Ради наполнения Единой биометрической системы (ЕБС) Минцифры предложило снизить требования к качеству образцов в ней. По мнению экспертов финрынка, это может привести к сбоям в идентификации и создать ситуацию, когда количество превалирует над качеством. Как альтернативу специалисты предлагают отказаться от идеи всех «загонять в ЕБС», предусмотрев «мягкий режим», пишет «Коммерсант».
Как считают в банках, планируемые изменения «не соответствуют публично декларируемым и нормативно закрепленным подходам» к обработке данных, собранных коммерческими биометрическими системами (КБС) и «принудительно изымаемых» в ЕБС. Соответствующее письмо с возражениями Национальный совет финансового рынка (НСФР) направил главе Минцифры Максуту Шадаеву.
Дело в том, что изначально существовал стандарт, по которому данные попадали в ЕБС, однако теперь власти предлагают его упростить. До недавнего времени законодательство не давало отправлять в систему данные разного качества.
В чем опасность?
По мнению экспертов, если стандарт будет снижен, то это обернется катастрофическими последствиями, ведь данные ЕБС позволяют получать юридически значимые услуги, в том числе погашение кредитов и т. д. Сохранение единых и высоких требований остается критически необходимым и «единственным залогом существенного снижения рисков мошеннических действий», отмечают специалисты НСФР.
Если же инициатива властей по этому вопросу будет одобрена, то в ЕБС будут формироваться пять различных видов биометрических шаблонов с тремя допустимыми режимами их использования, отмечает организация. Это создаст дополнительные сложности и расходы для банков, что отразится на клиентах. Кроме того, может возникнуть путаница — люди не будут понимать, какие услуги с помощью биометрии им доступны, а какие нет. В результате ЕБС станет для граждан «еще менее привлекательной», считают в НСФР.
Чем ниже требования к слепкам, тем больше рисков, отмечают в сервисе IDX. Качество биометрического образца может влиять на качество распознавания, отметил гендиректор VisionLabs Дмитрий Марков. По его оценке, в худшем случае вероятность ложного срабатывания при распознавании в неконтролируемых условиях может возрастать до десяти раз. Таким образом, система может принять одного человека за другого.
Мой профиль