2026 年 1 月 1 日、中華人民共和国の改正サイバーセキュリティ法が正式に施行されました。 2016年の制定以来、この基本法の初の大幅な改正であり、データセキュリティ法や個人情報保護法とともに中国のサイバーセキュリティ法制度のトップレベルの設計を形成する。セキュリティ管理のために生体認証技術に依存している企業にとって、この改訂は単なる罰則の強化以上の意味を持ちます。生体認証データの処理の境界を再定義し、企業が生体認証技術を選択する際の明確なコンプライアンス ガイダンスを提供します。
一方、顔認識技術アプリケーションの安全管理に関する措置は 2025 年 6 月に発効し、顔認識シナリオに特化した影響評価と代替ソリューションに対する厳格な要件が設定されました。国家規格 GB/T 45574-2025 データ セキュリティ テクノロジー - 機密性の高い個人情報を処理するためのセキュリティ要件では、生体情報の分類と処理基準がさらに規定されています。複数の規制が重なり合う中で、企業による生体認証テクノロジーの選択は、純粋な技術的な選択から戦略的なコンプライアンスの決定へと進化しました。
改正サイバーセキュリティ法では違反に対する罰金の上限が100万元から1000万元に引き上げられ、アプリケーションの運用停止などの罰則も追加され、企業の違反コストは大幅に増加した。
I. 新規則の要点の解釈
サイバーセキュリティ法の改正は、いくつかの重要なシグナルを伝えています。第一に、これはこの基本法に対するほぼ10年ぶりの大規模な見直しであり、議員らによるサイバーセキュリティガバナンスシステムの包括的なアップグレードを示すものである。改訂の核となる情報は、次の 4 つの側面から理解できます。
1. 人工知能が初めて法律に組み込まれる
新たに追加された第20条では、人工知能のセキュリティと開発に関する特別規定を設け、国家がAIの基礎理論研究と主要技術の研究開発を支援する一方、倫理規範を改善し、リスク監視、評価、セキュリティ監督を強化することを明確にしている。これは、AI テクノロジーを使用して生体認証データを処理する企業は、より厳格な倫理審査とセキュリティ監督要件に直面することを意味します。
2. 罰則の大幅強化により強固な抑止力を構築
改定版では罰金の上限が100万元から1000万元に引き上げられ、申請業務の停止など新たな罰則も追加された。同時に、法的責任は企業から個人にまで及び、直接の責任者はより厳しい刑罰にさらされることになる。違反のコストが急激に増加するため、生体認証データの処理手順に対する要件がさらに高まります。
3. 緊密な規制ネットワークを形成するための三法の連携
改訂版では、データセキュリティ法および個人情報保護法との体系的なつながりが強化され、「該当する参照」条項を通じて明確な法執行ガイドラインが提供されています。生体認証データを処理する場合、企業は 3 つの法律すべての要件を同時に満たさなければならず、リンクに過失があると法執行措置が発動される可能性があります。
4. 柔軟な法執行条項
特に、新たに追加された第 73 条は行政罰法と関連しており、企業が有害な結果を排除するために率先して行動するか、有害な結果を伴わない軽微な違反を速やかに是正するか、または主観的な過失がない場合には、企業が刑罰を軽減、減額、または無罰に処される可能性があることを明確にしている。この条項は、コンプライアンスに積極的に取り組んでいる企業に「安全バッファ」を提供します。
II.生体認証データに関するコンプライアンスのレッドラインとボトムライン
改正サイバーセキュリティ法と関連規制は、生体認証データの処理に関する「レッドライン」と「ボトムライン」を共同で定義しています。生体認証システムを導入する場合、企業は次の側面でコンプライアンス要件を満たす必要があります。
1. 機密情報の定義と分類
生体情報は、顔、指紋、声紋、虹彩、遺伝情報などを含む「機密個人情報」として明示的にリストされています。これは、企業がどの生体認証技術を採用しても、収集されたデータには最高レベルの保護要件が適用されることを意味します。
2. ライフサイクル全体のコンプライアンス要件
| コンプライアンスリンク |
コア要件 |
法的根拠 |
| 回収通知 |
別途ご本人の同意を得て、処理の目的と方法を明示します。 |
個人情報保護法第29条 |
| 影響評価 |
使用前に個人情報保護影響評価 (PIA) を実施する |
顔認識技術応用の安全管理措置第9条 |
| 送信セキュリティ |
少なくともチャネル暗号化を採用し、できればコンテンツ暗号化と組み合わせる |
GB/T 45574-2025 データ セキュリティ テクノロジ - 機密の個人情報を処理するためのセキュリティ要件 |
| ストレージのセキュリティ |
暗号化されたストレージと生体認証テンプレートは元に戻せないものとする |
サイバーセキュリティ法 + データセキュリティ法 |
| コンプライアンス監査 |
100万人以上の情報を扱う処理者は保護責任者を任命しなければならない |
個人情報保護遵守監査の運営に関する措置 |
| サイト通知 |
公共の場所に設置された収集装置には、目立つ標識を設置する必要があります |
個人情報保護法第26条 |
上記の要件から、規制はデータ収集リンクにおける通知と同意に重点を置いているだけでなく、規制監督の範囲をデータ送信、保存、監査のライフサイクル全体にまで拡張していることがわかります。このような規制の枠組みの下では、生体認証技術自体のセキュリティ アーキテクチャがコンプライアンスにとって重要な変数となり、技術選択の質がコンプライアンス コストのレベルを直接決定します。
Ⅲ． Iris vs. Face: 2 つのテクノロジーのプライバシーとコンプライアンスの比較
エンタープライズレベルの生体認証シナリオでは、顔認識と虹彩認識が 2 つの最も主流の技術的ルートです。しかし、新しいコンプライアンスの枠組みの下では、両者はデータセキュリティとプライバシー保護において大きな違いを示しています。
| 比較次元 |
顔認識 |
虹彩認識 |
| データの可逆性 |
顔画像は元の写真に復元できるが流出リスクは高い |
Iris エンコード テンプレートは元に戻すことができず、当然のことながら「データは利用可能だが表示されない」という原則に準拠しています。 |
| 遠隔偽造のリスク |
写真、ビデオ、AI ディープフェイク技術を通じて解読可能 |
虹彩は眼球の中にあるため、遠隔から収集したり偽造したりすることはできません。 |
| 公共の場所のコンプライアンス |
目立つ標識が義務付けられ、私有地への設置は禁止されています |
ユーザーの意識も高まり、協力回収が活発に |
| データストレージのセキュリティ |
顔の特徴ベクトルは保存後も一定の可逆性を持っています |
チップレベルの AES-256 暗号化、ハードウェア分離ストレージ、より高いデータ セキュリティ |
| 影響評価の難易度 |
プライバシー収集やディープフェイクなどの複数のリスク要因を考慮する必要がある |
技術的なアーキテクチャは本質的にほとんどのリスクを回避し、評価プロセスを簡素化します。 |
| 認識精度 |
光、角度、メイクなどの影響を受け、誤認識率は100万分の1程度 |
外観の変化に影響されず、両眼認識精度は 10 億分の 1 に達します |
コンプライアンスの観点から見ると、虹彩認識テクノロジーには構造的に大きな利点があります。その核心は「利用可能だが可視ではないデータ」にあります。虹彩の特徴をエンコードした後に生成されたデジタル テンプレートは、元の生物学的画像に逆に復元することはできません。たとえデータベースが侵害されたとしても、攻撃者はユーザーの生体認証機能を復元することはできません。この技術的特徴は、当然のことながら、機密個人情報の処理に関するセキュリティ要件における生体認証テンプレートの「非可逆復元」の保存要件と一致しています。
対照的に、顔認識テクノロジーは、より多くのコンプライアンスの課題に直面しています。顔認識技術アプリケーションの安全管理措置では、顔認識技術を使用する前に個人情報保護影響評価 (PIA) を義務付けること、ホテルの部屋や公衆トイレなどのプライベートスペースへの顔認識装置の設置を禁止すること、代替の識別ソリューションの提供を義務付けることを明確にしています。これらの特別規定は、顔認識技術に内在するリスクに対する規制当局の懸念を反映している。
IV. Homsh のコンプライアンス ソリューション
中国の虹彩認識技術のパイオニアとして、WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (Homsh) は、チップから端末、アルゴリズムからソリューションに至る完全な技術システムを構築しており、フルリンクのコンプライアンスレベルの生体認証ソリューションを企業に提供できます。
1. PhaseIris 3.0: コンプライアンスレベルのアルゴリズムアーキテクチャ
Homshが独自に開発した第3世代のコア虹彩認識アルゴリズムであるPhaseIris 3.0は、384ビットの演算幅を採用し、生体特徴点を減らすことなく特徴データのテンプレートサイズを2KBまで圧縮することができます。重要なことは、エンコードされたデジタル テンプレートと元の虹彩画像の間に数学的な逆推論関係が存在せず、真の「利用可能だが表示できないデータ」を実現することです。両眼認識精度は 10 億分の 1 に達し、業界平均をはるかに上回ります。
2. Qianxin シリーズ チップ: ハードウェア レベルのセキュリティ障壁
Homsh が発売した Qianxin シリーズの虹彩認識専用 ASIC チップは、虹彩認識アルゴリズムをハードウェアに完全に実装した世界初のチップです。従来のソフトウェア + 汎用プロセッサ アーキテクチャとは異なり、Qianxin チップはオンチップ システム分離アーキテクチャを採用し、フル ハードウェア AES-256 暗号化と組み合わせて、虹彩テンプレート データが収集、エンコード、照合、保存の全プロセスを通じてハードウェア セキュリティ環境で処理されることを保証します。エンコード速度は 50 ミリ秒未満で、シングルコアのマッチング時間はわずか 320 ナノ秒です。
これは、生体認証データがソフトウェアからアクセス可能なメモリ空間に平文で存在することがなく、ソフトウェア レベルでのデータ漏洩のリスクを根本的に排除することを意味します。これは、従来の純粋なソフトウェア生体認証ソリューションでは達成できないセキュリティ レベルです。
3. D シリーズ アクセス コントロール ターミナルおよび G シリーズ チャネル ゲート: コンプライアンス実装ターミナル
端末製品レベルでは、Homsh の D シリーズ アイリス アクセス コントロール ターミナルと G シリーズ アイリス チャネル ゲートはすべて Qianxin チップを使用して構築されており、デバイス側でローカルにすべての認識プロセスを完了することをサポートします。この「エッジサイド コンピューティング」アーキテクチャは、生体認証データをサーバーにアップロードする必要がないことを意味し、ネットワーク送信におけるデータ漏洩のリスクを回避し、企業のコンプライアンス監査プロセスを大幅に簡素化します。
D シリーズ アクセス コントロール ターミナルは、30cm ～ 70cm の認識距離をサポートし、両眼虹彩の登録と認証を 1 秒以内に完了し、単一のデバイスで数万のテンプレート データを保存できます。 G シリーズ チャネル ゲートは、大規模な公園や産業施設などのトラフィックの多いシナリオに適しており、マルチデバイス ネットワーキング コラボレーションをサポートします。
V. 企業の生体認証コンプライアンスの実装に関する提案
改正サイバーセキュリティ法とその裏付けとなる規制の要求事項を踏まえ、企業に対し、以下の5つのレベルで生体認証コンプライアンス構築を推進することを推奨します。
ステップ 1: コンプライアンス監査を優先する
企業はまず既存の生体認証システムの包括的なコンプライアンス監査を実施し、現在のシステムがサイバーセキュリティ法、個人情報保護法、および関連する国家基準の要件を満たしているかどうかを評価する必要があります。データ収集に関する通知と同意のメカニズム、送信暗号化方法、ストレージ セキュリティ ポリシー、およびデータ削除メカニズムのレビューに重点を置きます。
ステップ 2: 技術的な選択をアップグレードする
ソースからのデータセキュリティリスクを軽減するために、「非可逆復元」機能を備えた生体認証テクノロジーを優先します。虹彩認識テクノロジーには、エンコードされたテンプレートが不可逆性があるため、コンプライアンス要件を満たす上で当然の利点があります。同時に、純粋なソフトウェア ソリューションによって引き起こされる潜在的なセキュリティ リスクを回避するために、ハードウェア レベルの暗号化機能を備えた製品を選択する必要があります。
ステップ 3: エッジサイド コンピューティングを優先する
可能な限りエッジサイド コンピューティング アーキテクチャを採用して、生体認証特徴の収集、エンコード、照合をすべてデバイス側で完了します。これにより、ネットワーク送信のセキュリティ リスクが軽減されるだけでなく、企業のデータ フローのコンプライアンス管理も簡素化されます。 Homsh の Qianxin チップ ソリューションは、この概念の典型的な実践です。
ステップ 4: 完全なライフサイクル管理を確立する
収集通知、使用許可、ストレージ暗号化、監査追跡からデータ削除に至るまで、生体データの完全なライフサイクル管理システムを確立します。専任の個人情報保護責任者を任命し、定期的にコンプライアンス監査を実施することをお勧めします。
ステップ 5: コンプライアンス文書システムを作成する
個人情報保護影響評価レポート、データ処理記録、セキュリティインシデント対応計画などのコンプライアンス文書を改善します。規制検査やコンプライアンス監査において、完全な文書システムは企業のコンプライアンスの取り組みを効果的に証明し、サイバーセキュリティ法の新しい柔軟な法執行条項における「刑罰の軽減または軽減」の保護を引き起こすことができます。
結論: コンプライアンスはコストではなく、競争力です
改正サイバーセキュリティ法は、生体認証データの処理はもはや技術部門の内部問題ではなく、企業のコンプライアンスのライフラインに関連する戦略的問題であるという明確なシグナルを市場に送ります。これに関連して、アーキテクチャ設計レベルからコンプライアンス要件を満たす生体認証テクノロジーを選択することは、リスクを軽減するための合理的な選択であるだけでなく、企業のデジタル変革における競争上の優位性にもつながります。
「データは利用可能だが可視ではない」という技術的特徴、ハードウェア レベルのセキュリティ保証、および 10 億分の 1 の認識精度により、虹彩認識はコンプライアンス要件とセキュリティ パフォーマンスの間の最適なバランスを見つけました。生体認証技術のアップグレードを評価している企業にとって、これは技術的な選択を再検討し、コンプライアンスの利点を確立するための猶予期間です。
