等）紧密集成，以实现数据的顺畅传输和共享。这要求存储模块具备标准化的接口和协议，以确保不同模块之间的兼容性。176.4多模态特征比对模块特征提取与预处理从不同类型的生物特征数据中提取出有效信息，如指纹、面部特征、虹膜等。多模态特征提取对提取的特征进行去噪、归一化、增强等处理，以提高后续比对的准确性。预处理技术将不同模态的特征进行有效融合，形成更具鉴别力的复合特征。特征融合策略010203相似度计算采用合适的算法计算待验证特征与注册特征的相似度，如余弦相似度、欧氏距离等。阈值设定与判定设定合适的阈值，根据相似度计算结果判定是否为同一人。比对速度与准确性平衡优化算法以提高比对速度，同时保证比对的准确性。特征比对算法数据安全与隐私保护确保多模态特征数据在传输、存储和处理过程中的安全性与隐私性。系统鲁棒性增强系统对异常情况的处理能力，提高系统的稳定性和可靠性。防伪与防攻击策略采用活体检测、防伪算法等技术手段，防止伪造和攻击。安全性与可靠性考虑身份验证与识别在金融、安防、政府服务等领域进行身份验证和识别。访问控制与安全管理用于企业、园区等场所的访问控制和安全管理工作。个性化服务推荐根据用户的生物特征信息，提供个性化的服务和推荐。多模态特征比对应用场景187注册失败率和识别响应时间7注册失败率和识别响应时间注册失败率该标准明确提出了多模态识别系统的注册失败率要求。注册失败率是指在尝试将用户的生物特征信息注册到系统时，未能成功完成注册的比例。一个低注册失败率意味着系统能够更有效地接纳新用户，提高用户体验和系统的可用性。识别响应时间除了注册失败率，标准还规定了多模态识别系统的识别响应时间。识别响应时间是指从用户提交生物特征信息到系统给出识别结果所需的时间。较短的识别响应时间能够提升用户体验，特别是在需要快速验证身份的场景中，如移动支付或门禁系统。7注册失败率和识别响应时间性能优化为了达到较低的注册失败率和快速的识别响应时间，系统可能需要进行一系列的性能优化，包括改进算法效率、优化数据处理流程、提升硬件性能等。这些优化措施有助于确保多模态识别系统在实际应用中的稳定性和高效性。标准意义通过明确这些性能指标，GB/T37036.7-2023标准为移动设备多模态识别系统的设计和实施提供了具体的指导和规范。这不仅有助于提升产品的质量和用户体验，还能推动相关产业的健康快速发展。同时，这些规定也为消费者提供了选择高质量多模态识别产品的参考依据。197.1多模态识别注册失败率7.1多模态识别注册失败率标准规定根据GB/T37036.7-2023标准，多模态识别系统的注册失败率应控制在一定范围内，以确保系统的可靠性和用户满意度。具体规定可能因应用场景和安全需求的不同而有所差异。影响因素注册失败率可能受到多种因素的影响，包括但不限于数据质量、采集环境、用户配合度以及系统算法的准确性。例如，如果采集到的生物特征数据质量差、环境光线不足或者用户未能按照指示正确操作，都可能导致注册失败。定义与重要性多模态识别注册失败率是指在尝试使用多种生物特征（如指纹、面部、虹膜等）进行注册时，系统无法成功完成注册过程的比率。这一指标对于评估多模态识别系统的性能和用户体验至关重要。为了降低多模态识别的注册失败率，可以采取一系列优化措施。例如，改进数据采集技术以提高数据质量，优化算法以提高识别准确性，以及提供更加详细的用户指导以确保用户能够正确配合系统完成注册过程。优化措施控制多模态识别注册失败率对于提升系统整体性能和用户接受度具有重要意义。一个低注册失败率的多模态识别系统能够为用户提供更加便捷、安全的身份验证体验，同时也有助于提高移动设备的安全性。实际意义7.1多模态识别注册失败率207.2多模态识别响应时间定义多模态识别响应时间是指从用户发起识别请求到系统给出识别结果所需的总时间。重要性响应时间是衡量多模态识别系统性能的重要指标，直接影响用户体验和系统效率。定义与重要性不同生物特征数据的采集速度存在差异，如指纹、人脸等，影响总体响应时间。数据采集速度多模态识别涉及多种生物特征数据的融合处理，算法复杂度直接影响响应时间。算法复杂度多模态识别系统对计算资源、内存等硬件资源的占用情况也会影响响应时间。系统资源占用影响因素010203并行处理通过并行计算技术，同时处理多种生物特征数据，缩短总体响应时间。算法优化针对特定应用场景，优化多模态识别算法，降低复杂度，提高响应速度。硬件加速利用专用硬件加速器或优化硬件配置，提升多模态识别系统的处理能力和响应速度。优化策略218安全要求8.1总体要求确保多模态生物特征识别系统的安全性和可靠性，防止被非法访问、篡改或破坏。遵循相关法律法规和标准要求，保护个人隐私和数据安全。8.2多模态信息采集安全在采集多模态生物特征信息时，应确保采集环境的安全性，防止信息被窃取或泄露。采集设备应符合相关安全标准，确保采集过程中不会对用户造成伤害。8.3多模态信息存储安全多模态生物特征信息应采用加密等安全措施进行存储，确保信息的机密性和完整性。存储系统应具备访问控制和审计功能，防止未经授权的访问和操作。在使用多模态生物特征信息进行识别时，应确保识别过程的安全性和准确性。这些安全要求旨在确保移动设备多模态生物特征识别技术的合法、安全和可靠应用，保护个人隐私和数据安全，同时促进技术的健康发展和社会应用。建立完善的安全管理制度和应急预案，应对可能的安全风险和突发事件。防止多模态生物特征信息被滥用、误用或用于非法目的。8.4多模态信息使用安全01020304228.1总体要求8.1.1多模态生物特征识别系统的基本要求准确性系统应确保在各种环境下都能准确识别用户的生物特征信息。高效性识别过程应迅速完成，减少用户等待时间，提高效率。安全性系统应采取多种安全措施，保护用户生物特征信息不被泄露和滥用。可用性系统应易于使用，用户界面友好，方便用户操作。系统应支持多种生物特征数据的采集，如指纹、面部、虹膜等。数据采集采集到的生物特征数据应进行质量评估，确保数据的准确性和可靠性。数据质量评估对采集到的原始数据进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高识别性能。数据预处理8.1.2多模态生物特征数据的采集与处理将不同生物特征的特征向量进行融合，提高识别的准确性。特征层融合决策层融合混合融合在不同生物特征识别结果的基础上进行决策融合，得出最终的识别结果。结合特征层融合和决策层融合的优点，进一步提高识别性能。8.1.3多模态生物特征识别的融合策略性能评估指标制定合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对系统进行全面评估。性能优化方法根据评估结果，采用合适的优化方法，如调整模型参数、改进算法等，提高系统性能。8.1.4系统性能评估与优化238.2多模态信息采集安全安全机制标准规定了多模态信息采集过程中应建立的安全机制，包括数据加密、访问控制、身份验证等，以确保信息采集过程中的安全性和保密性。这些机制有助于防止未经授权的访问和数据泄露。隐私保护在多模态信息采集过程中，标准强调了隐私保护的重要性。它要求采集设备、系统和方法必须符合相关法律法规的要求，保护用户的个人隐私不被侵犯。这包括但不限于对用户数据的加密存储、传输和使用过程中的隐私保护。8.2多模态信息采集安全8.2多模态信息采集安全设备与系统安全为了保证多模态信息采集的安全性，标准对采集设备和系统的安全性提出了要求。这包括设备和系统的物理安全、网络安全、系统软件的安全更新和补丁管理等方面，以确保整个采集过程的安全可靠。合规