生物特征數據可識別性邊界分析

針對生物特征數據可識別性的司法邊界問題，有必要深入探究不同類型生物特征數據的可識別性邊界閾值，同時緊密結合信息使用目的與具體應用場景展開系統性研討，深入剖析技術發展態勢以及匿名化處理手段對該邊界的動態影響。

不同類型數據的可識別性邊界

生物特征數據的“可識性邊界”是指能夠直接或間接關聯到特定自然人的閾值，超過該閾值可能被認定為受法律保護的個人信息。生物特征數據則包括指紋數據、面部特征數據以及虹膜數據。

首先是指紋數據。指紋作為具有高度唯一性與穩定性的生物特征標識，其形成受個體基因、胚胎發育環境等多因素綜合作用，在個體成長過程中基本恒定，故而成為直接且精準識別特定自然人身份的關鍵依據。從生物特征學原理分析，指紋紋路細節，如乳突紋線起點、終點、分叉點、結合點等特征點的組合具有不可復制性，故而從理論上看，每個人的指紋特征點組合皆獨一無二。

司法實踐中，針對獲取他人指紋數據并用于非法目的的行為，司法機關會嚴格依照非法獲取公民個人信息罪的構成要件進行審查認定。若行為人未經信息主體明確授權，以竊取、欺詐、脅迫等非法手段獲取他人指紋數據，且后續將該數據用于解鎖他人電子設備、冒用身份進行金融交易等非法活動，顯然侵犯了公民個人信息權益，損害了信息主體對自身生物特征數據的控制權與安全預期。在此情況下，司法機關通常會認定所獲取的指紋數據具有可識別性，進而判定行為人構成非法獲取公民個人信息罪。

其次是面部特征數據。這是當下極為常見且應用廣泛的生物特征數據類型。伴隨人臉識別技術的飛速發展，基于深度學習算法與大規模人臉圖像數據庫訓練的人臉識別模型，可對面部特征數據展開多維度、高精度的分析處理。此類模型能夠捕捉面部細微的幾何特征（如面部輪廓、五官比例、眼間距等）與紋理特征（如皮膚紋理、斑點分布等），進而實現對面部特征數據的高度可識別。

不過，特定情形下，面部特征數據的可識別性可能改變。例如，面部圖像經模糊化、局部遮擋、圖像壓縮等技術處理后，其原本的面部特征細節可能丟失或改變，從而增大識別難度。司法實踐中，判斷經處理的面部圖像是否仍具可識別性，需綜合考量多種因素。一方面，要評估處理手段對原始面部特征數據的破壞程度，若處理后圖像僅存模糊的面部輪廓，難以提取足夠識別特定自然人身份的特征信息，則可能認定其可識別性降低；另一方面，需結合案件具體情境，如是否存在其他輔助信息（如行為人已知的身份線索、與面部圖像相關聯的信息等）可輔助識別，以及行為人獲取、使用該面部圖像的目的和方式等，進行全面、綜合的判斷。

另外還有虹膜數據。虹膜數據具有極強的唯一性和穩定性，是生物特征識別領域識別個人身份的重要依據。虹膜的形成過程復雜且受遺傳因素調控，其紋理結構在個體出生后的幾個月內基本定型，并在一生中保持相對穩定。其紋理特征包括斑點、條紋、冠狀、隱窩等，這些特征的組合具有獨特性。

由于虹膜數據本身具備強大的可識別性，以及虹膜數據在身份認證、安全防護等領域具有重要的應用價值，一旦被非法獲取并用于不當目的，將給信息主體帶來嚴重的安全風險和權益侵害。因此，在司法實踐中，對于非法獲取他人虹膜數據的行為，司法機關通常會認定該虹膜數據具有高可識別性，且行為人的行為嚴重侵犯了公民個人信息權益，符合非法獲取公民個人信息罪的構成要件，從而認定其構成犯罪。

不同活動場景中的可識別性邊界

當前使用生物特征數據的場景主要包括合法經營的商業活動和公共安全與執法領域等。

在現代商業活動中，企業基于特定業務需求獲取生物特征數據用于身份認證等目的，是合法經營場景下常見的信息處理方式。例如，金融機構在客戶辦理開戶、進行大額交易等業務時，采集客戶指紋或面部特征數據進行身份驗證，以保障交易安全與客戶身份真實性。在此類合法經營場景中，企業獲取生物特征數據，首先，須符合相關法律法規，如獲得信息主體明確授權，授權內容應清晰告知數據使用目的、范圍、方式及可能風險等，確保信息主體充分知情且自愿提供數據。其次，須嚴格遵循法定程序，按規定的采集標準和流程操作，保障數據采集合法規范。最后，須采取必要的安全保護措施，如建立完善的數據安全管理制度、采用加密技術存儲和傳輸生物特征數據、限制數據訪問權限等，防止數據泄露、篡改或非法使用。

若企業在合法經營中超出既定目的，擅自將生物特征數據用于其他未經授權的用途，如將客戶指紋數據出售給第三方用于廣告營銷，未經客戶同意將面部特征數據用于開發新商業產品等，均可能侵犯公民個人信息權益，司法機關將根據具體情況認定其構成非法獲取公民個人信息罪。

在公共安全與執法領域，為維護社會秩序、保障公共安全及有效打擊犯罪，相關執法部門可依法獲取與使用生物特征數據。例如，公安機關在偵辦重大刑事案件時，為鎖定犯罪嫌疑人身份，可能通過合法途徑獲取其指紋、面部特征等數據，并運用生物特征識別技術比對分析。大型公共活動安保工作中，安保部門為確保活動現場安全，可能采用生物特征識別技術核驗進入人員的身份。此類行為須嚴格依法進行，遵循比例原則，滿足程序要求。比例原則要求執法部門在獲取和使用生物特征數據時，采取的措施應與維護公共安全或打擊犯罪的目的相適配。程序要求上，執法部門獲取和使用生物特征數據必須嚴格依照法定程序，包括獲取合法授權或審批，收集數據前向信息主體說明收集目的、依據及權利義務等（緊急情況可事后說明），確保數據收集合法透明。同時，執法部門應針對獲取的生物特征數據建立嚴格的管理制度，限制數據使用范圍與訪問權限，防止數據濫用或泄露。

技術發展與匿名化處理的影響

隨著生物識別技術的持續快速發展，新的識別方法和算法不斷涌現，使得生物特征數據的可識別性呈現出不斷增強的趨勢。深度學習技術作為當前人工智能領域的核心技術之一，在生物特征識別領域發揮著重要作用。深度學習模型通過對大規模生物特征數據集進行訓練，能夠學習其中更為復雜、細微的特征模式和關聯關系，從而捕捉到面部圖像中一些不易被察覺的潛在特征，通過與已知數據庫中的面部特征進行比對和關聯分析，實現對個體身份的準確識別。因此，即使生物特征數據在形式上經過了一定程度的處理或變化，借助深度學習技術，仍可能被識別出特定自然人身份，從而擴大生物特征數據可識別性的范圍。

為保護公民個人信息權益，防范生物特征數據濫用與泄露，對其進行匿名化處理是常見且重要的技術手段。匿名化處理旨在運用技術手段處理生物特征數據，使其無法直接或間接識別特定自然人身份，在保障數據可用性的同時，降低數據泄露風險。司法實踐中，判斷經匿名化處理的生物特征數據是否仍具可識別性，需綜合考量多方面因素。其一，評估匿名化處理程度，即處理后的數據與原始數據相比的可識別信息減少程度。若匿名化處理徹底，原始數據大部分可識別特征被有效去除，僅保留無法直接用于識別個體身份的抽象特征，則可能認定其可識別性低。其二，考察所采用匿名化技術手段的有效性，包括該技術是否獲廣泛認可、是否存在已知破解方法等。此外，還可結合具體案件情境，如是否存在其他輔助信息可與匿名化處理后的數據相關聯，以及行為人獲取、使用該匿名化數據的目的和方式等，進行綜合判斷，以確定經匿名化處理的生物特征數據是否仍具可識別性，進而判定相關行為是否構成非法獲取公民個人信息罪。

（劉佳系貴陽人文科技學院法學院副教授）

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