เมื่อวันที่ 1 มกราคม 2026 กฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ฉบับแก้ไขของสาธารณรัฐประชาชนจีนมีผลบังคับใช้อย่างเป็นทางการ เนื่องจากเป็นการแก้ไขครั้งใหญ่ครั้งแรกของกฎหมายพื้นฐานนี้นับตั้งแต่มีการบังคับใช้ในปี 2559 กฎหมายดังกล่าวถือเป็นการออกแบบระดับสูงสุดของระบบกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ของจีน ร่วมกับกฎหมายว่าด้วยการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล สำหรับองค์กรที่ใช้เทคโนโลยีการจดจำไบโอเมตริกซ์เพื่อควบคุมความปลอดภัย การแก้ไขนี้มีความหมายมากกว่าบทลงโทษที่เข้มงวดยิ่งขึ้น โดยกำหนดขอบเขตใหม่สำหรับการประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์ และให้คำแนะนำการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ชัดเจนสำหรับองค์กรในการเลือกเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์
ในขณะเดียวกัน มาตรการสำหรับการบริหารความปลอดภัยของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามีผลบังคับใช้ในเดือนมิถุนายน 2568 โดยกำหนดข้อกำหนดที่เข้มงวดสำหรับการประเมินผลกระทบและโซลูชันทางเลือกสำหรับสถานการณ์การจดจำใบหน้าโดยเฉพาะ มาตรฐานแห่งชาติ GB/T 45574-2025 เทคโนโลยีความปลอดภัยของข้อมูล—ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสำหรับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน ระบุเพิ่มเติมถึงบรรทัดฐานการจำแนกประเภทและการประมวลผลของข้อมูลไบโอเมตริกซ์ ภายใต้การซ้อนทับของกฎระเบียบหลายฉบับ การเลือกเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ขององค์กรได้พัฒนาจากทางเลือกทางเทคนิคล้วนๆ ไปสู่การตัดสินใจปฏิบัติตามกลยุทธ์เชิงกลยุทธ์
กฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ฉบับปรับปรุงได้เพิ่มขีดจำกัดสูงสุดของค่าปรับสำหรับการละเมิดจาก 1 ล้านหยวนเป็น 10 ล้านหยวน และเพิ่มบทลงโทษ เช่น การระงับการทำงานของแอปพลิเคชัน ซึ่งส่งผลให้ค่าเสียหายจากการละเมิดเพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับองค์กรต่างๆ
I. การตีความประเด็นสำคัญของกฎระเบียบใหม่
การแก้ไขกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ส่งสัญญาณที่สำคัญหลายประการ ประการแรก เป็นการยกเครื่องกฎหมายพื้นฐานนี้ครั้งใหญ่ครั้งแรกในรอบเกือบทศวรรษ นับเป็นการอัปเกรดระบบกำกับดูแลความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างครอบคลุมโดยผู้ออกกฎหมาย ข้อมูลหลักของการแก้ไขสามารถเข้าใจได้จากสี่มิติต่อไปนี้
1. ปัญญาประดิษฐ์ที่รวมอยู่ในกฎหมายเป็นครั้งแรก
มาตรา 20 ที่เพิ่มเข้ามาใหม่กำหนดบทบัญญัติพิเศษเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยและการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ โดยชี้แจงว่ารัฐสนับสนุนการวิจัยทางทฤษฎีขั้นพื้นฐานและการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีที่สำคัญของ AI ขณะเดียวกันก็ปรับปรุงบรรทัดฐานทางจริยธรรมและเสริมสร้างการตรวจสอบความเสี่ยง การประเมิน และการกำกับดูแลด้านความปลอดภัย ซึ่งหมายความว่าองค์กรที่ใช้เทคโนโลยี AI ในการประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์จะต้องเผชิญกับข้อกำหนดด้านจริยธรรมและการกำกับดูแลความปลอดภัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้น
2. เพิ่มบทลงโทษอย่างมากเพื่อสร้างระบบการป้องปรามที่แข็งแกร่ง
ขีดจำกัดสูงสุดของค่าปรับเพิ่มขึ้นจาก 1 ล้านหยวนเป็น 10 ล้านหยวนในเวอร์ชันแก้ไข โดยมีบทลงโทษประเภทใหม่เพิ่ม เช่น การระงับการดำเนินการแอปพลิเคชัน ในเวลาเดียวกัน ความรับผิดทางกฎหมายขยายจากรัฐวิสาหกิจไปสู่บุคคลทั่วไป และบุคลากรที่รับผิดชอบโดยตรงจะถูกลงโทษที่รุนแรงยิ่งขึ้น ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของการละเมิดทำให้เกิดข้อกำหนดที่สูงขึ้นสำหรับขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์
3. การประสานกฎหมาย 3 ฉบับเพื่อสร้างเครือข่ายการกำกับดูแลที่แน่นแฟ้น
ฉบับปรับปรุงจะเสริมสร้างการเชื่อมโยงอย่างเป็นระบบกับกฎหมายการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล โดยให้แนวทางการบังคับใช้กฎหมายที่ชัดเจนผ่านข้อ "อ้างอิงที่เกี่ยวข้อง" เมื่อประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์ องค์กรต่างๆ จะต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของกฎหมายทั้งสามฉบับพร้อมกัน และความประมาทเลินเล่อในลิงก์ใดๆ อาจกระตุ้นให้มีการบังคับใช้กฎหมายได้
4. ข้อบังคับใช้กฎหมายที่ยืดหยุ่น
ที่น่าสังเกตก็คือ มาตรา 73 ที่เพิ่มเข้ามาใหม่นั้นเชื่อมโยงกับกฎหมายการลงโทษทางปกครอง โดยชี้แจงว่าวิสาหกิจต่างๆ อาจได้รับการบรรเทา ลดหย่อน หรือไม่ได้รับการลงโทษเลย หากพวกเขาริเริ่มที่จะกำจัดผลกระทบที่เป็นอันตราย แก้ไขการละเมิดเล็กน้อยโดยทันทีโดยไม่มีผลกระทบที่เป็นอันตราย หรือไม่มีความผิดเชิงอัตวิสัย ข้อนี้ให้ "บัฟเฟอร์ด้านความปลอดภัย" สำหรับองค์กรที่มีการพยายามปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างจริงจัง
ครั้งที่สอง เส้นสีแดงและบรรทัดล่างของการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับข้อมูลไบโอเมตริกซ์
กฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ฉบับปรับปรุงและกฎระเบียบสนับสนุนร่วมกันกำหนด "เส้นสีแดง" และ "บรรทัดล่าง" สำหรับการประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์ เมื่อปรับใช้ระบบไบโอเมตริกซ์ องค์กรจะต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดในมิติต่อไปนี้
1. ความหมายและการจำแนกประเภทของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ได้รับการระบุไว้อย่างชัดเจนว่าเป็น "ข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน" รวมถึงใบหน้า ลายนิ้วมือ พิมพ์เสียง ม่านตา ข้อมูลทางพันธุกรรม และอื่นๆ ซึ่งหมายความว่าไม่ว่าองค์กรจะใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกแบบใด ข้อมูลที่รวบรวมจะอยู่ภายใต้ข้อกำหนดการป้องกันระดับสูงสุด
2. ข้อกำหนดการปฏิบัติตามวงจรชีวิตทั้งหมด
| ลิงค์การปฏิบัติตามข้อกำหนด |
ข้อกำหนดหลัก |
พื้นฐานทางกฎหมาย |
| การแจ้งเตือนการรวบรวม |
ได้รับความยินยอมแยกต่างหากจากบุคคลและแจ้งวัตถุประสงค์และวิธีการประมวลผลอย่างชัดเจน |
มาตรา 29 แห่งกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล |
| การประเมินผลกระทบ |
ดำเนินการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIA) ก่อนใช้งาน |
มาตรา 9 มาตรการบริหารจัดการความปลอดภัยของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้า |
| ความปลอดภัยในการส่งสัญญาณ |
ใช้การเข้ารหัสช่องสัญญาณเป็นอย่างน้อย และควรรวมเข้ากับการเข้ารหัสเนื้อหา |
GB/T 45574-2025 เทคโนโลยีความปลอดภัยของข้อมูล—ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสำหรับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน |
| ความปลอดภัยในการจัดเก็บข้อมูล |
พื้นที่เก็บข้อมูลที่เข้ารหัสและเทมเพลตไบโอเมตริกซ์จะไม่สามารถย้อนกลับได้ |
กฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ + กฎหมายความปลอดภัยของข้อมูล |
| การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด |
ผู้ประมวลผลที่จัดการข้อมูลมากกว่า 1 ล้านคนจะต้องแต่งตั้งผู้รับผิดชอบในการคุ้มครอง |
มาตรการในการบริหารจัดการการตรวจสอบการปฏิบัติตามการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล |
| การแจ้งเตือนไซต์ |
อุปกรณ์รวบรวมที่ติดตั้งในที่สาธารณะจะต้องติดตั้งป้ายเตือนที่เห็นได้ชัดเจน |
มาตรา 26 ของกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล |
จากข้อกำหนดข้างต้นจะเห็นได้ว่ากฎระเบียบไม่เพียงแต่มุ่งเน้นไปที่การแจ้งเตือนและความยินยอมในลิงก์การรวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่ยังขยายการกำกับดูแลด้านกฎระเบียบไปจนถึงวงจรการถ่ายโอน การจัดเก็บ และการตรวจสอบข้อมูลอย่างเต็มรูปแบบ ภายใต้กรอบการกำกับดูแลดังกล่าว สถาปัตยกรรมความปลอดภัยของเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์เองก็กลายเป็นตัวแปรสำคัญสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด คุณภาพของการคัดเลือกทางเทคนิคจะกำหนดระดับต้นทุนการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยตรง
ที่สาม Iris vs. Face: การเปรียบเทียบความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของทั้งสองเทคโนโลยี
ในสถานการณ์ไบโอเมตริกระดับองค์กร การจดจำใบหน้าและการจดจำม่านตาเป็นสองเส้นทางทางเทคนิคที่สำคัญที่สุด อย่างไรก็ตาม ภายใต้กรอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่ ทั้งสองแสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในด้านความปลอดภัยของข้อมูลและการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว
| มิติการเปรียบเทียบ |
การจดจำใบหน้า |
การรับรู้ของไอริส |
| การย้อนกลับของข้อมูล |
ภาพใบหน้าสามารถคืนค่าเป็นภาพต้นฉบับได้ โดยมีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดการรั่วไหล |
เทมเพลตการเข้ารหัส Iris ไม่สามารถย้อนกลับได้ ซึ่งเป็นไปตามหลักการของ "ข้อมูลที่มีอยู่แต่มองไม่เห็น" |
| ความเสี่ยงจากการปลอมแปลงจากระยะไกล |
สามารถถอดรหัสผ่านภาพถ่าย วิดีโอ และเทคโนโลยี AI Deepfake |
ม่านตาอยู่ภายในลูกตาและไม่สามารถรวบรวมหรือปลอมแปลงจากระยะไกลได้ |
| การปฏิบัติตามสถานที่สาธารณะ |
จำเป็นต้องมีสัญญาณแจ้งที่ชัดเจน และห้ามติดตั้งในพื้นที่ส่วนตัว |
การรวบรวมความร่วมมือที่ใช้งานอยู่พร้อมการรับรู้ของผู้ใช้ที่สูงขึ้น |
| ความปลอดภัยในการจัดเก็บข้อมูล |
เวกเตอร์ลักษณะใบหน้ายังคงมีการพลิกกลับได้หลังจากการเก็บรักษา |
การเข้ารหัส AES-256 ระดับชิป พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบแยกฮาร์ดแวร์ พร้อมความปลอดภัยของข้อมูลที่สูงขึ้น |
| ความยากลำบากในการประเมินผลกระทบ |
จำเป็นต้องพิจารณาปัจจัยเสี่ยงหลายประการ เช่น การรวบรวมความเป็นส่วนตัวและการปลอมแปลงอย่างลึกซึ้ง |
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคหลีกเลี่ยงความเสี่ยงส่วนใหญ่ได้ ทำให้กระบวนการประเมินง่ายขึ้น |
| ความแม่นยำในการรับรู้ |
ได้รับผลกระทบจากปัจจัยต่างๆ เช่น แสง มุม และการแต่งหน้า โดยมีอัตราการจดจำผิดประมาณหนึ่งในล้าน |
ความแม่นยำในการจดจำด้วยกล้องสองตาสูงถึงหนึ่งในพันล้าน โดยไม่ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงรูปลักษณ์ |
จากมุมมองของการปฏิบัติตามข้อกำหนด เทคโนโลยีการจดจำม่านตามีข้อได้เปรียบทางโครงสร้างที่สำคัญ แกนหลักอยู่ที่ "ข้อมูลที่มีอยู่แต่มองไม่เห็น" ซึ่งเทมเพลตดิจิทัลที่สร้างขึ้นหลังจากการเข้ารหัสคุณลักษณะของม่านตาไม่สามารถเรียกคืนกลับเป็นภาพทางชีววิทยาดั้งเดิมได้ แม้ว่าฐานข้อมูลจะถูกละเมิด ผู้โจมตีก็ไม่สามารถกู้คืนคุณสมบัติไบโอเมตริกซ์ของผู้ใช้ได้ คุณลักษณะทางเทคนิคนี้สอดคล้องกับข้อกำหนดการจัดเก็บ "การกู้คืนที่ไม่สามารถย้อนกลับได้" สำหรับเทมเพลตไบโอเมตริกซ์ในข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสำหรับการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน
ในทางตรงกันข้าม เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าต้องเผชิญกับความท้าทายในการปฏิบัติตามกฎระเบียบมากขึ้น มาตรการในการบริหารความปลอดภัยของแอปพลิเคชันเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ากำหนดให้มีการประเมินผลกระทบด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PIA) อย่างชัดเจนก่อนที่จะใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้า ห้ามมิให้ติดตั้งอุปกรณ์การจดจำใบหน้าในพื้นที่ส่วนตัว เช่น ห้องพักในโรงแรมและห้องน้ำสาธารณะ และบังคับใช้การจัดหาโซลูชันการระบุตัวตนทางเลือก ข้อกำหนดพิเศษเหล่านี้สะท้อนถึงความกังวลของหน่วยงานกำกับดูแลเกี่ยวกับความเสี่ยงโดยธรรมชาติของเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า
IV. โซลูชั่นการปฏิบัติตามกฎระเบียบของ Homsh
ในฐานะผู้บุกเบิกเทคโนโลยีการจดจำม่านตาในประเทศจีน WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (Homsh) ได้สร้างระบบทางเทคนิคที่สมบูรณ์ตั้งแต่ชิปไปจนถึงเทอร์มินัล และจากอัลกอริธึมไปจนถึงโซลูชัน ซึ่งสามารถจัดหาโซลูชันการจดจำไบโอเมตริกระดับการปฏิบัติตามข้อกำหนดแบบลิงก์เต็มรูปแบบได้
1. PhaseIris 3.0: สถาปัตยกรรมอัลกอริทึมระดับการปฏิบัติตามข้อกำหนด
PhaseIris 3.0 ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการจดจำม่านตาหลักเจเนอเรชั่นที่สามที่พัฒนาโดย Homsh อย่างอิสระ ใช้ความกว้างการทำงานแบบ 384 บิต และสามารถบีบอัดขนาดเทมเพลตข้อมูลฟีเจอร์เป็น 2KB โดยไม่ลดจุดฟีเจอร์ไบโอเมตริกซ์ สิ่งสำคัญที่สุดคือ ไม่มีความสัมพันธ์เชิงอนุมานแบบย้อนกลับทางคณิตศาสตร์ระหว่างเทมเพลตดิจิทัลที่เข้ารหัสกับภาพม่านตาต้นฉบับ ทำให้ตระหนักถึง "ข้อมูลที่มีอยู่แต่มองไม่เห็น" ที่แท้จริง ความแม่นยำในการจดจำด้วยกล้องสองตาสูงถึงหนึ่งในพันล้าน ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมมาก
2. ชิปซีรีส์ Qianxin: อุปสรรคด้านความปลอดภัยระดับฮาร์ดแวร์
ชิป ASIC เฉพาะของซีรีส์ Qianxin สำหรับการจดจำม่านตาที่ Homsh เปิดตัว ถือเป็นชิปตัวแรกของโลกที่ใช้อัลกอริธึมการจดจำม่านตาในฮาร์ดแวร์อย่างเต็มรูปแบบ แตกต่างจากซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมและสถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ทั่วไป ชิป Qianxin ใช้สถาปัตยกรรมการแยกระบบบนชิป รวมกับการเข้ารหัส AES-256 ของฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเทมเพลตม่านตาจะได้รับการประมวลผลในสภาพแวดล้อมความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์ตลอดทั้งกระบวนการรวบรวม เข้ารหัส จับคู่ และจัดเก็บข้อมูล ความเร็วในการเข้ารหัสน้อยกว่า 50ms และเวลาจับคู่คอร์เดียวคือเพียง 320 นาโนวินาที
ซึ่งหมายความว่าข้อมูลไบโอเมตริกซ์ไม่เคยมีอยู่ในข้อความธรรมดาในพื้นที่หน่วยความจำที่ซอฟต์แวร์เข้าถึงได้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลในระดับซอฟต์แวร์โดยพื้นฐาน ซึ่งเป็นระดับความปลอดภัยที่โซลูชันไบโอเมตริกซ์ซอฟต์แวร์บริสุทธิ์แบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้
3. เทอร์มินัลควบคุมการเข้าถึงซีรีส์ D และช่องประตูซีรีส์ G: เทอร์มินัลการดำเนินการตามข้อกำหนด
ในระดับผลิตภัณฑ์เทอร์มินัล เทอร์มินัลควบคุมการเข้าถึง Iris D Series ของ Homsh และ G Series Iris Channel Gates ล้วนสร้างด้วยชิป Qianxin ซึ่งรองรับกระบวนการจดจำทั้งหมดเสร็จสิ้นภายในเครื่องที่ฝั่งอุปกรณ์ สถาปัตยกรรม "การประมวลผลแบบ Edge-side" นี้หมายความว่าไม่จำเป็นต้องอัปโหลดข้อมูลชีวมาตรไปยังเซิร์ฟเวอร์ หลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่ข้อมูลจะรั่วไหลในการส่งผ่านเครือข่าย และทำให้กระบวนการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดขององค์กรง่ายขึ้นอย่างมาก
หน้าจอควบคุมการเข้าถึงซีรีส์ D รองรับระยะการจดจำ 30 ซม. ถึง 70 ซม. การลงทะเบียนม่านตาแบบสองตาและการรับรองความถูกต้องเสร็จสมบูรณ์ภายใน 1 วินาที และอุปกรณ์เดียวสามารถจัดเก็บข้อมูลเทมเพลตได้นับหมื่นรายการ Channel Gates ซีรีส์ G เหมาะสำหรับสถานการณ์ที่มีการจราจรหนาแน่น เช่น สวนสาธารณะขนาดใหญ่และโรงงานอุตสาหกรรม ซึ่งรองรับการทำงานร่วมกันบนเครือข่ายหลายอุปกรณ์
V. ข้อเสนอแนะสำหรับการดำเนินการตามมาตรฐานไบโอเมตริกซ์ขององค์กร
ตามข้อกำหนดของกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ฉบับปรับปรุงและกฎระเบียบที่สนับสนุน เราขอแนะนำให้องค์กรต่างๆ ส่งเสริมการสร้างการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านไบโอเมตริกจากห้าระดับต่อไปนี้
ขั้นตอนที่ 1: จัดลำดับความสำคัญของการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ขั้นแรกองค์กรควรดำเนินการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างครอบคลุมของระบบไบโอเมตริกซ์ที่มีอยู่ เพื่อประเมินว่าระบบปัจจุบันเป็นไปตามข้อกำหนดของกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และมาตรฐานระดับชาติที่เกี่ยวข้องหรือไม่ มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบกลไกการแจ้งเตือนและการยินยอมสำหรับการรวบรวมข้อมูล วิธีการเข้ารหัสการส่งข้อมูล นโยบายความปลอดภัยของพื้นที่จัดเก็บข้อมูล และกลไกการลบข้อมูล
ขั้นตอนที่ 2: อัปเกรดการเลือกทางเทคนิค
จัดลำดับความสำคัญของเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ด้วยคุณสมบัติ "การกู้คืนที่ไม่สามารถย้อนกลับได้" เพื่อลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลจากแหล่งที่มา เทคโนโลยีการจดจำม่านตามีข้อได้เปรียบโดยธรรมชาติในการปฏิบัติตามข้อกำหนดเนื่องจากเทมเพลตที่เข้ารหัสไม่สามารถย้อนกลับได้ ในเวลาเดียวกัน ควรเลือกผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถในการเข้ารหัสระดับฮาร์ดแวร์ เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นจากโซลูชันซอฟต์แวร์ล้วนๆ
ขั้นตอนที่ 3: จัดลำดับความสำคัญของคอมพิวเตอร์ Edge-Side
ใช้สถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบ Edge-Side ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อรวบรวม เข้ารหัส และจับคู่คุณสมบัติไบโอเมตริกซ์ทั้งหมดบนฝั่งอุปกรณ์ให้เสร็จสมบูรณ์ ซึ่งไม่เพียงช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของการส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย แต่ยังช่วยลดความยุ่งยากในการจัดการการปฏิบัติตามข้อกำหนดของกระแสข้อมูลสำหรับองค์กรอีกด้วย โซลูชันชิป Qianxin ของ Homsh ถือเป็นแนวปฏิบัติทั่วไปของแนวคิดนี้
ขั้นตอนที่ 4: สร้างการจัดการวงจรชีวิตแบบเต็มรูปแบบ
สร้างระบบการจัดการวงจรชีวิตเต็มรูปแบบสำหรับข้อมูลไบโอเมตริกซ์ ตั้งแต่การแจ้งเตือนการรวบรวม การอนุญาตการใช้งาน การเข้ารหัสการจัดเก็บข้อมูล การติดตามการตรวจสอบ ไปจนถึงการลบข้อมูล ขอแนะนำให้แต่งตั้งบุคคลที่รับผิดชอบในการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลโดยเฉพาะและดำเนินการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นประจำ
ขั้นตอนที่ 5: สร้างระบบเอกสารการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปรับปรุงเอกสารการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น รายงานการประเมินผลกระทบต่อการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล บันทึกการประมวลผลข้อมูล และแผนการตอบสนองต่อเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย ในการตรวจสอบตามกฎระเบียบหรือการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด ระบบเอกสารที่สมบูรณ์สามารถพิสูจน์ความพยายามในการปฏิบัติตามกฎระเบียบขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ และกระตุ้นการป้องกัน "การลงโทษที่ลดลงหรือลดลง" ในข้อกำหนดการบังคับใช้กฎหมายใหม่ที่ยืดหยุ่นของกฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์
สรุป: การปฏิบัติตามข้อกำหนดไม่ใช่ต้นทุน แต่เป็นความสามารถในการแข่งขัน
กฎหมายความปลอดภัยทางไซเบอร์ฉบับแก้ไขส่งสัญญาณที่ชัดเจนไปยังตลาดว่า การประมวลผลข้อมูลไบโอเมตริกซ์ไม่ใช่เรื่องภายในของแผนกเทคนิคอีกต่อไป แต่เป็นปัญหาเชิงกลยุทธ์ที่เกี่ยวข้องกับเส้นชีวิตการปฏิบัติตามกฎระเบียบขององค์กร ในบริบทนี้ การเลือกเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ที่ตรงตามข้อกำหนดจากระดับการออกแบบสถาปัตยกรรมไม่เพียงเป็นทางเลือกที่สมเหตุสมผลในการลดความเสี่ยง แต่ยังเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขันในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลขององค์กรอีกด้วย
ด้วยคุณสมบัติทางเทคนิคของ "ข้อมูลที่มีอยู่แต่มองไม่เห็น" การรับประกันความปลอดภัยระดับฮาร์ดแวร์ และความแม่นยำในการจดจำหนึ่งในพันล้าน การจดจำม่านตาได้พบความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อกำหนดและประสิทธิภาพด้านความปลอดภัย สำหรับองค์กรที่ประเมินการอัพเกรดเทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ นี่เป็นช่วงเวลาในการตรวจสอบการเลือกทางเทคนิคอีกครั้งและสร้างข้อได้เปรียบในการปฏิบัติตามข้อกำหนด
