如今，人臉識別技術應用范圍越來越廣，從智慧城市建設到手機客戶端的登錄解鎖，以及金融、醫療、電子商務等日常生活場景，都能見到人臉識別技術的影子。

　　人臉識別作為生物特征識別技術的重要分支，在信息安全、社會安防等方面發揮著巨大作用，給人們生活帶來極大便利。隨著人臉識別技術的不斷成熟，人臉識別技術逐漸被人們所熟知，并在各領域的應用不斷拓展，人臉識別行業市場規模持續增長。

　　數據顯示，2020年中國人臉識別行業市場規模達45億元。隨著人臉識別應用不斷深入，預計2022年中國人臉識別市場規模將達到68億元。近年來，人臉識別專利申請數量整體呈現不斷上升趨勢。數據顯示，我國人臉識別相關專利由2017年的4280項增至2020年的1183項，年均復合增長率高達37.7%，2021年我國人臉識別相關專利申請量7044項。

　　人臉識別應用較為方便快捷，能夠實現精準定位到個人，并對個人進行精準分析，因此，人臉數據是個人的敏感信息。在實際工作和生活中，如果人臉識別應用不當，也會給我們帶來麻煩。

　　從法律角度來看，人臉識別技術應用過程中可能會涉及侵犯隱私、違反個人數據保護、算法歧視等風險，其背后也可能存在人臉信息濫用的情況。南都個人信息保護研究中心人工智能倫理課題組和APP專項治理工作組發布的《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》顯示，盡管受訪者對人臉識別技術仍然心存顧慮，但他們的態度整體上是正面的，并且超過六成（65.24%）的受訪者認為人臉識別“總體利大于弊，推廣應用時仍需注重風險，保障用戶知情和選擇權”。

　　疫情以來，人臉識別技術在疫情防控、金融交易等領域發揮了積極作用，但新技術在應用過程中存在的風險同樣不容忽視。如何確保你的臉是“安全”的？

　　首先，制度約束是關鍵。為了規范人臉數據收集，多國在個人信息保護立法中明確了最小化和必要性兩大原則。如歐盟《通用數據保護條例》規定，收集“數據應是充足的、相關的并且限于數據處理目的最小必要范圍”；韓國《個人信息保護法》規定收集個人信息應限于實現目的的最小限度。我國《網絡安全法》規定“網絡運營者收集、使用個人信息，應當遵循合法、正當、必要的原則”。目前我國立法僅僅針對個人信息使用立法，沒有針對人臉識別技術的準入場景和條件進行明確規范和處罰。比如，在哪些場景是否必須進行人臉識別，是否可以作為備選項，而不是必選項，都應有所考量。

　　其次，對于人臉識別技術的主體機構和技術提供方應制定具體的監管規則和督查機制，以進一步加強監督檢查。目前，隨著人臉識別技術在各領域尤其是金融領域的應用，應加大對人臉識別使用企業具體使用用途和場景進行全面追蹤，并且對技術提供方進行審核，確保技術過關。

　　最后，應當建立人臉識別應用規則，并將有關數據進行定期清理或者銷毀，以確保人臉數據的安全性。目前，不少行業通過采集人臉數據作為法律憑證，這些數據如何儲存，如何確保安全，都需要設定規則來解決。