Ansiktsdata tilhører borgernes personverndata, som er unike og uerstattelige.De tre store nasjonale forskriftene, inkludert cybersikkerhetsloven, datasikkerhetsloven og standarder for sikkerhet for personopplysninger, involverer alle administrasjonsbestemmelser for slike data og personvern.
Som en ideell organisasjon tilbyr skoler tjenester av høyere kvalitet til lærere og studenter ved å bygge ansiktsgjenkjenningsapplikasjoner over hele campus.Derfor, i prosessen med å bruke teknologi for ansiktsgjenkjenning, er det nødvendig å styrke beskyttelsen av personvernet og konstruksjonen av datasikkerhet.
Ansiktsgjenkjenning, som det mest praktiske, raske og effektive unike identitetsmediet, har blitt brukt i ulike scenarier for læring og liv på campus.Uordnet innsamling og konstruksjon av ansiktsdata i forskjellige applikasjoner har imidlertid også forekommet.
På denne premissen må skolene bygge en enhetlig plattform med sikkerhetsfunksjoner basert på ansiktsdata, slik at deå håndtere uryddig og kaotisk innsamling av ansiktsdata på en enhetlig måte, og sikre sikkerheten til ansiktsdata, og styrking av ulike forretningsapplikasjoner for ansiktsgjenkjenning.
En enhetlig ansiktsplattformløsning
Hva er problemene?
1. Samling og samhandling
Løs problemet med spredt innsamling av ansiktsdata i den innledende fasen og manglende evne til å oppnå deling og interoperabilitet.
2. Klar til bruk på bakken
Løs problemet med vanskelig applikasjonsimplementering og manglende evne til raskt å tilby praktiske tjenester til skolen.
3. Data beskyttelse
Løs problemer som lav sikkerhet for ansiktsdata og utilstrekkelig personvern.
4.Delt myndiggjøring
Løs problemet med sporbarhet av datatap og manglende evne til effektivt å oppnå delt myndighet.
Samlet ansiktsplattform
Hvordan løse problemet?
1. Innsamlingsprosess
Bygg tredimensjonale innsamlingsmetoder som online og offline, selvbetjening og assistanse, noe som gjør det praktisk for lærere og elever å betjene.Etabler signering av personvernavtale, verifisering og evaluering av bildekvalitet, og selvverifisering av personlig likhet under innsamlingsprosessen.
2. Lagringsprosess
Kryptert lagring av serverbildefiler, konstruksjon av ekstern sikkerhetskopieringsmetode, fusjonsekstraksjon av multiversjons ansiktsfunksjonsverdier, gjenkjenning av terminalfunksjonsverdimodelllagring, for å unngå bildelekkasje.
3. Overføringskommunikasjonskobling
Vedta egenverdimodell for datakommunikasjon for å forbedre datasikkerheten under kommunikasjonsprosessen.
4. Delt myndiggjøringsprosess
Åpen fusjon av funksjonsverdier for flere versjoner, bildedeling og tapssporing, etablering av delingsordre, åpen sikkerhet og tapssporing.
Shandong vil Data Co., Ltd
Opprettet i 1997
Noteringstidspunkt: 2015 (Ny tredjeparts aksjekode 833552)
Bedriftskvalifisering: National High tech Enterprise, Double Software Certification Enterprise, Famous Brand Enterprise, Shandong Province Gazelle Enterprise, Shandong Province Excellent Software Enterprise, Shandong Province Specialized, Raffined, and New Small and Medium size Enterprise, Shandong Province Enterprise Technology Center, Shandong Province Invisible Champion Enterprise
Bedriftsskala: Selskapet har over 150 ansatte, 80 forsknings- og utviklingspersonell og mer enn 30 spesialinnleide eksperter
Kjernekompetanse: forskning og utvikling av programvareteknologi, maskinvareutviklingsevner og evnen til å møte personlig produktutvikling og landingstjenester