Биометрические персональные данные, которые обучают искусственный интеллект (ИИ), представляют собой уникальные информационные ресурсы, которые могут быть использованы для достижения множества целей. В этой статье мы рассмотрим, что такое биометрические данные, как они используются для обучения ИИ и какие риски и выгоды связаны с этим процессом.

Биометрические данные — это информация, получаемая из уникальных физиологических или поведенческих характеристик человека. Примерами таких данных могут служить отпечатки пальцев, голосовые записи, лицевая геометрия или сетчатка глаза.
Биометрические данные обладают высокой индивидуальной уникальностью и служат эффективным способом идентификации и аутентификации личности.
Использование биометрических данных для обучения ИИ позволяет создать более точные и автоматизированные системы распознавания и идентификации личности. Благодаря нейронным сетям и алгоритмам машинного обучения, ИИ может выявлять уникальные шаблоны, характеризующие биометрические данные, и использовать их для более надежной автоматической идентификации.

Одним из основных достоинств использования биометрических данных для обучения ИИ является высокая степень точности и устойчивости таких систем.
Например, системы распознавания лица, основанные на ИИ, могут быть намного более точными и надежными, чем традиционные методы, такие как использование паролей или пин-кодов. Кроме того, использование биометрических данных может сделать процесс аутентификации более удобным для пользователей, поскольку не требуется запоминания или ввода сложных кодов.

Риски и выгоды использования ИИ. Сбор, хранение и использование биометрических данных также несет определенные риски и вызывает опасения в отношении приватности и безопасности.
Поскольку биометрические данные являются уникальными для каждого человека, их компрометация может привести к серьезным последствиям, включая «кражу цифровой личности» и личных (персональных) данных.
Кроме того, существуют вопросы о соблюдении норм регулирования в отношении сбора и использования биометрических данных, а также о возможности злоупотребления полученной информацией. Цифровизация работы различных государственных институтов открывает большие возможности для государства, но в то же время она делает его более уязвимым для атак извне для киберпреступников. Чтобы справиться с этими рисками, необходимо применять соответствующие меры безопасности и строго соблюдать нормы конфиденциальности и приватности.

Что такое Единая биометрическая система (ЕБС). Вступление в силу Федерального закона от 29.12.2020 № 479-ФЗ установило использование Единой биометрической системы (ЕБС) для удаленной идентификации при получении широкого спектра финансовых и государственных услуг. О том, как пройти удаленную идентификацию подробно написал Центральный банк России.

Сдача биометрии — не обязанность, а право гражданина.
ЕБС обеспечивает надежное хранение данных в зашифрованном виде и доступ к ним должен быть ограничен только квалифицированным лицам.
Кроме того, необходимо и далее разрабатывать и реализовывать соответствующие политики и процедуры в области сбора и использования биометрических данных, оператором которых выступает Минцифры России и Роскомнадзор.
Дальнейшие исследования и разработка механизмов защиты данных важны для обеспечения безопасности и конфиденциальности биометрических данных, используемых для обучения искусственного интеллекта. Безопасность биометрических систем требует усовершенствования на уровне алгоритмов, архитектур и инфраструктур, а также понимания и применения этических принципов и нормативных положений.
 
Использованные материалы:
https://cgon.rospotrebnadzor.ru/naseleniyu/gramotnyy-potrebitel/biometriya-i-iskusstvennyy-intellekt/ 
https://cbr.ru/fintech/digital_biometric_id/