臉部辨識人工智慧已成為現代生物辨識身份驗證、存取控制和安全系統的重要核心部分。從解鎖智慧型手機、簡化機場辦理登機手續，甚至追溯識別，這項技術正在重塑我們在數位和實體空間中確認身分的方式。但隨著臉部辨識變得越來越普遍，人們對我們最個人資料（我們的生物辨識資訊）的隱私和安全的擔憂也隨之增加。
什麼是AI臉部辨識？
AI臉部辨識是一種生物辨識技術，它利用人工智慧演算法根據人的臉部特徵來識別或驗證一個人。該系統捕獲臉部的圖像或視頻，分析關鍵地標（例如眼睛之間的距離、鼻子的形狀和下巴輪廓），並將其轉換為獨特的數學表示，通常稱為「臉部特徵」或「嵌入」。然後，將此簽名與儲存範本的資料庫進行比較，以確定身分或驗證匹配項。
怎麼運作的：
- 檢測：系統使用電腦視覺技術在影像或視訊幀中定位人臉。
- 特徵提取： 深度學習模型從檢測到的人臉中提取獨特的特徵，並將其編碼為數字向量。
- 比對：此向量會使用相似性指標與已註冊臉部的資料庫進行比較。
- 解決方案：系統確定是否存在匹配項，從而啟用解鎖設備或授予對安全區域的存取權限等操作。
應用範圍從安全和監控到零售個人化和醫療保健，使臉部辨識成為當今最通用的生物辨識工具之一。
集中式或基於雲端的生物辨識處理的危險
雖然基於雲端的人工智慧臉部辨識的便利性和可擴展性很有吸引力，但在集中式伺服器（現場或異地）中儲存和處理生物辨識資料會帶來重大風險：
1. 不可逆轉的資料外洩
- 生物辨識資料是永久性的。 與密碼不同，如果臉部或指紋被洩露，您將無法更改它們。基於雲端的資料庫遭到破壞可能會導致不可更改的標識符被盜，從而導致大規模的身分盜竊和詐欺 .
- 網路犯罪分子的目標是集中式資料庫。 雲端儲存庫是主要目標，一次違規就可能暴露數百萬用戶的生物辨識範本。
2. 隱私和監管合規風險
- 跨境資料傳輸 可能違反 GDPR、CCPA 等隱私法，尤其是當生物辨識資料在具有不同法規的司法管轄區之間移動時。
- 透明度和濫用問題。 雲端供應商可能會出於身份驗證以外的目的存取或使用生物辨識數據，從而引起對分析、歧視或未經授權行銷的擔憂。
3. 技術和操作漏洞
- 傳輸中的資料容易受到攻擊。 即使加密，生物辨識資料在裝置與雲端伺服器之間的傳輸過程中也可能被攔截. 更不用說潛在的中間人攻擊，這些攻擊會注入偽造的生物識別數據來繞過身份驗證。
- 同步和維護令人頭痛。 多站點組織在跨地點和邊界擴展和同步其生物辨識資料庫方面面臨複雜的挑戰。通常需要代價高昂的停機時間進行安裝
- 竄改和欺騙。 攻擊者可能會操縱雲端儲存的資料或使用合成臉部（深度偽造）來繞過安全檢查。
| 風險區域 | 集中式和雲端系統 | 裝置上/本機系統 |
|---|---|---|
| 資料外洩影響 | 災難性 （所有使用者都處於危險之中） | 本地化（僅限於設備/卡） |
| 法規遵循 | 複雜、高風險、涉及多個司法管轄區 | 簡化，更易於本地化 |
| 資料控制 | 運算提供者具有存取權 | 使用者/組織保留精細控制 |
| 同步處理 | 簡單但單點故障 | 更複雜但冗餘的可用性 |
| 可擴展性 | 輕鬆的雲端擴展，使用本地硬體卻很困難 | 無限的可擴展性，無需額外費用 |
| 用戶隱私 | 低，濫用使用者資料的可能性 | 高，資料不會公開給第三方 |
| 驗證效能 | 1：N匹配，容易誤報 | 1：1匹配，快速0%誤認 |
| 擁有成本 | 定期託管和維護費用隨用戶數量和活動而擴展 | 一次性設置，偶爾需要維護成本 |
SNAPPASS：透過離線人工智慧處理確保生物辨識資料的安全
SNAPPASS 提供了一種完全不同的 AI 面部識別方法——通過保持所有生物識別處理離線和本地，直接將加密的生物識別照片和憑據存儲在用戶持有的 SNAPPIN 代幣上，從而優先考慮隱私和安全。身份驗證在設備上立即發生，而不會將敏感信息暴露給網絡。結果是一個提供速度和彈性的解決方案：即使資料庫或管理員帳戶受到損害，攻擊者也沒有任何東西可以竊取。透過結合隱私、效能和零信任架構，SNAPPASS 使組織能夠在當今的進階威脅環境中充滿信心地保護數位和實體存取。
準備好與生物辨識安全的未來互動了嗎？
