在生成式 AI 時代保護生物識別隱私：為什麼您的個人資訊需要比以往任何時候都更強大的保護措施

生成式 AI 的快速發展為生物識別隱私和個人資訊安全帶來了前所未有的挑戰。隨著面部識別技術變得越來越普遍，AI 工具變得越來越複雜，保護我們的生物識別數據從未像現在這樣重要。組織和個人都需要強大的解決方案，以便在這種不斷變化的威脅環境中保護他們的身份。

生成式 AI 對個人隱私的威脅越來越大

生成式 AI 雖然在許多積極方面具有革命性，但也帶來了重大的隱私問題，影響到每個擁有數位存在的人。這些 AI 系統在訓練期間和通過使用者提示攝取大量數據，通常未經其資訊處理的個人 的明確同意 。這會產生多個漏洞點，敏感的個人資訊可能會暴露在其中。

深度偽造和生物識別身份盜竊

生成式 AI 領域最令人擔憂的發展之一是深度偽造和其他縱內容的激增。先進的 AI 工具現在使惡意行為者能夠創建令人信服的虛假視頻、圖像和錄音，這些視頻、圖像和錄音可用於身份欺詐。到 2024 年，這種威脅已經擴大到包括複雜的生物識別身份盜竊，犯罪分子利用生成式 AI 和豐富的在線面部和語音數據 進行欺詐。

考慮這個真實的例子：亞利桑那州的一位母親接到一個電話，聽起來和她痛苦的女兒一模一樣，哭著說：“媽媽，這些壞男人抓住了我！該聲音實際上是騙子為要錢而創建的 AI 生成的克隆。這一可怕的事件表明，生成式 AI 如何成為針對我們最個人化的生物標識碼——我們的面孔和聲音的武器。

個人信息危機

風險不僅限於生物識別數據。大型語言模型 （LLM） 可能會無意中向其他使用者洩露其輸出中的敏感資訊。這些系統通常在從互聯網上抓取的大量數據集上進行訓練，其中可能包括個人 從未同意 共享的個人資訊。

更令人擔憂的是，與傳統的數據洩露不同，AI 系統以一種幾乎不可能刪除資訊的方式整合資訊，一旦將其納入模型，就幾乎不可能將其刪除。人們無法取消對生成式 AI 的訓練。一旦系統接受了某些內容的訓練，就無法收回該資訊。

為什麼生物識別隱私比以往任何時候都更重要

生物識別數據的持久性

與密碼或信用卡不同，生物識別標識符如果洩露，則無法更改。您的面部、聲音和其他生物特徵是永久性的，因此它們的保護 尤為重要。當面部識別數據被洩露時，身份盜用、跟蹤和騷擾的可能性會大大增加，因為這些標識符無法輕易更改或替換。

同意和控制的侵蝕

面部識別技術的廣泛部署往往在沒有足夠透明度或使用者同意的情況下發生。在許多司法管轄區，個人對於是否收集其生物識別數據、如何存儲或誰可以訪問這些數據幾乎沒有發言權。由於這些 隱私影響，英國資訊專員將公共場所使用即時面部識別攝像頭描述為“令人深感擔憂”。

ANDOPEN 的SNAPPASS如何保護生物識別隱私

隱私優先架構

ANDOPEN 已開發 SNAPPASS 作為「隱私疫苗」，供關注這些新威脅的組織和使用者使用。與將敏感數據存儲在網路資料庫上的傳統生物識別系統不同， SNAPPASS 採用完全不同的方法來保護面部識別隱私。

無網路驗證的力量

SNAPPASS 的與眾不同之處在於其無網路身份驗證技術。通過將身份令牌（卡、移動錢包或二維碼）與本地生物識別身份驗證以混合雙因素方法相結合，SNAPPASS 創建了一個抵禦數據洩露和身份欺詐的解決方案。該系統可保護組織和個人免受不斷演變的威脅，而不會影響安全性或便利性。

以使用者為中心的控制

ANDOPEN 的理念將使用者置於身份驗證過程的中心，讓他們能夠完全控制自己的個人生物識別資訊。這種方法認識到，用戶行為是合規性的關鍵，而合規性是安全性的關鍵。當個人被賦予權力而不是被迫進入某種情況時，他們更有可能有效地採取安全措施。

SNAPPASS 在當今威脅形勢下的實際應用

防範 AI 生成的身份欺詐

隨著生成式 AI 工具使身份盜竊變得越來越複雜， SNAPPASS 提供了一個關鍵的保護層。通過要求實際擁有身份令牌（卡、移動錢包或二維碼）和生物識別驗證，該系統有效地消除了深度偽造或其他 AI 生成的欺詐企圖的威脅。

改善組織安全狀況

對於處理敏感個人資訊的組織， SNAPPASS 提供了一種在不損害隱私的情況下快速準確地驗證身份的方法 – 這要歸功於其將生物識別數據無伺服器分散式存儲在加密使用者的卡上。這在醫療保健、金融和公共服務環境中尤其有價值，在這些環境中，安全和隱私是最重要的，而使用者的準確識別和身份驗證至關重要。

面向未來，抵禦新出現的威脅

ANDOPEN 將 SNAPPASS 設計為面向未來，預測了不斷變化的安全威脅，包括來自高級 AI 和 deepfake 技術的威脅。這種前瞻性的方法可幫助組織主動領先於犯罪創新，而不是在違規或事件發生后採取追溯措施。

生物識別隱私的前進之路

監管環境

世界各地的監管機構正在制定法律和標準，以保護消費者免受 AI 隱私侵犯。不遵守這些法規的組織將面臨重大的財務和聲譽損失。採用 SNAPPASS 等解決方案可幫助企業與新興的隱私框架保持一致，同時保持運營效率。

生物識別技術的隱私原則

專家組織概述了負責任地使用面部識別技術的關鍵原則，包括：

• 獲得明確、肯定的同意
• 僅以符合合理消費者期望的方式使用數據
• 提供有關如何使用生物識別數據的有意義通知
• 維護全面的數據安全
• 通過設計實現隱私
• 確保數據準確性和可訪問性
• 保持問責制
• 實現可選性

SNAPPASS 通過其隱私優先的設計和以使用者為中心的方法體現了這些原則。

保護我們的生物識別未來

隨著生成式 AI 的不斷發展，對生物識別隱私和個人資訊的威脅只會變得更加複雜。廣泛的數據收集、越來越令人信服的深度偽造以及生物識別標識符的持久性相結合，帶來了前所未有的隱私挑戰。

ANDOPEN 的 SNAPPASS 代表了身份驗證的新範式，它優先考慮隱私，同時提供現代組織所需的安全性和便利性。通過採用無網路、以使用者為中心的生物識別身份驗證方法， SNAPPASS 有助於在這種控制似乎越來越難以捉摸的時代恢復對個人資訊的控制。

對於關注在保持強大安全性的同時保護使用者生物識別隱私的組織， SNAPPASS 提供了一條解決當前和新出現的威脅的前進道路。在一個越來越依賴面孔來確認身份的世界里，了解什麼是真實的，什麼是虛假的，已經成為安全和隱私的一個關鍵方面。

現在是實施隱私保護生物識別解決方案的時候了 – 在下一波生成式 AI 使保護個人資訊更具挑戰性之前。