生物识别隐私保护 研究报告 （2020 年） 中国信息通信研究院泰尔终端实验室 电信终端产业协会 中国互联网协会 互联网金融身份认证联盟 移动APP创新与个人信息保护实验室 2020 年 10 月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院、电信终端产业 协会、中国互联网协会、互联网金融身份认证联盟和移动 APP 创新与个人信息保护实验室，并受法律保护。转载、 摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明 “来源：中国信息通信研究院、电信终端产业协会、中国互 联网协会、互联网金融身份认证联盟和移动 APP 创新与个 人信息保护实验室”。违反上述声明者，将追究其相关法律 责任。 前 言 当前，世界正处于新一轮科技革命和产业革命的变革浪潮中， 以智能终端为代表的互联网产业已成为“互联网+”的基础设施，是 推动经济社会变革的重要力量。近年来，越来越多的智能终端及应 用软件搭载生物识别技术，在金融科技、安防、民生、智慧家庭等 领域广泛应用，为用户带来了更加便利的体验。随着产业的蓬勃发 展，生物识别产业未来会进一步走向信息化、智能化。 目前，频频出现的用户个人信息泄露事件表明，以指纹、人脸、 声纹、步态等为代表的个人生物识别信息作为高度敏感的用户个人 信息，存在一定的隐私泄露和信息安全风险。为研究生物识别隐私 保护方面的风险和应对措施，维护用户合法权益，中国信息通信研 究院泰尔终端实验室、电信终端产业协会、中国互联网协会、互联 网金融身份认证联盟和移动 APP 创新与个人信息保护实验室联合制 定与发布本报告。本报告着眼于生物识别产业现状，基于国内外相 关法律法规和标准规范，阐述生物识别隐私保护面临的挑战，在设 备、应用、算法等方面提出对生物识别信息的保护要点，并倡议产 业界落实企业主体责任，加强行业自律，强化产业协作体系，共筑 生物识别隐私保护的良好生态。 生物识别隐私保护研究报告（2020） 目 录 一、 生物识别产业现状 ..................................................................................... 1 （一）生物识别产业市场现状 ................................................................................ 1 （二）生物识别产业发展趋势 ................................................................................ 2 （三）生物识别隐私保护监管动态 ........................................................................ 3 二、 生物识别隐私保护面临的挑战 ................................................................... 6 （一）特定生物识别模态信息保护缺少明确标准 ................................................ 7 （二）生物识别信息过度收集使用难识别难举证 ................................................ 7 （三）设备及应用抵抗呈现攻击的水平参差不齐 ................................................ 7 （四）深度伪造生物识别信息难判定、难追溯 .................................................... 9 （五）生物识别算法缺陷引发高误识率 .............................................................. 10 （六）传感器数据缺乏权限保护 .......................................................................... 10 （七）生物识别模型面临窃取风险 ...................................................................... 11 （八）供应链安全导致隐私泄露风险 .................................................................. 11 三、 生物识别隐私保护要点 .............................................................................12 （一） 落实规定要求，及时自查自纠 ................................................................ 12 （二） 对接国际规范，输出中国方案 ................................................................ 12 （三） 健全标准体系，完善评价指标 ................................................................ 13 （四） 提升安全能力，落实告知同意 ................................................................ 13 （五） 构建评估机制，提升保护力度 ................................................................ 13 （六） 加强技术研究，创新技术手段 ................................................................ 14 （七） 赋能技术落地，推动产业升级 ................................................................ 14 （八） 制定保护机制，完善供应链管理 ............................................................ 14 四、 生物识别隐私保护行动倡议 .....................................................................14 （一） 加强行业自律，明确企业主体责任 ........................................................ 15 （二） 依托公众监督，及时响应用户关切 ........................................................ 15 （三） 规范信息共享规则，明确责任归属 ........................................................ 16 生物识别隐私保护研究报告（2020） （四） 规范推送及权限调用，加强用户可知可控 ............................................ 16 （五） 提高应用防护能力，保障用户合法权益 ................................................ 16 （六） 规范平台信息声明，保证下载用户知情 ................................................ 17 （七） 完善安全审核职责，落实分发上架机制 ................................................ 17 （八） 鼓励各方合作共享，强化产业协作体系 ................................................ 17 生物识别隐私保护研究报告（2020） 一、生物识别产业现状 （一）生物识别产业市场现状 全球生物识别产业近年来稳步增长。自 2010 年以来，全球生物 识别产业迅速增长，根据国际生物识别集团（IBG）和美国咨询机构 Transparency Market Research 数据显示，在 2017-2018 年，市场增速 最快， 增长率达到 22.28%；在 2019 年之后呈现逐步平稳增长的趋势， 至 2020 年将达到 233 亿美元。 图 1 全球生物特征识别技术市场规模 北美亚太在全球生物识别市场占比居前两位。根据 IBG 最新报 告显示，在生物识别产业中，北美地区占比居首，达到 33.5%；其次 是亚太地区，为 23.8%；欧洲、中东和印度、中南美洲、非洲地区， 市占率依次为 16.5%、11.0%、9.1%和 6.1%。美国是全球主要的生物 识别市场 ， “911”事件发生后，全美在 115 座机场和 14 个主要港口 1 生物识别隐私保护研究报告（2020） 设立了“美国访客和移民身份显示技术”系统，采用指纹识别、人脸 识别与虹膜识别等技术验证访客与移民信息；同时 27 个免签国公民 去往美国，都必须持有生物识别护照。 图 2 全球生物特征识别市场占比 （二）生物识别产业发展趋势 近年来，我国生物特征识别产业发展迅速，产业链基本形成，市 场规模快速增长，指纹识别所占份额仍处于高位，人脸识别市场规模 不断扩大，各类生物识别市场蓬勃发展。我国移动终端生物特征识别 发展呈现如下特点： 新技术不断涌现和落地，为生物识别带来技术突破。以深度学习 为代表的新技术与生物识别技术的融合，使识别技术不断出现新突破， 识别的准确度大幅提高。 生物识别技术逐渐成熟，应用场景趋于复杂多样化。不同应用场 景，对识别技术的需求有所差异，针对不同的场景使用不同的识别技 2 生物识别隐私保护研究报告（2020） 术、或结合多种识别技术于一体，为不同的领域、行业、场景、应用 提供定制化的识别技术，是生物识别技术产业未来发展的趋势。近年 来，随着声纹、掌纹、静脉等识别技术取得重大突破，其产品得到了 广泛的应用。未来，生物特征识别技术也将继续多元化发展。 多生物特征融合技术广泛应用，以提升识别系统的安全与体验。 由于客观条件变化的不可估计性，单生物特征识别技术往往会遇到难 以克服的特例。而且在安全性要求极高的应用领域，单生物特征识别 的性能很难达到预期的效果。因此，多生物特征