关于人脸识别滥用的十个可能的应对方案

十大建议核心提要:

    限制数据存储期限 限制数据分享 公共场所设立人脸识别标识 提升人脸识别精准度 开展第三方独立评估 减少附带信息收集 商业场景纳入opt-in与opt-out机制 制定统一的技术标准 完善标准化组织认证 确保数据代表性以及测试实操化
1. 限制数据存储期限

在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习(Federated Learning)。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案,确保数据只存储在摄像头终端,而不传输到中央数据中心,从而提升数据安全性。

2. 限制数据分享 3. 公共场所设立人脸识别标识 4. 提升人脸识别精准度 5. 开展第三方独立评估 6. 减少附带信息收集 7. 商业场景纳入opt-in与opt-out机制 8. 制定统一的技术标准

庆幸的是,美国电气和电子工程协会(IEEE)以及美国国家标准与技术研究院(NIST)正在制定统一的技术标准,以规范相关技术应用。

9. 完善标准化组织认证

企业系统安全系数由国际标准化组织(ISO)验证。企业特定产品由ISO组织评估是否满足监管规则要求,第三方机构进行合规测试,从而保障消费者对全流程技术标准的知情权。

10. 确保数据代表性以及测试实操化

注:本研究报告出自布鲁金斯学会(Brookings Institution)于10月31日发布的《10 actions that will protect peoplefrom facial recognition software》。

译者:蔡雄山、袁俊;公众号:腾讯研究院(ID:cyberlawrc)

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/A8TII44wUTQi_cmu2ztvsA

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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