Pada tanggal 1 Januari 2026, Undang-Undang Keamanan Siber Republik Rakyat Tiongkok yang direvisi secara resmi mulai berlaku.ini membentuk desain tingkat atas dari sistem hukum keamanan siber China bersama dengan Undang-Undang Keamanan Data dan Undang-Undang Perlindungan Informasi PribadiUntuk perusahaan yang mengandalkan teknologi pengenalan biometrik untuk kontrol keamanan, this revision means far more than stricter penalties—it redefines the boundaries for processing biometric data and provides clear compliance guidance for enterprises in selecting biometric technologies.
Sementara itu, Langkah-langkah untuk Administrasi Keamanan Aplikasi Teknologi Pengakuan Wajah mulai berlaku pada Juni 2025,menetapkan persyaratan ketat untuk penilaian dampak dan solusi alternatif khusus untuk skenario pengenalan wajah. The national standard GB/T 45574-2025 Data Security Technology—Security Requirements for Processing Sensitive Personal Information further specifies the classification and processing norms of biometric informationDi bawah superposisi berbagai peraturan, pemilihan teknologi biometrik perusahaan telah berkembang dari pilihan teknis murni menjadi keputusan kepatuhan strategis.
Undang-Undang Keamanan Siber yang direvisi telah meningkatkan batas atas denda untuk pelanggaran dari 1 juta yuan menjadi 10 juta yuan, dan menambahkan hukuman seperti menangguhkan operasi aplikasi,Meningkatkan biaya pelanggaran untuk perusahaan.
I. Interpretasi Poin Utama Peraturan Baru
Revisi Undang-Undang Keamanan Siber menyampaikan beberapa sinyal penting. Pertama, ini adalah revisi besar pertama dari undang-undang dasar ini dalam hampir satu dekade,menandai peningkatan sistem tata kelola keamanan siber secara komprehensif oleh legislatorInformasi inti revisi dapat dipahami dari empat dimensi berikut.
1Kecerdasan Buatan Digabung ke dalam Hukum untuk Pertama Kalinya
Pasal 20 yang baru ditambahkan membuat ketentuan khusus tentang keamanan dan pengembangan kecerdasan buatan,menjelaskan bahwa negara mendukung penelitian teoritis dasar dan teknologi kunci R&D AI, sambil meningkatkan norma-norma etika dan memperkuat pemantauan risiko, penilaian dan pengawasan keamanan.Ini berarti perusahaan yang menggunakan teknologi AI untuk memproses data biometrik akan menghadapi persyaratan pemeriksaan etika dan pengawasan keamanan yang lebih ketat.
2. Penalti yang meningkat secara substansial untuk membangun sistem pencegahan yang kuat
Batas atas denda telah melonjak dari 1 juta yuan menjadi 10 juta yuan dalam versi yang direvisi, dengan jenis hukuman baru seperti menangguhkan operasi aplikasi ditambahkan.Tanggung jawab hukum meluas dari perusahaan ke individu, dan personel yang bertanggung jawab langsung akan menghadapi hukuman yang lebih keras.
3Koordinasi Tiga Hukum untuk Membentuk Jaringan Regulator yang ketat
Versi yang direvisi memperkuat hubungan sistematis dengan Undang-undang Keamanan Data dan Undang-undang Perlindungan Informasi Pribadi,memberikan pedoman penegakan hukum yang jelas melalui klausa "referensi yang berlaku"Ketika memproses data biometrik, perusahaan harus memenuhi persyaratan ketiga hukum secara bersamaan, dan kelalaian dalam hubungan apapun dapat memicu tindakan penegakan hukum.
4Klausa Penegakan Hukum yang Fleksibel
Secara khusus, Pasal 73 yang baru ditambahkan terkait dengan Undang-Undang Sanksi Administrasi, yang memperjelas bahwa perusahaan dapat diberikan pembatasan,mengurangi atau tidak ada hukuman jika mereka mengambil inisiatif untuk menghilangkan konsekuensi yang merugikan, segera memperbaiki pelanggaran kecil tanpa konsekuensi yang merugikan, atau tidak memiliki kesalahan subjektif.
II. Garis merah kepatuhan dan garis bawah untuk data biometrik
Undang-Undang Keamanan Siber yang direvisi dan peraturan pendukung bersama-sama mendefinisikan "garis merah" dan "garis bawah" untuk pemrosesan data biometrik.perusahaan harus memenuhi persyaratan kepatuhan dalam dimensi berikut.
1Definisi dan Klasifikasi Informasi Sensitif
Informasi biometrik secara eksplisit terdaftar sebagai "informasi pribadi sensitif", termasuk wajah, sidik jari, sidik suara, iris, informasi genetik dan sebagainya.Ini berarti bahwa tidak peduli apa teknologi biometrik perusahaan mengadopsi, data yang dikumpulkan akan dikenakan persyaratan perlindungan tingkat tertinggi.
2Persyaratan Kepatuhan Seluruh Siklus Kehidupan
| Tautan Kepatuhan |
Persyaratan Utama |
Dasar Hukum |
| Pemberitahuan Pengumpulan |
Dapatkan persetujuan terpisah dari individu dan jelaskan tujuan dan metode pemrosesan |
Pasal 29 UU Perlindungan Informasi Pribadi |
| Penilaian Dampak |
Melakukan penilaian dampak perlindungan informasi pribadi (PIA) sebelum digunakan |
Pasal 9 dari Langkah-langkah Administrasi Keamanan Aplikasi Teknologi Pengakuan Wajah |
| Keamanan Transmisi |
Mengadopsi setidaknya enkripsi saluran, dan sebaiknya menggabungkannya dengan enkripsi konten |
GB/T 45574-2025 Teknologi Keamanan Data Syarat Keamanan untuk Pengolahan Informasi Pribadi Sensitif |
| Keamanan Penyimpanan |
Penyimpanan terenkripsi, dan template biometrik harus tidak reversibel |
Undang-Undang Keamanan Siber + Undang-Undang Keamanan Data |
| Audit Kepatuhan |
Prosesor yang menangani informasi lebih dari 1 juta orang harus menunjuk orang yang bertanggung jawab atas perlindungan |
Tindakan untuk Administrasi Audit Kepatuhan Perlindungan Informasi Pribadi |
| Pemberitahuan Situs |
Peralatan pengumpulan yang dipasang di tempat umum harus dilengkapi dengan tanda peringatan yang menonjol |
Pasal 26 UU Perlindungan Informasi Pribadi |
Hal ini dapat dilihat dari persyaratan di atas bahwa peraturan tidak hanya berfokus pada pemberitahuan dan persetujuan dalam link pengumpulan data,tetapi juga memperluas pengawasan peraturan untuk seluruh siklus hidup transmisi data, penyimpanan dan audit.Arsitektur keamanan teknologi biometrik itu sendiri menjadi variabel kunci untuk kepatuhan. Kualitas seleksi teknis secara langsung menentukan tingkat biaya kepatuhan..
III. Iris vs. Wajah: Perbandingan Privasi dan Kepatuhan dari Dua Teknologi
Dalam skenario biometrik tingkat perusahaan, pengenalan wajah dan pengenalan iris adalah dua rute teknis yang paling umum.keduanya menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam keamanan data dan perlindungan privasi.
| Dimensi Perbandingan |
Pengakuan Wajah |
Pengakuan Iris |
| Reversibilitas Data |
Gambar wajah dapat dipulihkan ke foto asli, dengan risiko tinggi kebocoran |
Templat pengkodean iris tidak dapat dibalikkan, secara alami sesuai dengan prinsip "data tersedia tetapi tidak terlihat" |
| Risiko Pembuat Palsu Dari Jauh |
Dapat di-crack melalui foto, video, dan teknologi deepfake AI |
Iris terletak di dalam bola mata dan tidak dapat dikumpulkan atau dipalsukan dari jarak jauh |
| Kepatuhan Tempat Publik |
Tanda-tanda petunjuk yang mencolok diperlukan, dan pemasangan di ruang pribadi dilarang |
Pengumpulan kooperatif aktif, dengan kesadaran pengguna yang lebih tinggi |
| Keamanan Penyimpanan Data |
Vektor fitur wajah masih memiliki reversibilitas tertentu setelah penyimpanan |
Enkripsi tingkat chip AES-256, penyimpanan terisolasi perangkat keras, dengan keamanan data yang lebih tinggi |
| Kesulitan Penilaian Dampak |
Banyak faktor risiko seperti pengumpulan privasi dan deepfakes harus dipertimbangkan |
Arsitektur teknis secara inheren menghindari sebagian besar risiko, membuat proses penilaian lebih sederhana |
| Keakuratan Pengakuan |
Dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti cahaya, sudut, dan makeup, dengan tingkat salah pengakuan sekitar satu dari satu juta |
Keakuratan pengakuan binokular mencapai satu dari satu miliar, tidak terpengaruh oleh perubahan penampilan |
Dari perspektif kepatuhan, teknologi pengenalan iris memiliki keuntungan struktural yang signifikan.Intinya terletak pada "data yang tersedia tetapi tidak terlihat" ′′ templat digital yang dihasilkan setelah mengkodekan fitur iris tidak dapat dikembalikan ke gambar biologis asliBahkan jika database dilanggar, penyerang tidak bisa mengembalikan fitur biometrik pengguna. This technical feature is naturally consistent with the storage requirement of "non-reversible restoration" for biometric templates in the Security Requirements for Processing Sensitive Personal Information.
Teknologi pengenalan wajah, sebaliknya, menghadapi lebih banyak tantangan kepatuhan. The Measures for the Security Administration of Facial Recognition Technology Application clearly requires a Personal Information Protection Impact Assessment (PIA) before using facial recognition technology, melarang pemasangan peralatan pengenalan wajah di ruang pribadi seperti kamar hotel dan kamar mandi umum, dan memerintahkan penyediaan solusi identifikasi alternatif.Ketentuan khusus ini mencerminkan kekhawatiran regulator tentang risiko yang melekat pada teknologi pengenalan wajah.
IV. Solusi Kepatuhan Homsh
Sebagai pelopor teknologi pengenalan iris di Cina, WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (Homsh) telah membangun sistem teknis lengkap dari chip ke terminal dan dari algoritma ke solusi,mampu menyediakan perusahaan dengan solusi pengenalan biometrik tingkat kepatuhan full-link.
1- Tahap III.0: Arsitektur Algoritma Tingkat Kepatuhan
Fase III.0, algoritma pengenalan iris inti generasi ketiga yang dikembangkan secara independen oleh Homsh,mengadopsi lebar operasi 384-bit dan dapat memampatkan ukuran template data fitur menjadi 2KB tanpa mengurangi titik fitur biometrikYang penting, tidak ada hubungan inferensi terbalik matematika antara template digital yang dikodekan dan gambar iris asli, mewujudkan "data yang tersedia tetapi tidak terlihat".Keakuratan pengakuan binokular mencapai satu dalam satu miliar, jauh melebihi rata-rata industri.
2. Chips seri Qianxin: Hardware-Level Security Barrier
Seri Qianxin chip ASIC khusus untuk pengenalan iris yang diluncurkan oleh Homsh adalah chip pertama di dunia yang sepenuhnya menerapkan algoritma pengenalan iris dalam perangkat keras.Berbeda dari perangkat lunak tradisional + arsitektur prosesor tujuan umum, chip Qianxin mengadopsi arsitektur isolasi sistem on-chip, dikombinasikan dengan enkripsi AES-256 perangkat keras penuh,memastikan bahwa data template iris diproses dalam lingkungan keamanan perangkat keras selama seluruh proses pengumpulan, pengkodean, pencocokan dan penyimpanan. kecepatan pengkodean kurang dari 50ms, dan waktu pencocokan inti tunggal hanya 320 nanodetik.
Ini berarti bahwa data biometrik tidak pernah ada dalam teks biasa dalam ruang memori yang dapat diakses oleh perangkat lunak,secara mendasar menghilangkan risiko kebocoran data di tingkat perangkat lunak tingkat keamanan yang tidak dapat dicapai oleh solusi biometrik perangkat lunak murni tradisional.
3Terminal Kontrol Akses Seri D dan Gerbang Saluran Seri G: Terminal Implementasi Kepatuhan
Pada tingkat produk terminal, Homsh ′s D Series Iris Access Control Terminals dan G Series Iris Channel Gates semuanya dibangun dengan chip Qianxin,mendukung penyelesaian semua proses pengenalan secara lokal di sisi perangkatArsitektur "pinggiran komputasi" ini berarti bahwa data biometrik tidak perlu diunggah ke server,menghindari risiko kebocoran data dalam transmisi jaringan dan sangat menyederhanakan proses audit kepatuhan perusahaan.
Terminal Kontrol Akses Seri D mendukung jarak pengenalan dari 30cm sampai 70cm, pendaftaran iris teropong lengkap dan otentikasi dalam 1 detik,dan satu perangkat dapat menyimpan puluhan ribu data templateGerbang saluran seri G cocok untuk skenario lalu lintas tinggi seperti taman besar dan fasilitas industri, mendukung kolaborasi jaringan multi-perangkat.
V. Saran untuk Pelaksanaan Kepatuhan Biometrik Perusahaan
Berdasarkan persyaratan Undang-Undang Keamanan Siber yang direvisi dan peraturan pendukung, kami merekomendasikan perusahaan untuk mempromosikan konstruksi kepatuhan biometrik dari lima tingkat berikut.
Langkah 1: Prioritaskan Audit Kepatuhan
Perusahaan harus terlebih dahulu melakukan audit kepatuhan yang komprehensif terhadap sistem biometrik yang ada untuk menilai apakah sistem saat ini memenuhi persyaratan Undang-Undang Keamanan Siber,Hukum Perlindungan Informasi Pribadi dan standar nasional yang relevanFokus pada meninjau kembali mekanisme pemberitahuan dan persetujuan untuk pengumpulan data, metode enkripsi transmisi, kebijakan keamanan penyimpanan dan mekanisme penghapusan data.
Langkah 2: Tingkatkan Seleksi Teknis
Memprioritaskan teknologi biometrik dengan fitur "restorasi non-reversibel" untuk mengurangi risiko keamanan data dari sumbernya.Teknologi pengenalan iris memiliki keuntungan alami dalam memenuhi persyaratan kepatuhan karena ketidakreversibilitas templat yang dikodekanPada saat yang sama, produk dengan kemampuan enkripsi tingkat perangkat keras harus dipilih untuk menghindari potensi risiko keamanan yang disebabkan oleh solusi perangkat lunak murni.
Langkah 3: Prioritaskan Edge-Side Computing
Mengadopsi arsitektur komputasi tepi sebanyak mungkin untuk menyelesaikan pengumpulan, pengkodean dan pencocokan fitur biometrik di sisi perangkat.Ini tidak hanya mengurangi risiko keamanan transmisi jaringan, tetapi juga menyederhanakan manajemen kepatuhan aliran data untuk perusahaan.
Langkah 4: Membuat Manajemen Siklus Kehidupan Lengkap
Menetapkan sistem manajemen siklus hidup penuh untuk data biometrik, mulai dari pemberitahuan pengumpulan, otorisasi penggunaan, enkripsi penyimpanan, pelacakan audit hingga penghapusan data.Disarankan untuk menunjuk orang khusus yang bertanggung jawab atas perlindungan informasi pribadi dan melakukan audit kepatuhan secara teratur.
Langkah 5: Membentuk Sistem Dokumen Kepatuhan
Meningkatkan dokumen kepatuhan seperti laporan penilaian dampak perlindungan informasi pribadi, catatan pemrosesan data, dan rencana tanggap insiden keamanan.Dalam inspeksi peraturan atau audit kepatuhan, a complete document system can effectively prove the enterprise’s compliance efforts and trigger the protection of "mitigated or reduced punishment" in the new flexible law enforcement clauses of the Cybersecurity Law.
Kesimpulan: Kepatuhan Bukan Biaya, Tapi Daya Saing
Undang-undang Cybersecurity yang direvisi mengirimkan sinyal yang jelas ke pasar: pemrosesan data biometrik tidak lagi menjadi masalah internal departemen teknis,tetapi masalah strategis yang berkaitan dengan garis hidup kepatuhan perusahaanDalam konteks ini, memilih teknologi biometrik yang memenuhi persyaratan kepatuhan dari tingkat desain arsitektur bukan hanya pilihan yang masuk akal untuk mengurangi risiko,tetapi juga keunggulan kompetitif dalam transformasi digital perusahaan.
Dengan fitur teknisnya "data tersedia tapi tidak terlihat", jaminan keamanan tingkat perangkat keras dan akurasi pengenalan satu dalam satu miliar,Pengakuan iris telah menemukan keseimbangan optimal antara persyaratan kepatuhan dan kinerja keamananUntuk perusahaan yang mengevaluasi peningkatan teknologi biometrik, ini adalah periode jendela untuk memeriksa kembali seleksi teknis dan menetapkan keuntungan kepatuhan.
