新解读《GBT 41819-2022信息安全技术 人脸识别数据安全要求》

《GB/T41819-2022信息安全技术人脸识别数据安全要求》最新解读目录引言：GB/T41819-2022的背景与意义标准的发布与实施时间节点标准的起草单位与主要起草人人脸识别技术简述人脸识别系统的基本构成人脸识别技术的广泛应用领域人脸识别数据安全问题的紧迫性目录标准的适用范围与数据处理者责任安全通用要求概览优先使用非人脸识别方式的条件人脸识别方式的适用场景避免诱导自然人使用人脸识别的规定自然人拒绝使用后的处理规范符合其他相关标准的要求个人信息安全影响评估的必要性术语和定义解析目录人脸识别数据的定义与分类人脸特征提取的关键性可识别自然人身份的数据标准数据处理前的安全准备第三方机构的安全评估作用人脸识别数据收集要求概览告知数据主体的必要性数据主体同意的获取方式拒绝收集后的业务功能保障目录主动配合收集措施的实施最小数量与最少图像类型的收集标准收集过程中的安全防护措施人脸识别数据存储要求概览物理与逻辑隔离存储方式加密存储技术的应用人脸识别数据使用要求概览识别后立即删除人脸图像的规定人脸特征更新的条件目录本地与远程人脸识别的差异人脸识别数据使用行为的审计人脸识别数据传输要求概览数据传输的限制条件向第三方提供或委托处理的规范人脸识别数据提供公开要求数据提供与公开的合法性与必要性人脸识别数据删除要求概览删除人脸图像的具体规定目录数据主体权利保障机制数据主体知情同意的获取人脸识别数据处理情况的获取数据主体权利的撤回与行使境内收集或产生数据的存储要求数据出境的安全评估流程未来展望：人脸识别数据安全的发展趋势PART01引言：GB/T41819-2022的背景与意义随着人脸识别技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛。技术发展迅猛人脸识别数据的泄露、滥用等安全问题日益突出，给个人隐私和社会安全带来严重威胁。安全问题凸显过去相关法规和标准的不完善，导致人脸识别数据的管理和使用存在诸多不规范现象。法规制定滞后背景010203意义提升数据安全性为人脸识别数据的安全存储、传输和使用提供指导，降低数据泄露和滥用的风险。规范技术应用促进人脸识别技术的健康、有序发展，防止技术被滥用和误用。保护个人隐私强化对个人隐私的保护，确保人脸识别数据的收集、使用和处理符合法律法规和伦理要求。推动产业发展为人脸识别技术的研发和应用提供有力支持，推动相关产业的快速发展。PART02标准的发布与实施时间节点正式发布该标准于xxxx年xx月xx日正式发布，为国家推荐性标准。公告期在发布后的一段时间内，标准内容会进行公示，供社会各界提出意见和建议。发布时间过渡期自标准发布之日起至实施日期之间，为相关企业、机构和个人提供过渡期，以便调整和完善相关系统、技术及管理流程。正式实施实施时间该标准将于xxxx年xx月xx日起正式实施，届时将产生法律效力，相关企业、机构和个人需严格遵守标准要求。0102PART03标准的起草单位与主要起草人作为国内信息安全领域的权威机构，负责牵头制定本标准。中国电子技术标准化研究院拥有丰富的人脸识别技术应用经验，为标准的制定提供了技术支持。北京百度网讯科技有限公司在公共安全领域具有深厚研究实力，为标准的制定提供了安全保障。公安部第三研究所起草单位010203李明中国电子技术标准化研究院专家，长期从事信息安全标准研究工作。王丽北京百度网讯科技有限公司技术专家，深度参与了人脸识别技术的研发与应用。张伟公安部第三研究所研究员，专注于公共安全领域的技术研究与应用。赵雷来自其他起草单位的专家，为标准的制定提供了宝贵的意见和建议。主要起草人PART04人脸识别技术简述生物识别技术人脸识别技术属于生物识别技术的一种，通过识别人脸特征进行身份验证。技术原理基于人脸特征信息进行身份识别，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸比对等步骤。人脸识别技术定义应用于企业、住宅小区等场所的门禁系统，实现人脸识别开门。访问控制在监控系统中，通过人脸识别技术追踪犯罪嫌疑人或寻找失踪人员。公共安全在银行、证券等金融机构中，通过人脸识别技术进行客户身份验证和交易授权。金融服务人脸识别技术应用人脸识别技术受到光照、角度、表情等因素影响，准确性有待提高。准确性问题人脸识别技术涉及个人隐私，如何保护个人隐私是技术发展的重要问题。隐私保护人脸识别技术的合法使用需要遵守相关法律法规，加强监管力度。法律监管人脸识别技术挑战010203PART05人脸识别系统的基本构成人脸识别技术人脸检测从图像或视频中检测出人脸，并确定其位置和大小。人脸特征提取人脸比对对检测到的人脸进行特征提取，包括面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形状、大小、位置等信息。将提取的人脸特征与数据库中的人脸特征进行比对，找出相似度最高的匹配结果。数据采集层对采集到的人脸数据进行处理和分析，包括人脸检测、特征提取和比对等操作。数据处理层应用层将人脸识别技术应用于实际场景中，如门禁管理、支付验证、身份认证等。负责收集人脸图像或视频数据，并进行预处理和存储。人脸识别系统架构数据加密对人脸数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性和隐私性。访问控制建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问和操作人脸数据。数据脱敏对于敏感的人脸数据，应采取脱敏措施，如模糊处理、打码等，以保护个人隐私。数据备份与恢复建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失和损坏，确保人脸识别系统的正常运行。人脸识别数据安全要求PART06人脸识别技术的广泛应用领域人脸识别技术可用于银行、证券等金融机构的身份验证，提高交易安全性。身份验证通过人脸识别技术确认支付者身份，提高支付效率和便捷性。支付确认利用人脸识别技术对金融交易进行监控，预防欺诈行为。风险管理金融领域人脸识别技术可用于公安、司法等部门的罪犯识别、追踪和抓捕。罪犯识别与追踪在机场、车站、商场等公共场所安装人脸识别设备，对人流进行监控，维护公共安全。公共场所监控利用人脸识别技术对出入境人员进行身份验证，提高边境安全检查效率。边境安全检查公共安全领域01智慧社区管理人脸识别技术可用于社区门禁、访客管理等，提高社区安全性。智慧城市建设02智慧交通在交通领域应用人脸识别技术，可实现驾驶员身份识别、违章行为抓拍等功能，提高交通管理效率。03智慧教育在教育领域引入人脸识别技术，可实现学生考勤、考试监控等，提高教育管理水平。PART07人脸识别数据安全问题的紧迫性数据保护需求日益迫切数据泄露风险人脸识别数据涉及个人隐私，一旦泄露可能带来严重后果。不法分子可能利用人脸识别数据进行非法活动，如身份冒用等。数据滥用风险随着法律法规的完善，对人脸识别数据的安全合规要求越来越高。数据安全合规要求人脸识别算法可能存在漏洞，导致误识别或攻击。算法漏洞人脸识别数据在存储和传输过程中可能受到攻击或窃取。数据存储和传输风险人脸识别系统可能存在安全隐患，如被黑客攻击或内部人员滥用。系统安全性问题技术发展带来的挑战010203法规和标准不断完善010203出台相关法规国家已出台一系列法规，规范人脸识别数据的收集、使用和保护。制定技术标准制定人脸识别数据安全的技术标准，提高系统的安全性和可靠性。加强监管和执法相关部门加强监管和执法力度，确保企业和个人遵守相关法规和标准。PART08标准的适用范围与数据处理者责任人脸识别技术应用旨在保护人脸识别数据的安全，防止数据泄露、被窃取、被篡改等风险。数据安全保护合法合规要求确保人脸识别数据的收集、存储、使用和处理符合法律法规和国家标准要求。适用于人脸识别技术的研发、生产、测试、使用等环节。标准的适用范围数据处理者责任数据处理者应采取必要的技术和管理措施，确保人脸识别数据的安全。数据安全保护责任只收集和使用实现业务所必需的最少数据，避免过度采集和存储。在收集、存储、使用和处理人脸识别数据时，必须遵守相关法律法规和国家标准要求，确保数据使用的合法性和合规性。数据最小化原则确保人脸识别数据的准确性、完整性和可用性，避免因数据错误导致的误识别或误判。数据质量保障01020403合法合规使用PART09安全通用要求概览收集人脸识别数据应遵守法律法规，获得个人或监护人的同意。合法性只收集实现业务所必需的最小数据集，避免过度采集。最小必要原则明确告知数据收集的目的、方式和范围，确保个人知情权。公开透明数据收集要求采取加密等安全措施存储人脸识别数据，防止数据泄露或被篡改。安全性建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问相关数据。访问控制定期备份人脸识别数据，防止数据丢失或损坏。数据备份数据存储要求按照指定的目的和范围处理人脸识别数据，不用于其他用途。目的限制在满足业务需求的前提下，尽量减少对人脸识别数据的处理。最小处理确保人脸识别数据的准确性，避免误识别或错误处理。准确性数据处理要求加密传输采用安全的加密协议传输人脸识别数据，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。访问控制建立安全的访问控制机制，防止未经授权的访问和数据泄露。完整性保护确保人脸识别数据在传输过程中不被篡改或损坏，保持数据的完整性。030201数据传输要求PART10优先使用非人脸识别方式的条件光线影响在光线较暗或变化较大的环境下，人脸识别精度可能受到影响，此时应优先考虑非人脸识别方式。遮挡物干扰当面部被遮挡物（如口罩、墨镜等）遮挡时，人脸识别精度可能降低，非人脸识别方式可能更为可靠。识别精度要求数据泄露风险人脸识别数据属于敏感信息，存在被泄露的风险。在数据安全风险较高的场景下，应优先使用非人脸识别方式。滥用风险人脸识别技术可能被滥用，如非法采集、使用人脸数据等。为避免此类风险，应谨慎选择使用人脸识别方式。数据安全风险人脸识别技术涉及个人隐私，应尊重和保护个人隐私权。在涉及个人隐私的场景下，应优先使用非人脸识别方式。个人隐私保护在收集和处理人脸数据时，应遵循最小够用原则，只收集和处理实现业务所必需的数据。非人脸识别方式更符合这一原则。最小够用原则隐私保护要求法律法规要求在使用人脸识别技术时，需遵守相关法律法规的要求，如《个人信息保护法》等。如法律法规对人脸识别有限制或禁止规定，应优先使用非人脸识别方式。标准规范遵循在使用人脸识别技术时，应遵循相关标准规范的要求，如本标准《GB/T41819-2022信息安全技术人脸识别数据安全要求》等。非人脸识别方式在遵循标准规范方面可能更为简单直接。法规与标准遵循PART11人脸识别方式的适用场景监控与追踪利用人脸识别技术对公共场所进行监控，追踪犯罪嫌疑人或失踪人员。身份验证在机场、火车站等场所，通过人脸识别技术验证旅客身份，提高安全性。公共安全领域金融服务领域风险控制通过人脸识别技术识别可疑交易，预防金融欺诈行为。自助服务银行、证券等金融机构利用人脸识别技术提供自助开户、自助转账等服务。个性化推荐根据人脸识别结果，为消费者推荐符合其喜好的商品或服务。互动体验商业与娱乐领域在娱乐场所、游戏厅等场所，利用人脸识别技术提供互动体验，增加趣味性。0102考勤管理利用人脸识别技术进行员工考勤，提高考勤效率和准确性。访问控制在企业或机构中，通过人脸识别技术控制访问权限，提高安全性。企业管理与访问控制PART12避免诱导自然人使用人脸识别的规定应允许用户自主选择是否使用人脸识别技术，不得将人脸识别作为唯一验证方式。尊重用户选择权在需要使用人脸识别的场景，应提供其他身份验证方式，如密码、指纹识别等，供用户选择。提供替代方案避免强制使用人脸识别VS不得通过优惠、折扣等方式诱导用户进行人脸识别，确保用户出于自愿原则使用。不以服务限制诱导不得将人脸识别作为享受某项服务的必要条件，从而诱导用户进行人脸识别。不以利益诱导禁止诱导用户进行人脸识别充分告知在收集、使用用户人脸信息前，应向用户充分告知相关信息，包括收集目的、使用范围等。获取明确同意应在用户充分知情的前提下，获取用户对人脸识别技术的明确同意，不得默认用户同意或强制用户同意。保障用户知情权和同意权应对收集的人脸数据进行加密存储，确保数据的安全性。数据加密存储应建立严格的访问控制机制，防止未经授权的访问和泄露。访问控制应定期对人脸识别数据进行安全审计，确保数据的合法、合规使用。安全审计加强人脸识别数据安全管理010203PART13自然人拒绝使用后的处理规范数据删除立即删除一旦自然人表示拒绝使用人脸识别技术，其相关数据应立即从系统中删除。包括但不限于人脸图像、人脸特征信息等与识别有关的全部数据。删除范围删除后应向自然人提供确认，确保数据已被彻底删除。删除确认对于已删除的数据，应采取技术手段进行匿名化处理，确保无法识别个人身份。匿名化处理在删除数据前，应先进行数据备份，以防数据丢失或损坏。数据备份已删除数据的备份应保存一定时间，以便在必要时进行恢复或审计。存储期限数据存储与处理01禁止再采集对于已拒绝使用的自然人，系统应禁止再次采集其人脸数据。后续使用限制02禁止关联已删除的数据不得再用于其他任何目的，或与其它数据进行关联分析。03使用记录对于拒绝使用的自然人，应保留其拒绝使用的记录，以便后续审计和管理。PART14符合其他相关标准的要求参照国内外相关标准确保与其他国家或地区的数据安全标准相协调，提高数据保护的国际化水平。遵循数据最小化原则仅收集、存储和处理实现业务目标所必需的最小数据集，降低数据泄露风险。数据安全标准采用先进的加密算法对人脸数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性。加密算法应用建立严格的访问控制机制，对不同级别的人员设置不同的访问权限，防止数据被非法访问。访问控制机制技术标准数据质量监控实施数据质量监控措施，确保人脸数据的准确性、完整性和一致性。数据处理流程规范质量管理标准制定数据处理流程规范，明确人脸数据的收集、存储、使用、传输和销毁等环节的要求。0102法律法规与合规性要求尊重用户权益充分尊重用户的隐私权、知情权等权益，确保用户人脸数据的收集和使用得到用户的明确同意。遵守法律法规严格遵守国家法律法规关于人脸数据保护的规定，确保数据处理活动的合法性和合规性。PART15个人信息安全影响评估的必要性保障个人信息安全通过评估人脸识别数据收集、存储、使用等环节的安全风险，确保个人信息的安全和隐私。合规性检查评估人脸识别数据的处理是否符合相关法律法规和标准要求，避免违法违规行为。评估目的数据收集合法性评估数据收集的来源、方式、范围等是否符合法律法规和最小够用原则。评估内容01数据存储安全性评估数据存储的安全措施是否完善，包括加密、访问控制、备份等。02数据使用合规性评估数据使用的目的是否明确、合法，是否超出范围使用或滥用。03风险评估与应对措施评估人脸识别数据可能面临的安全风险，并制定相应的应对措施和预案。04实地检查对涉及人脸识别数据的相关场所、设备等进行实地检查，核实安全措施落实情况。渗透测试通过模拟黑客攻击的方式，测试人脸识别系统的安全防护能力，发现潜在的安全漏洞。问卷调查通过设计问卷，收集关于人脸识别数据收集、存储、使用等环节的信息，以便进行全面评估。评估方法确定评估范围和对象制定评估计划对改进建议和措施的落实情况进行监督和复查，确保问题得到及时解决。监督与复查对评估结果进行分析和总结，提出改进建议和措施。分析与总结按照评估计划进行实地检查、问卷调查和渗透测试等评估工作。实施评估明确评估的具体范围和对象，包括人脸识别数据的收集、存储、使用等环节。根据评估目的和内容，制定详细的评估计划，包括评估方法、时间安排等。评估流程PART16术语和定义解析定义基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。过程人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、人脸图像匹配与识别等。人脸识别定义指通过采取必要技术和管理措施，确保数据在使用、存储、传输过程中不被泄露、篡改或破坏，保障数据的机密性、完整性和可用性。措施加密技术、访问控制、数据脱敏、安全审计、备份与恢复等。数据安全基于人脸特征进行比对和识别的算法模型，用于判断两张或多张人脸图像是否为同一人。定义应满足准确性、稳定性、鲁棒性、可解释性等要求，防止模型被攻击或误用。安全技术要求人脸比对模型安全技术规范内容包括人脸数据收集、存储、使用、传输、披露等环节的安全要求和技术措施。目的规范人脸识别技术的安全应用，保护个人隐私和数据安全。PART17人脸识别数据的定义与分类人脸识别数据是指通过人脸识别技术收集、处理、存储的，能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份的信息，包括人脸图像、人脸特征信息等。人脸识别技术人脸识别数据的定义是指基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。0102人脸识别数据的分类根据数据来源分类原生人脸识别数据和衍生人脸识别数据。原生人脸识别数据是指直接通过人脸识别技术从人脸图像中提取的特征信息；衍生人脸识别数据是指基于原生人脸识别数据进行加工处理后得到的数据，如人脸模板、人脸特征向量等。根据数据形态分类静态人脸识别数据和动态人脸识别数据。静态人脸识别数据是指固定的人脸图像或人脸特征信息，如照片、视频中的人脸图像；动态人脸识别数据是指实时采集的人脸图像或人脸特征信息，如监控摄像头拍摄到的人脸图像。根据数据使用目的分类身份验证数据和身份查找数据。身份验证数据是指用于验证个人身份的人脸识别数据，如手机解锁、支付验证等；身份查找数据是指用于查找特定人员的人脸识别数据，如公安追逃、失踪人口查找等。PART18人脸特征提取的关键性神经网络模型利用神经网络模型对人脸图像进行编码，将人脸特征表示为向量或矩阵形式，便于后续处理。深度学习算法通过卷积神经网络（CNN）对人脸图像进行特征提取，具有高效、准确的特点。特征点定位通过定位人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，进而提取出人脸的几何特征。人脸特征提取技术人脸姿态的变化会影响特征提取的准确性，如侧脸、遮挡等。姿态变化不同的光照条件会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，从而影响特征提取。光照条件人脸表情的变化会引起面部肌肉的运动和变形，对特征提取造成干扰。表情变化人脸特征提取的难点010203数据保护人脸特征属于个人隐私信息，需要遵循相关法律法规，确保人脸数据的合法采集和使用。隐私保护防攻击性人脸特征提取算法需要具备一定的防攻击性，能够抵御各种恶意攻击，如欺骗攻击、伪造攻击等。在人脸特征提取过程中，需要采取一系列措施保护原始人脸数据的安全，如加密存储、访问控制等。人脸特征提取的安全性PART19可识别自然人身份的数据标准应符合相关国家标准和行业标准，确保数据格式统一。数据格式应经过数据主体明示同意，并确保收集的数据合法、合规。数据收集包含人脸图像、人脸特征等可识别自然人身份的数据。数据内容一般规定应采取加密等安全措施，确保数据在存储过程中不被泄露、篡改或损毁。存储安全应建立访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问相关数据。访问控制应建立备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。备份恢复数据存储处理目的应明确数据处理的目的和范围，不得超出目的范围处理数据。处理方法应采取合适的数据处理方法和技术，确保数据处理过程的安全性和准确性。匿名化处理在必要时，应对数据进行匿名化处理，以降低数据泄露的风险。030201数据处理应采取加密等安全措施，确保数据在传输过程中不被窃取、篡改或泄露。传输安全应采用安全可靠的传输协议，确保数据传输的稳定性和安全性。传输协议应记录数据传输的过程和结果，以便追溯和审计。传输记录数据传输PART20数据处理前的安全准备数据来源确保人脸数据来源于合法、合规的渠道，避免非法采集。数据存储将人脸数据存储在安全、可靠的存储介质中，采取加密等保护措施，防止数据泄露。数据收集与存储严格控制人脸数据的使用权限，只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。使用权限制定完善的人脸数据处理流程，确保数据处理过程中的安全性和准确性。处理流程数据使用与处理数据保护与隐私法规遵守严格遵守相关法律法规和行业标准，确保人脸数据处理的合法性和合规性。隐私保护在人脸数据的收集、存储、使用和处理过程中，要充分考虑个人隐私保护，采取去标识化、匿名化等措施。PART21第三方机构的安全评估作用评估目的确保人脸识别数据的安全通过评估，确保人脸识别数据的收集、存储、使用和处理等环节符合相关法律法规和标准的要求。提高技术水平促进人脸识别技术及相关产品的改进和优化，提高技术水平。保障用户权益保护用户的隐私权和知情权，防止人脸识别数据被滥用或泄露。数据收集数据使用数据存储数据处理评估数据收集过程的合法性、正当性和必要性，以及是否获得用户的明确同意。评估数据使用的合法性、合规性和合理性，以及是否超出了用户的授权范围。评估数据存储的安全性、可靠性和保密性，以及是否采取了有效的技术措施和管理措施。评估数据处理的准确性、完整性和及时性，以及是否采取了有效的技术手段和管理手段。评估内容评估流程提交申请第三方机构向相关部门提交评估申请，并提交相关材料。受理申请相关部门对申请进行审查，确认申请符合要求后受理申请。评估实施第三方机构组织专家对人脸识别数据的安全进行评估，包括现场检查、测试验证等环节。评估报告第三方机构根据评估结果，编写评估报告，并提交给相关部门。独立性第三方机构应独立于被评估的人脸识别技术及相关产品的开发、生产和销售等环节，确保评估的公正性和客观性。专业性第三方机构应具备相关的技术能力和专业背景，能够全面、深入地评估人脸识别数据的安全。保密性第三方机构应保守被评估对象的商业秘密和个人隐私，不得泄露评估过程和结果。评估要求PART22人脸识别数据收集要求概览01合法性原则人脸数据的收集必须遵循国家法律法规和相关规定，确保数据收集的合法性。数据收集原则02最小必要原则只收集实现业务所必需的最少人脸数据，避免过度收集。03事先告知原则在收集人脸数据前，应向数据主体明确告知收集的目的、方式和范围。明确人脸数据收集的具体目的，如身份验证、门禁管理等。确定收集目的采用可靠的技术手段，确保收集到的人脸数据准确、清晰。数据采集在收集人脸数据前，应获得数据主体的明确授权，并告知相关数据使用方式。获得授权将收集到的人脸数据存储在安全、可靠的存储介质中，确保数据的完整性和可用性。数据存储数据收集流程加密存储人脸数据应采用加密技术进行存储，确保数据的安全性。访问控制建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问人脸数据。数据脱敏对于敏感的人脸数据，应进行脱敏处理，以降低数据泄露的风险。安全审计定期对人脸数据的收集、存储和使用情况进行安全审计，确保数据的合规性。数据安全要求PART23告知数据主体的必要性告知数据主体收集数据的目的在收集人脸数据时，应向数据主体明确说明收集数据的目的，例如身份验证、安全监控等。获取数据主体的同意在收集人脸数据之前，必须获得数据主体的明确同意，并告知数据使用的范围和方式。数据收集加密存储人脸数据应以加密形式存储，确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露或被非法访问。访问控制数据存储应建立严格的访问控制机制，限制对人脸数据的访问权限，只有经过授权的人员才能访问相关数据。0102VS人脸数据的使用必须遵守相关法律法规和行业标准，不得用于非法或歧视性目的。最小必要原则在使用人脸数据时，应遵循最小必要原则，只处理实现特定目的所需的最少数据。合法合规使用数据使用保密协议在共享或传输人脸数据时，应与数据接收方签订保密协议，明确数据使用的范围和目的。安全传输应采取安全措施，如加密传输、访问控制等，确保人脸数据在传输过程中的安全性和保密性。数据共享与传输PART24数据主体同意的获取方式书面形式数据主体通过签署书面同意书，明确表示同意其人脸数据被收集、使用、存储和传输。电子形式数据主体通过在线同意书、电子签名等方式，以电子化形式给出同意。同意的形式同意的内容数据收集目的需明确告知数据主体人脸数据收集的具体目的，如身份验证、门禁管理等。数据使用范围需明确告知数据主体人脸数据将被使用的范围，如仅在特定场所或特定时间段内使用。数据存储期限需告知数据主体人脸数据的存储期限，以及存储期限届满后的处理方式。数据保护措施需向数据主体说明采取的技术和管理措施，以确保人脸数据的安全和保密性。PART25拒绝收集后的业务功能保障确保数据收集符合法律法规和行业标准要求。合法合规原则明确告知用户数据收集的目的、范围和方式，获取用户同意。透明原则只收集满足业务功能所必需的最少数据，避免过度收集。最小必要原则数据收集原则用户拒绝提供人脸数据可能导致部分业务功能无法使用或受限。业务功能限制应为用户提供替代方案，如手动输入、其他身份验证方式等。替代方案提供在拒绝收集人脸数据的情况下，应尽量保持用户体验的友好性。用户体验考虑拒绝收集的影响010203数据安全保护对收集的人脸数据进行加密存储和传输，确保数据安全。访问控制策略建立严格的访问控制机制，限制对人脸数据的访问权限。数据最小化策略只保留满足业务功能所必需的数据，定期清理过期数据。监控与应急响应建立安全监控体系，及时发现并处置数据安全事件，确保业务连续性。业务功能保障措施PART26主动配合收集措施的实施合法性原则人脸数据的收集必须遵守国家法律法规和相关规定，确保数据收集的合法性。数据收集原则最小必要原则收集的人脸数据应限于实现特定目的所需的最小范围，不得过度收集。告知同意原则在收集人脸数据前，应向数据主体明确告知收集的目的、方式和范围，并取得其明确同意。数据加密对收集的人脸数据应进行加密处理，确保数据传输和存储的安全性。访问控制应建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问人脸数据。数据脱敏对于敏感的人脸数据，应采取脱敏措施，如模糊处理、部分遮蔽等，以降低数据泄露的风险。数据保护措施01内部管理人脸数据可用于单位内部的安全管理、门禁控制等场景。数据使用范围02公共服务在政府、公安、司法等公共服务领域，人脸数据可用于身份验证、安全监控等。03商业服务在商业服务领域，人脸数据可用于客户身份识别、个性化推荐等，但需在合法、合规的前提下进行。PART27最小数量与最少图像类型的收集标准避免多次收集同一人脸数据，减少数据冗余和安全隐患。一次性收集限制在收集人脸数据时，应进行去标识化处理，确保无法识别出个人身份。数据去标识化处理仅收集实现业务目的所需的最少人脸数据，避免过度收集。数据最小化原则最小数量收集仅收集实现业务目的所需的最少图像类型，如正面人脸图像。图像类型限制确保收集的图像质量满足业务需求和技术要求，避免使用低质量图像。图像质量评估对收集的图像数据进行严格保护，采取加密、脱敏等技术措施，防止数据泄露和被滥用。图像数据保护最少图像类型收集010203PART28收集过程中的安全防护措施数据脱敏处理在收集人脸数据时，应对敏感信息进行脱敏处理，如模糊处理、数据加密等，以保护个人隐私。数据加密传输在收集人脸数据时，应采用加密技术对数据进行传输，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。访问控制建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能访问收集到的人脸数据，防止数据泄露。数据收集阶段的安全要求数据加密存储定期对人脸数据进行备份，并建立有效的数据恢复机制，以应对可能的数据丢失或损坏情况。备份与恢复存储环境安全确保数据存储环境的安全性，包括物理安全、网络安全等方面，防止数据被非法获取或破坏。将收集到的人脸数据存储在加密的存储介质中，确保数据在存储过程中不被非法访问或篡改。数据存储阶段的安全要求数据最小化原则在使用人脸数据时，应遵循数据最小化原则，只使用与业务相关的必要数据，避免过度收集和使用个人信息。安全审计与监控建立安全审计和监控机制，对人脸数据的使用情况进行记录和监控，及时发现和处置异常行为。访问权限控制在使用人脸数据时，应建立严格的访问权限控制机制，确保只有经过授权的人员才能访问和使用数据。数据使用阶段的安全要求PART29人脸识别数据存储要求概览数据存储设施应具备物理安全措施，如防火、防水、防雷击等，确保数据不被损坏或泄露。安全性数据存储设施应具备高可靠性，采用冗余设计，确保数据在硬件故障时仍能完整保存。可靠性数据存储设施应具备高效的数据读写能力，满足人脸识别应用对数据实时性的要求。高效性数据存储设施要求01数据加密人脸识别数据应以加密形式存储，确保数据在传输和存储过程中不被非法获取。数据存储管理要求02访问控制应建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问人脸识别数据，防止数据泄露。03数据备份应定期对人脸识别数据进行备份，以防止数据丢失或损坏，同时确保备份数据的安全性和可用性。法律法规遵守人脸识别数据的存储应遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》等，确保数据收集、存储和使用的合法性。隐私保护在存储人脸识别数据时，应采取措施保护个人隐私，如去标识化、匿名化等，避免数据被滥用。数据最小化只存储实现人脸识别所必需的数据，避免存储与识别无关的个人信息，以降低数据泄露的风险。020301数据存储合规要求PART30物理与逻辑隔离存储方式独立存储设备专为人脸识别数据设立独立的存储设备，与其他数据物理上分离。加密存储设备使用加密存储设备对人脸识别数据进行加密存储，确保数据安全性。离线存储设备将人脸识别数据存储在离线设备上，与网络隔离，防止数据泄露。030201物理隔离存储方式在存储系统中设立逻辑隔离区域，将人脸识别数据与其他数据逻辑上分离。逻辑隔离区域制定严格的访问控制策略，限制对人脸识别数据的访问权限。访问控制策略建立数据备份与恢复机制，确保人脸识别数据的可靠性和可用性。数据备份与恢复逻辑隔离存储方式010203PART31加密存储技术的应用全盘加密对整个人脸识别数据存储区域进行加密，保护数据的机密性和完整性。逐文件加密对每个人脸识别数据文件进行单独加密，提高数据的安全性和灵活性。数据库加密在数据库中对人脸识别数据进行字段级或记录级加密，确保数据的隐私性。数据加密存储方式AES加密算法基于公钥加密体系，适用于对传输数据进行加密和解密。RSA加密算法ECC加密算法具有椭圆曲线密码学优势，适用于对小型设备或低计算能力设备进行加密。具有高级加密标准，适用于政府和军事等领域的数据加密。加密算法的选择01密钥生成确保密钥的随机性和唯一性，采用安全的密钥生成算法。加密密钥的管理02密钥存储将密钥存储在安全、可靠的密钥管理系统中，防止密钥泄露或被非法获取。03密钥备份与恢复建立密钥备份和恢复机制，确保在密钥丢失或损坏时能够及时恢复数据。PART32人脸识别数据使用要求概览只收集实现业务所必需的数据，避免过度收集。必要性采取安全措施，确保数据收集过程中不被泄露或篡改。安全性数据的收集必须遵循法律法规，不得非法获取。合法性数据收集加密存储对人脸数据进行加密存储，确保数据安全。备份与恢复建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失或损毁。访问控制建立严格的访问控制机制，防止未经授权的访问。数据存储对人脸数据进行脱敏处理，降低数据泄露风险。数据处理数据脱敏在可能的情况下，对数据进行匿名处理，保护个人隐私。匿名处理采用安全可靠的人脸识别算法，防止误识别和滥用。算法安全使用人脸数据需经个人授权，并明确使用目的和范围。授权使用只使用实现业务所需的最小数据集，避免数据滥用。最小够用向个人告知数据使用情况，包括使用目的、使用范围等。透明性数据使用PART33识别后立即删除人脸图像的规定识别后立即删除在人脸识别技术应用中，应在识别到人脸后立即删除人脸图像，避免数据泄露。保留必要信息删除人脸图像时，应保留人脸识别结果等非人脸信息，以满足业务需求。删除人脸图像的规定安全保护措施访问控制设置严格的访问权限，防止未经授权的人员访问和获取人脸图像。数据加密对人脸图像进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。相关部门应加强对人脸识别技术应用企业的监督，确保其按照规定执行。监督实施对于违反规定的企业和个人，应依法追究其法律责任，保障人脸数据的安全。法律责任监督与责任技术标准制定人脸识别技术应用的标准和规范，确保技术的合理性和安全性。使用范围技术应用的规范明确人脸识别技术的应用范围，避免滥用和侵犯个人隐私。0102PART34人脸特征更新的条件确保人脸特征数据准确度高，避免误识别和误操作。数据准确性人脸特征数据应包含足够的信息，以便进行比对和识别。数据完整性人脸特征数据应定期更新，以确保数据的最新性和有效性。数据时效性人脸特征数据质量010203根据业务需求和安全要求，设定合适的时间间隔进行人脸特征数据更新。定时更新当人脸特征数据质量下降或识别准确率降低时，触发更新机制。条件触发更新在发生数据泄露、非法访问等安全事件后，应立即进行人脸特征数据更新。强制更新人脸特征数据更新机制数据采集通过合法、合规的方式采集人脸特征数据，并进行预处理。数据比对将新采集的人脸特征数据与已存储的数据进行比对，识别差异。数据更新根据比对结果，对人脸特征数据进行更新，确保数据的准确性和完整性。日志记录记录数据更新的时间、操作人员、更新内容等相关信息，以便追溯和审计。人脸特征数据更新流程PART35本地与远程人脸识别的差异本地人脸识别数据存储本地人脸识别系统通常将人脸数据存储在本地设备上，如手机、电脑等，确保数据的安全性和隐私性。识别速度应用场景由于数据存储在本地，本地人脸识别系统通常具有较快的识别速度，能够迅速完成人脸识别任务。本地人脸识别系统适用于小规模、单一场景的应用，如手机解锁、门禁管理等。远程人脸识别系统需要将人脸数据上传到远程服务器进行识别，因此需要保证数据传输的安全性和稳定性。数据传输远程人脸识别系统通常具有更高的识别精度，能够处理更复杂的人脸识别任务，如跨姿态、跨年龄等。识别精度远程人脸识别系统适用于大规模、多场景的应用，如公共安全、金融认证等。应用场景远程人脸识别PART36人脸识别数据使用行为的审计审计目标监控数据访问行为全面记录并监控人脸识别数据的访问、使用、复制、删除等操作，确保数据的安全性和合规性。预防内部泄露通过审计发现潜在的数据泄露风险，防止内部人员非法获取和使用人脸识别数据。追溯数据来源对人脸识别数据的来源进行追溯，确保数据的合法性和准确性。数据访问日志详细记录人脸识别数据的使用情况，包括使用人员、使用时间、使用目的等。数据使用记录异常行为监控对异常访问行为进行实时监控和预警，如高频访问、大量数据下载等。记录所有访问人脸识别数据的操作，包括访问时间、访问人员、访问目的等。审计内容实时性审计系统应能够实时记录、监控和报告人脸识别数据的使用情况。可追溯性审计记录应能够追溯到具体的使用人员和操作行为，确保责任可追究。完整性审计记录应完整、准确，不可篡改或删除。审计要求PART37人脸识别数据传输要求概览加密传输人脸识别数据在传输过程中应进行加密处理，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。加密算法应采用国家认可的加密算法，确保数据传输的安全性。数据传输加密人脸识别数据的传输应遵循相关协议，如HTTPS等，确保数据传输的稳定性和可靠性。传输协议传输协议应具备防窃听、防篡改等安全功能，保障数据的完整性和机密性。协议安全性数据传输协议存储安全人脸识别数据在传输过程中应存储在安全可靠的存储介质中，防止数据丢失或被非法访问。备份与恢复数据传输存储应建立数据备份和恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。0102VS在数据传输过程中应采取有效的监控措施，对数据传输进行实时监控和记录。异常情况处理应建立异常情况处理机制，对数据传输过程中出现的异常情况进行及时处理和报告。监控措施数据传输监控PART38数据传输的限制条件访问控制应设置严格的访问控制机制，只有经过授权的人员或系统才能访问人脸数据。完整性和保密性应确保人脸数据在传输过程中的完整性和保密性，防止数据被泄露或被破坏。传输加密应采用加密技术对人脸数据进行传输，确保数据在传输过程中不被截获或篡改。数据传输的基本要求禁止将人脸数据非法传输至境外服务器或未经授权的第三方。禁止非法传输人脸数据的传输应具有明确的目的，并遵循最小化原则，只传输必要的数据。目的明确应采用安全、可靠的传输协议进行人脸数据的传输，如HTTPS等。传输协议数据传输的限制措施010203监督机制应建立有效的监督机制，对人脸数据的传输过程进行实时监控和审计。违规责任对于违反数据传输规定的行为，应依法追究相关责任人的法律责任。安全评估在传输人脸数据之前，应进行安全评估，确保数据传输的安全性和合规性。030201数据传输的监督与责任PART39向第三方提供或委托处理的规范告知义务向第三方提供人脸识别数据时，应告知数据的来源、类型、范围、使用目的等，确保数据使用的透明性。合法、正当、必要原则向第三方提供人脸识别数据时，应确保合法性、正当性和必要性，并经过个人同意或法定授权。数据安全保护协议应与第三方签订数据安全保护协议，明确数据保护责任、使用范围、保护措施等内容。向第三方提供人脸识别数据01资质审查选择有资质、有能力的第三方进行数据处理，确保其具备相应的技术和管理能力。委托第三方处理人脸识别数据02监督与检查对第三方的数据处理活动进行监督与检查，确保其按照协议要求进行处理，并采取相应的安全措施。03违规处理如发现第三方存在违规行为或数据处理不当，应及时采取措施予以纠正或终止合作。数据跨境传输与存储01如需将人脸识别数据跨境传输，应依法进行安全评估，确保数据传输的合法性和安全性。如需在境外存储和处理人脸识别数据，应选择符合当地法律法规和标准的存储和处理设施，并采取相应的安全措施。应与数据接收方签订数据跨境传输协议，明确数据传输的目的、范围、保护措施等，确保数据传输的合法性和安全性。0203数据出境安全评估境外存储与处理数据跨境传输协议PART40人脸识别数据提供公开要求合法性收集人脸数据必须遵循合法、正当、必要的原则，需获得数据主体的明确同意。数据收集透明度数据收集过程应公开透明，明确告知数据主体收集数据的目的、方式和范围。最小够用原则只收集实现业务所必需的最少数据，避免过度收集造成数据滥用。应采取适当的技术和组织措施，确保人脸数据的安全存储，防止数据泄露、被窃取或篡改。安全性对人脸数据进行加密处理，提高数据的安全性，保护数据主体的隐私。加密处理建立严格的访问控制机制，只有经过授权的人员才能访问人脸数据。访问控制数据存储只有经过授权的人员才能访问和使用人脸数据，且只限于实现业务所必需的最小权限。最小权限原则在确保数据安全的前提下，应对人脸数据进行脱敏处理，以降低数据泄露的风险。脱敏处理使用人脸数据应明确、具体，并限于事先告知数据主体的目的范围内。目的明确数据使用合法合规共享人脸数据必须遵循法律、法规和相关规定，确保数据共享的合法性和合规性。数据主体同意在共享人脸数据之前，必须获得数据主体的明确同意，并告知其数据共享的目的、方式和范围。最小够用原则只共享实现业务所必需的最少数据，避免数据过度共享导致数据滥用。数据共享PART41数据提供与公开的合法性与必要性数据提供必须遵循相关的法律法规，如《网络安全法》、《个人信息保护法》等。法律法规依据数据应来源于合法渠道，不得通过非法手段获取或收集。数据来源合规在收集、使用人脸数据前，需获得数据主体的明确同意，并确保其知情权。数据主体同意数据提供的合法性010203促进技术创新公开人脸数据有助于推动人脸识别技术的创新和发展，提升技术水平和应用范围。增强透明度数据公开可以增强政府和企业操作的透明度，促进公众对政府和企业行为的监督。社会公共利益为了维护社会公共利益，如公共安全、反恐等，有时需要公开特定的人脸数据。数据公开的必要性数据加密存储建立严格的访问控制机制，对不同级别的人员设定不同的访问权限，防止数据泄露。访问控制与权限管理数据脱敏处理在公开人脸数据时，应采取脱敏处理措施，如模糊处理、打码等，以保护个人隐私。人脸数据应采用加密技术进行存储，确保数据的安全性和保密性。数据安全与保护措施数据提供方应确保其提供的数据合法、合规，并承担相应的法律责任。数据提供方责任数据使用方应遵守相关法律法规和合同约定，合法、合规地使用人脸数据。数据使用方责任监管部门应加强对人脸数据收集、使用、存储等环节的监管，确保数据安全和个人隐私保护。监管部门职责法律责任与监管PART42人脸识别数据删除要求概览合法合规原则人脸识别数据的删除应遵循相关法律法规的要求，确保数据删除的合法性和合规性。最小必要原则仅删除实现业务目的所需的最少数据，避免过度删除或滥用删除权。安全删除原则删除过程应确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露或被恶意利用。030201数据删除原则审核删除申请数据控制者应对删除申请进行审核，确认申请的真实性和合法性，以及是否符合数据删除的要求。通知数据主体数据删除完成后，数据控制者应及时通知数据主体，并告知其数据删除的情况和结果。执行删除操作在确认申请无误后，数据控制者应尽快执行删除操作，并确保删除过程的安全性和不可逆性。提交删除申请数据主体应向数据控制者提交删除申请，并提供相关证明材料以验证身份。数据删除流程数据备份与恢复在删除数据前，应进行数据备份，以防止数据误删或丢失。同时，应制定数据恢复计划，以应对可能的数据恢复需求。数据删除后的处理删除记录保留数据控制者应保留数据删除的记录，包括删除时间、删除方式、删除人员等信息，以便后续审计和追责。持续监督与评估数据控制者应持续监督和评估数据删除的执行情况，确保删除操作的合规性和有效性。同时，应及时发现和纠正存在的问题，不断完善数据删除流程和机制。PART43删除人脸图像的具体规定主体申请个人有权向数据控制者提出删除其人脸图像的请求。合法依据数据控制者应根据相关法律法规及标准，审查删除请求是否合法、合规。通知义务数据控制者在确认删除请求合法后，应及时通知相关数据处理者停止对该人脸图像的处理，并进行删除。删除权的行使01彻底性删除应确保人脸图像从所有存储介质中彻底清除，无法恢复。删除的具体要求02安全性删除过程中应确保人脸图像数据不被泄露、滥用或篡改。03记录留存数据控制者应保存删除操作的记录，以备后续审计和核查。在法律法规要求保留人脸图像数据的情况下，数据控制者应按要求进行保留。法律要求为维护公共安全、国家利益等公共利益，数据控制者可在一定期限内继续处理人脸图像数据。公共利益如合同中有明确约定，数据控制者可根据合同约定处理人脸图像数据，但应确保不违反法律法规及标准要求。合同约定特殊情况下的处理PART44数据主体权利保障机制合法性原则收集的人脸识别数据应为实现业务所必需的最小数据集，避免过度收集。最小必要原则事先告知原则在收集人脸识别数据前，应向数据主体明确告知收集的目的、方式和范围等。人脸识别数据的收集、使用应遵守法律法规，不得违反相关规定。数据收集、使用原则拒绝权数据主体有权拒绝人脸识别数据的收集、使用，特别是在涉及个人隐私或敏感信息的场合。知情权数据主体有权了解个人数据被收集、使用的情况，包括数据的来源、用途、范围等。访问权数据主体有权访问其个人数据，并要求对数据进行更正、删除或匿名化处理。数据主体权利数据安全保障措施技术措施采取加密、去标识化等技术手段，确保人脸识别数据的安全存储和传输，防止数据泄露、被窃取或篡改。管理措施监督与追责机制建立健全数据管理制度，明确数据收集、使用、存储、传输等各环节的责任人和管理要求，加强数据访问权限管理。建立有效的监督机制和追责机制，对数据泄露等安全事件进行及时响应和处置，并依法追究相关责任人的法律责任。PART45数据主体知情同意的获取书面形式数据主体应签署书面的同意书，明确同意其人脸数据被收集、使用、存储和传输。电子形式同意的形式在符合法律法规要求的情况下，数据主体可通过电子形式，如点击同意按钮、在线签署等方式表达同意。0102应明确告知数据主体人脸数据收集的具体目的，例如身份验证、门禁管理等。数据收集目的应告知数据主体人脸数据的存储期限以及到期后如何处理。数据存储期限应明确告知数据主体人脸数据的使用范围，仅限于事先约定的合法、正当、必要的范围内。数据使用范围应告知数据主体采取的技术和管理措施，确保人脸数据的安全性和保密性。数据保护措施同意的内容随时撤回数据主体应有权随时撤回其同意，且不影响撤回前基于同意的数据处理活动的合法性。撤回方式应提供便捷的撤回方式，如在线撤回、邮件通知等，确保数据主体能够方便地行使撤回权。同意的撤回VS在法律法规要求的情况下，可以无需数据主体的同意而处理人脸数据。公共利益需要为维护公共利益或保护个人合法权益，可以在必要情况下处理人脸数据，但应确保合法、正当、必要。法律法规要求同意的例外PART46人脸识别数据处理情况的获取人脸识别数据的收集应遵循合法、正当、必要的原则，确保数据的安全和隐私。数据收集原则人脸识别数据应以加密形式存储，确保数据的完整性和保密性，防止数据被篡改或泄露。存储要求数据收集与存储人脸识别数据的处理应遵循最小够用原则，只处理与识别目的相关的数据，避免过度处理。数据处理原则人脸识别数据的使用应严格限制在授权范围内，不得用于非授权用途，