Näoandmed kuuluvad kodanike privaatsusandmete hulka, mis on ainulaadsed ja asendamatud.Kolm peamist riiklikku määrust, sealhulgas küberturvalisuse seadus, andmeturbeseadus ja isikuandmete turvastandardid, hõlmavad selliste andmete ja privaatsuse halduseeskirju.
Mittetulundusühinguna pakuvad koolid õpetajatele ja õpilastele kvaliteetsemaid teenuseid, luues kogu ülikoolilinnakus näotuvastusrakendusi.Seetõttu on näotuvastustehnoloogia rakendamise käigus vaja tugevdada isiku privaatsuse kaitset ja andmeturbe ülesehitamist.
Näotuvastust kui kõige mugavamat, kiiremat ja tõhusamat ainulaadset identiteedikandjat on rakendatud ülikoolilinnaku õppimise ja elu erinevates stsenaariumides.Siiski on esinenud ka näoandmete korrapäratut kogumist ja koostamist erinevates rakendustes.
Sellel eeldusel peavad koolid looma ühtse platvormi, millel on näoandmetel põhinevad turvavõimalused, mis võimaldavad neilhallata ühtselt korratut ja kaootilist näoandmete kogumist, tagades näoandmete turvalisus ja erinevate näotuvastuse ärirakenduste volitamine.
Ühtne näoplatvormi lahendus
Millised on probleemid?
1. Kogumine ja koostöö
Lahendage näoandmete hajutatud kogumise probleem algfaasis ning suutmatus saavutada jagamist ja koostalitlusvõimet.
2. Maapinnal kasutamiseks valmis
Lahendage rakenduse keerulise juurutamise probleem ja suutmatus pakkuda koolile kiiresti mugavaid teenuseid.
3. Andmekaitse
Lahendage sellised probleemid nagu näoandmete madal turvalisus ja ebapiisav privaatsuskaitse.
4.Jagatud volitused
Lahendage andmete kadumise jälgitavuse probleem ja suutmatus tõhusalt saavutada jagatud volitusi.
Ühtne näoplatvorm
Kuidas probleemi lahendada?
1. Kogumisprotsess
Looge kolmemõõtmelisi kogumismeetodeid, nagu võrgus ja võrguühenduseta, iseteenindus ja abi, muutes õpetajate ja õpilaste töö mugavaks.Looge kogumisprotsessi ajal privaatsuskaitse lepingu allkirjastamine, pildikvaliteedi kontrollimine ja hindamine ning isikliku sarnasuse enesekontroll.
2. Säilitamisprotsess
Serveri pildifailide krüptitud salvestus, kaugvarundusmeetodi loomine, mitme versiooni näojoonte väärtuste liitmine, terminali funktsiooniväärtuste mudeli salvestamise tuvastamine, et vältida fotode lekkimist.
3. Edastamise sidelink
Omaväärtuse mudeli kasutuselevõtt andmeside jaoks, et parandada andmeturvet sideprotsessi ajal.
4. Jagatud jõustamisprotsess
Mitme versiooni funktsioonide väärtuste avatud liitmine, piltide jagamine ja kadude jälgimine, jagamisjärjestuse loomine, avatud turvalisus ja kadude jälgimine.
Shandong Will Data Co., Ltd
Loodud 1997. aastal
Noteerimise aeg: 2015 (uue kolmanda juhatuse laokood 833552)
Ettevõtte kvalifikatsioon: riiklik kõrgtehnoloogiline ettevõte, topelttarkvara sertifitseerimisettevõte, kuulsa kaubamärgiga ettevõte, Shandongi provintsi gaselliettevõte, Shandongi provintsi suurepärane tarkvaraettevõte, Shandongi provintsi spetsialiseerunud, rafineeritud ja uus väike- ja keskmise suurusega ettevõte, Shandongi provintsi ettevõtete tehnoloogiakeskus, Shandongi provints Nähtamatu tšempion ettevõte
Ettevõtte ulatus: ettevõttes on üle 150 töötaja, 80 teadus- ja arendustöötajat ning üle 30 spetsiaalselt palgatud eksperdi
Põhipädevused: tarkvaratehnoloogia uurimis- ja arendustegevus, riistvara arendusvõimalused ning võime pakkuda isikupärastatud tootearenduse ja maandumisteenuseid