ジェネレーティブAIの急速な進歩は、バイオメトリック・プライバシーと個人情報のセキュリティにかつてない課題を生み出している。顔認識技術が普及し、AIツールがより洗練されるにつれ、バイオメトリック・データの保護がかつてないほど重要になっています。組織も個人も同様に、この進化する脅威のランドスケープにおいてアイデンティティを保護するための強固なソリューションを必要としています。
個人のプライバシーに対する生成AIの脅威の高まり
ジェネレーティブAIは、多くのポジティブな点で革命的である一方で、デジタル・プレゼンスを持つすべての人に影響を与える重大なプライバシー上の懸念をもたらしている。これらのAIシステムは、学習中やユーザープロンプトを通じて、多くの場合、情報が処理される個人の明示的な同意なしに、大量のデータを取り込む。このため、機密性の高い個人情報が流出する可能性のある脆弱性が複数存在する。
ディープフェイクとバイオメトリックID窃盗
ジェネレーティブAIの分野で最も憂慮すべき進展の1つは、ディープフェイクやその他の操作されたコンテンツの拡散である。高度なAIツールにより、悪意のある行為者は、個人情報詐欺に使用できる説得力のある偽の動画、画像、音声記録を作成できるようになりました。2024年には、この脅威は洗練されたバイオメトリクスID窃盗にまで拡大し、犯罪者はジェネレーティブAIと豊富なオンライン顔・音声データを活用して詐欺を行う。
アリゾナ州のある母親が、”ママ、悪い人たちに捕まっちゃった！”と泣き叫ぶ娘の声そっくりの電話を受けた。その声は実は、お金を要求する詐欺師が作ったAI生成のクローンだったのだ。この恐ろしい事件は、私たちの最も個人的な生物学的識別子である顔と声に対して、生成AIがいかに武器化されうるかを示している。
個人情報の危機
リスクは、バイオメトリックデータだけにとどまらない。大規模言語モデル（LLM）は、その出力に含まれるセンシティブな情報を、意図せずに他のユーザーに公開してしまう可能性がある。これらのシステムは通常、インターネットからかき集めた膨大なデータセットで学習されるため、個人が共有に同意していない個人情報が含まれている可能性がある。
さらに懸念されるのは、従来のデータ漏洩とは異なり、AIシステムは一度モデルに組み込まれた情報を除去することがほぼ不可能な方法で情報を統合することだ。生成AIの訓練を解除することはできない。一度システムが何かをトレーニングしてしまうと、その情報を取り戻すことはできないのだ。
バイオメトリック・プライバシーがこれまで以上に重要になる理由
バイオメトリック・データの永続性
パスワードやクレジットカードとは異なり、バイオメトリクス識別子は漏洩しても変更できません。顔、声、その他の生物学的特徴は永続的であるため、その保護は特に重要です。顔認識データが侵害された場合、これらの識別子は簡単に変更したり置き換えたりできないため、ID窃盗、ストーカー行為、嫌がらせの可能性が著しく高まります。
同意とコントロールの侵食
顔認識技術の広範な展開は、多くの場合、十分な透明性やユーザーの同意なしに行われる。多くの司法管轄区では、自分のバイオメトリック・データが収集されるかどうか、どのように保存されるか、誰がそれにアクセスできるかについて、個人はほとんど発言できない。英国の情報コミッショナーは、公共スペースでのライブ顔認識カメラの使用について、こうしたプライバシーへの影響から「深く懸念される」と述べている。
ANDOPEN’SNAPPASS がバイオメトリック・プライバシーを保護する方法
プライバシー第一のアーキテクチャ
ANDOPENは SNAPPASSは、こうした新たな脅威を懸念する組織やユーザーのための「プライバシー・ワクチン」として開発された。ネットワーク化されたデータベースに機密データを保存する従来のバイオメトリック・システムとは異なり、SNAPPASS 、顔認識のプライバシーを保護するために根本的に異なるアプローチをとっている。
ネットワークフリー検証の威力
SNAPPASS を際立たせているのは、そのネットワークフリーの本人確認技術である。IDトークン（カード、モバイルウォレット、QRコード）とローカル生体認証をハイブリッド2要素アプローチで組み合わせることで、SNAPPASS 、データ漏洩やID詐欺に強いソリューションを作り出します。このシステムは、セキュリティや利便性を損なうことなく、進化する脅威から組織や個人を守ります。
ユーザー中心のコントロール
ANDOPENの哲学は、ユーザを認証プロセスの中心に置き、ユーザが個人のバイオメトリクス情報を完全にコントロールできるようにする。このアプローチは、ユーザーの行動がコンプライアンスの鍵であり、コンプライアンスがセキュリティの鍵であることを認識している。個人は強制されるのではなく、力を与えられれば、セキュリティ対策に効果的に関与する可能性が高くなる。
今日の脅威の状況におけるSNAPPASS の実用例
AIが生み出す個人情報詐欺から身を守る
ジェネレーティブAIツールによってID窃盗がますます巧妙化する中、SNAPPASS は重要な保護レイヤーを提供する。IDトークン（カード、おサイフケータイ、QRコード）の物理的な所持と生体認証の両方を要求することで、このシステムはディープフェイクやその他のAIが生成する不正行為の脅威を効果的に無力化する。
組織のセキュリティ態勢を改善する
機密性の高い個人情報を扱う組織にとって、SNAPPASS は、暗号化されたユーザー・カード上のバイオメトリック・データをサーバーレスで分散保存することにより、プライバシーを損なうことなく、迅速かつ正確に本人確認を行う方法を提供します。これは、セキュリティとプライバシーの両方が最も重要な関心事であると同時に、ユーザーの正確な識別と認証が極めて重要である、医療、金融、公共サービスの場面で特に価値があります。
新たな脅威に対する将来の備え
ANDOPEN は、高度なAIやディープフェイク技術を含む進化するセキュリティの脅威を予測し、未来に対応できるように 。この先見的なアプローチにより、企業は侵害やインシデントが発生してから遡及的な対策を講じるのではなく、犯罪のイノベーションに先手を打って積極的に対応することができます。SNAPPASS
バイオメトリック・プライバシーへの道
規制の状況
世界中の規制機関が、AIのプライバシー侵害から消費者を守るための法律や基準を策定している。これらの規制を遵守できない組織は、大きな財務的・風評的ダメージに直面する。SNAPPASS のようなソリューションを採用することで、企業は業務効率を維持しながら、新たなプライバシーの枠組みに沿うことができます。
バイオメトリクス技術のプライバシー原則
専門家団体は、顔認識技術を責任を持って使用するための重要な原則を以下のようにまとめている：
- 明示的かつ積極的な同意の取得
- 消費者の合理的な期待に適合する方法でのみデータを使用する。
- バイオメトリクス・データの使用方法に関する有意義な通知の提供
- 包括的なデータ・セキュリティの維持
- プライバシー・バイ・デザインの導入
- データの正確性とアクセスの確保
- 説明責任の維持
- オプショナリティの導入
SNAPPASS プライバシーを第一に考えたデザインとユーザー中心のアプローチにより、これらの原則を体現している。
バイオメトリクスの未来
ジェネレーティブAIが進歩し続けるにつれ、バイオメトリック・プライバシーと個人情報に対する脅威はますます巧妙になる。広範なデータ収集、ますます説得力を増すディープフェイク、バイオメトリクス識別子の永続性の組み合わせは、前例のないプライバシーの課題を生み出す。
ANDOPEN SNAPPASS は、現代の組織が必要とするセキュリティと利便性を提供しながら、プライバシーを優先する認証の新しいパラダイムを象徴しています。生体認証にネットワークフリーでユーザー中心のアプローチを採用することで、 、そのようなコントロールがますます難しくなっているように見える時代に、個人情報のコントロールを回復するのに役立ちます。SNAPPASS
強固なセキュリティを維持しながら、ユーザーのバイオメトリック・プライバシーを保護することを懸念する組織にとって、SNAPPASS は、現在と新たな脅威の両方に対処する前進の道を提供する。身元を確認するために顔がますます頼りにされる世界では、何が本物で何が偽物かを理解することが、セキュリティとプライバシーの重要な側面となっている。
プライバシーを保護するバイオメトリクス・ソリューションを導入する時は今です。ジェネレーティブAIの次の波が個人情報の保護をさらに困難にする前に。
あなたの組織は、安全でプライベートなバイオメトリクスに対応していますか？
