2026년 1월 1일, 개정된 중화인민공화국 사이버보안법이 공식적으로 발효되었다. 2016년 제정 이후 이 기본법의 첫 번째 주요 개정으로, 데이터 보안법 및 개인정보 보호법과 함께 중국 사이버 보안 법률 시스템의 최상위 설계를 구성합니다. 보안 제어를 위해 생체인식 기술을 사용하는 기업의 경우, 이번 개정은 더 엄격한 처벌 그 이상을 의미합니다. 이는 생체인식 데이터 처리에 대한 경계를 재정의하고 기업이 생체인식 기술을 선택할 때 명확한 규정 준수 지침을 제공합니다.
한편, 얼굴 인식 기술 적용 보안 관리 조치는 2025년 6월 발효되어 얼굴 인식 시나리오에 대한 영향 평가 및 대체 솔루션에 대한 엄격한 요구 사항을 설정했습니다. 국가 표준 GB/T 45574-2025 데이터 보안 기술 - 민감한 개인 정보 처리에 대한 보안 요구 사항은 생체 인식 정보의 분류 및 처리 표준을 추가로 지정합니다. 여러 규정이 겹쳐지면서 기업의 생체인식 기술 선택은 순수한 기술적 선택에서 전략적 규정 준수 결정으로 발전했습니다.
개정된 사이버보안법은 위반 시 벌금 상한액을 100만 위안에서 1000만 위안으로 높이고 애플리케이션 운영 정지 등의 벌금을 추가해 기업의 위반 비용을 대폭 늘렸다.
I. 새로운 규정의 주요 내용에 대한 해석
사이버보안법 개정은 몇 가지 중요한 신호를 전달합니다. 첫째, 이는 거의 10년 만에 이 기본법을 대대적으로 개편한 것으로, 입법자들이 사이버 보안 거버넌스 시스템을 포괄적으로 업그레이드한 것입니다. 개정판의 핵심 내용은 다음의 네 가지 차원에서 이해할 수 있습니다.
1. 인공지능이 최초로 법에 편입됨
새로 추가된 제20조는 인공지능의 보안과 개발에 관한 특별 조항을 두고 국가가 AI의 기초 이론 연구와 핵심 기술 R&D를 지원하는 동시에 윤리 규범을 개선하고 위험 모니터링, 평가 및 보안 감독을 강화한다는 점을 명확히 했습니다. 이는 생체인식 데이터를 처리하기 위해 AI 기술을 사용하는 기업이 더욱 엄격한 윤리적 검토 및 보안 감독 요구 사항에 직면하게 된다는 것을 의미합니다.
2. 강력한 억제체계 구축을 위한 처벌 대폭 강화
개정판에서는 과태료 상한액이 100만 위안에서 1000만 위안으로 늘어났고, 신청 업무 정지 등 새로운 처벌 유형도 추가됐다. 동시에 법적 책임은 기업에서 개인으로 확대되며, 직접적인 책임이 있는 직원은 더 가혹한 처벌을 받게 됩니다. 위반 비용이 급격히 증가함에 따라 생체 인식 데이터 처리 절차에 대한 요구 사항이 더욱 높아졌습니다.
3. 긴밀한 규제 네트워크 형성을 위한 세 가지 법률의 조정
개정판은 데이터보안법 및 개인정보보호법과의 체계적 연계를 강화하고, '적용 가능한 참고' 조항을 통해 명확한 법집행 지침을 제시하고 있습니다. 생체 인식 데이터를 처리할 때 기업은 세 가지 법률의 요구 사항을 모두 동시에 충족해야 하며, 어떤 링크라도 부주의하면 법 집행 조치가 취해질 수 있습니다.
4. 유연한 법 집행 조항
특히 새로 추가된 제73조는 행정처벌법과 연결되어 기업이 솔선하여 유해한 결과를 제거하거나 경미한 위반을 유해한 결과 없이 신속하게 시정하거나 주관적 과실이 없는 경우 기업을 감경, 경감 또는 처벌하지 않을 수 있음을 명시하고 있습니다. 이 조항은 적극적인 규정 준수 노력을 기울이는 기업에 "안전 완충 장치"를 제공합니다.
II. 생체인식 데이터에 대한 규정 준수 위험선 및 최종선
개정된 사이버 보안법과 지원 규정은 생체 인식 데이터 처리에 대한 "최저선"과 "최종선"을 공동으로 정의합니다. 생체 인식 시스템을 배포할 때 기업은 다음 차원의 규정 준수 요구 사항을 충족해야 합니다.
1. 민감정보의 정의 및 분류
생체 정보는 얼굴, 지문, 성문, 홍채, 유전 정보 등을 포함하여 "민감한 개인 정보"로 명시적으로 나열됩니다. 이는 기업이 어떤 생체 인식 기술을 채택하든 수집된 데이터에는 최고 수준의 보호 요구 사항이 적용된다는 것을 의미합니다.
2. 전체 수명주기 준수 요구 사항
| 규정 준수 링크 |
핵심 요구사항 |
법적 근거 |
| 수집 통지 |
개인에게 별도의 동의를 구하고, 처리목적 및 방법을 명확히 안내합니다. |
개인정보 보호법 제29조 |
| 영향 평가 |
사용 전 개인정보 보호 영향 평가(PIA) 실시 |
안면인식 기술 적용 보안 관리 방법 제9조 |
| 전송 보안 |
최소한 채널 암호화를 채택하고 콘텐츠 암호화와 결합하는 것이 좋습니다. |
GB/T 45574-2025 데이터 보안 기술 - 민감한 개인 정보 처리를 위한 보안 요구 사항 |
| 스토리지 보안 |
암호화된 저장 공간 및 생체 인식 템플릿은 되돌릴 수 없습니다. |
사이버 보안법 + 데이터 보안법 |
| 규정 준수 감사 |
100만 명 이상의 정보를 처리하는 처리자는 보호 책임자를 임명해야 합니다. |
개인정보 보호 준수 감사 실시에 관한 조치 |
| 사이트 알림 |
공공 장소에 설치된 수집 장비에는 눈에 띄는 프롬프트 표시가 있어야 합니다. |
개인정보 보호법 제26조 |
위의 요구 사항에서 볼 수 있듯이 규정은 데이터 수집 링크의 알림 및 동의에 중점을 둘 뿐만 아니라 규제 감독을 데이터 전송, 저장 및 감사의 전체 수명 주기로 확장합니다. 이러한 규제 프레임워크에서는 생체인식 기술의 보안 아키텍처 자체가 규정 준수의 주요 변수가 됩니다. 기술 선택의 품질이 규정 준수 비용 수준을 직접적으로 결정합니다.
III. 홍채 vs. 얼굴: 두 기술의 개인 정보 보호 및 규정 준수 비교
기업 수준의 생체 인식 시나리오에서는 얼굴 인식과 홍채 인식이 가장 주류를 이루는 두 가지 기술 경로입니다. 그러나 새로운 규정 준수 프레임워크에서는 두 가지가 데이터 보안 및 개인정보 보호 측면에서 상당한 차이를 보입니다.
| 비교차원 |
얼굴 인식 |
홍채인식 |
| 데이터 가역성 |
얼굴영상은 원본사진으로 복원 가능, 유출위험 높음 |
아이리스 인코딩 템플릿은 되돌릴 수 없으며 자연스럽게 "데이터는 사용 가능하지만 표시되지 않음"이라는 원칙을 준수합니다. |
| 원격 위조 위험 |
사진, 영상, AI 딥페이크 기술을 통해 크랙 가능 |
홍채는 안구 내부에 위치하며 원격으로 수집하거나 위조할 수 없습니다. |
| 공공장소 규정 준수 |
눈에 띄는 프롬프트 표시가 필요하며, 사적인 공간에는 설치가 금지됩니다. |
사용자 인지도가 높은 활발한 협력 수집 |
| 데이터 저장 보안 |
얼굴 특징 벡터는 저장 후에도 여전히 특정 가역성을 갖습니다. |
칩 수준 AES-256 암호화, 하드웨어 격리 스토리지, 더 높은 데이터 보안 |
| 영향평가 난이도 |
개인정보 수집, 딥페이크 등 다양한 위험요소 고려 필요 |
기술 아키텍처는 본질적으로 대부분의 위험을 방지하므로 평가 프로세스가 더 단순해집니다. |
| 인식 정확도 |
빛, 각도, 메이크업 등의 요인에 영향을 받아 오인식률이 100만분의 1 수준 |
양안 인식 정확도는 10억분의 1에 달하며 외모 변화에 영향을 받지 않습니다. |
규정 준수 관점에서 홍채 인식 기술은 상당한 구조적 이점을 가지고 있습니다. 그 핵심은 "사용 가능하지만 표시되지 않는 데이터"에 있습니다. 홍채 특징을 인코딩한 후 생성된 디지털 템플릿은 원본 생물학적 이미지로 역으로 복원할 수 없습니다. 데이터베이스가 침해되더라도 공격자는 사용자의 생체 인식 기능을 복원할 수 없습니다. 이 기술적 특징은 민감한 개인 정보 처리를 위한 보안 요구 사항의 생체 인식 템플릿에 대한 "되돌릴 수 없는 복원" 저장 요구 사항과 자연스럽게 일치합니다.
이와 대조적으로 얼굴 인식 기술은 규정 준수 문제에 직면해 있습니다. 안면인식 기술 적용 보안 관리 대책은 안면인식 기술을 사용하기 전 개인정보보호영향평가(PIA)를 명확히 요구하고, 호텔 객실, 공중화장실 등 사적 공간에 안면인식 장비 설치를 금지하고, 대체 식별 솔루션 제공을 의무화하고 있다. 이러한 특별 조항은 얼굴 인식 기술에 내재된 위험에 대한 규제 기관의 우려를 반영합니다.
IV. Homsh의 규정 준수 솔루션
중국 홍채 인식 기술의 선구자로서 WuHan Homsh Technology Co., Ltd.(Homsh)는 칩에서 단말기, 알고리즘에서 솔루션까지 완전한 기술 시스템을 구축하여 기업에 풀 링크 규정 준수 수준의 생체 인식 솔루션을 제공할 수 있습니다.
1. PhaseIris 3.0: 규정 준수 수준 알고리즘 아키텍처
Homsh가 독자적으로 개발한 3세대 핵심 홍채 인식 알고리즘인 PhaseIris 3.0은 384비트 연산 폭을 채택하고 생체 특징점을 줄이지 않고도 특징 데이터 템플릿 크기를 2KB로 압축할 수 있습니다. 결정적으로, 인코딩된 디지털 템플릿과 원본 홍채 이미지 사이에는 수학적 역추론 관계가 없으므로 진정한 "사용 가능하지만 표시되지 않는 데이터"가 실현됩니다. 양안 인식 정확도는 10억분의 1 수준으로 업계 평균을 훨씬 뛰어넘는다.
2. Qianxin 시리즈 칩: 하드웨어 수준의 보안 장벽
Homsh가 출시한 홍채 인식 전용 ASIC 칩인 Qianxin 시리즈는 홍채 인식 알고리즘을 하드웨어에 완벽하게 구현한 세계 최초의 칩입니다. 기존 소프트웨어 + 범용 프로세서 아키텍처와 달리 Qianxin 칩은 전체 하드웨어 AES-256 암호화와 결합된 온칩 시스템 격리 아키텍처를 채택하여 수집, 인코딩, 일치 및 저장의 전체 프로세스에 걸쳐 홍채 템플릿 데이터가 하드웨어 보안 환경에서 처리되도록 보장합니다. 인코딩 속도는 50ms 미만이며, 단일 코어 매칭 시간은 320나노초에 불과합니다.
이는 소프트웨어가 액세스할 수 있는 메모리 공간에서 생체 인식 데이터가 일반 텍스트로 존재하지 않으며 소프트웨어 수준에서 데이터 유출 위험을 근본적으로 제거한다는 것을 의미합니다. 이는 기존의 순수 소프트웨어 생체 인식 솔루션이 달성할 수 없는 보안 수준입니다.
3. D 시리즈 출입 통제 터미널 및 G 시리즈 채널 게이트: 규정 준수 구현 터미널
터미널 제품 수준에서 Homsh의 D 시리즈 아이리스 액세스 제어 터미널과 G 시리즈 아이리스 채널 게이트는 모두 Qianxin 칩으로 구축되어 장치 측에서 로컬로 모든 인식 프로세스의 완료를 지원합니다. 이 "에지 측 컴퓨팅" 아키텍처는 생체 인식 데이터를 서버에 업로드할 필요가 없음을 의미하며, 네트워크 전송 시 데이터 유출 위험을 방지하고 기업의 규정 준수 감사 프로세스를 크게 단순화합니다.
D 시리즈 출입 통제 단말기는 30cm~70cm의 인식 거리를 지원하고, 1초 이내에 양안 홍채 등록 및 인증을 완료하며, 단일 장치에 수만 개의 템플릿 데이터를 저장할 수 있습니다. G 시리즈 채널 게이트는 대규모 공원 및 산업 시설과 같이 트래픽이 많은 시나리오에 적합하며 다중 장치 네트워킹 협업을 지원합니다.
V. 기업 생체 인식 규정 준수 구현을 위한 제안
개정된 사이버 보안법의 요구 사항 및 지원 규정에 따라 기업은 다음 5가지 수준에서 생체 인식 준수 구축을 촉진할 것을 권장합니다.
1단계: 규정 준수 감사 우선순위 지정
기업은 먼저 기존 생체 인식 시스템에 대한 포괄적인 규정 준수 감사를 실시하여 현재 시스템이 사이버 보안법, 개인 정보 보호법 및 관련 국가 표준의 요구 사항을 충족하는지 평가해야 합니다. 데이터 수집, 전송 암호화 방법, 스토리지 보안 정책 및 데이터 삭제 메커니즘에 대한 알림 및 동의 메커니즘을 검토하는 데 중점을 둡니다.
2단계: 기술 선택 업그레이드
원본에서 데이터 보안 위험을 줄이기 위해 "되돌릴 수 없는 복원" 기능을 갖춘 생체 인식 기술을 우선시합니다. 홍채 인식 기술은 인코딩된 템플릿을 되돌릴 수 없기 때문에 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 자연스러운 이점이 있습니다. 동시에 순수 소프트웨어 솔루션으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 보안 위험을 방지하려면 하드웨어 수준의 암호화 기능을 갖춘 제품을 선택해야 합니다.
3단계: 엣지사이드 컴퓨팅 우선순위 지정
장치 측에서 생체인식 기능의 수집, 인코딩 및 일치를 모두 완료하려면 엣지 측 컴퓨팅 아키텍처를 최대한 채택하세요. 이는 네트워크 전송의 보안 위험을 줄일 뿐만 아니라 기업의 데이터 흐름에 대한 규정 준수 관리를 단순화합니다. Homsh의 Qianxin 칩 솔루션은 이 개념의 전형적인 사례입니다.
4단계: 전체 수명주기 관리 구축
수집 알림, 사용 권한 부여, 저장 암호화, 감사 추적, 데이터 삭제까지 생체 데이터에 대한 전체 수명주기 관리 시스템을 구축합니다. 개인정보 보호 전담자를 지정하고, 정기적인 준법감사를 실시하는 것이 좋습니다.
5단계: 규정 준수 문서 시스템 구축
개인정보 보호 영향 평가 보고서, 데이터 처리 기록, 보안 사고 대응 계획 등 규정 준수 문서를 개선합니다. 규제 검사 또는 규정 준수 감사에서 완전한 문서 시스템은 기업의 규정 준수 노력을 효과적으로 입증하고 사이버 보안법의 새로운 유연한 법 집행 조항에서 "처벌을 완화하거나 축소"하는 보호를 촉발할 수 있습니다.
결론: 규정 준수는 비용이 아니라 경쟁력입니다.
개정된 사이버 보안법은 시장에 명확한 신호를 보냅니다. 생체 인식 데이터 처리는 더 이상 기술 부서의 내부 문제가 아니라 기업의 규정 준수 수명선과 관련된 전략적 문제입니다. 이러한 맥락에서 아키텍처 설계 수준의 규정 준수 요구 사항을 충족하는 생체 인식 기술을 선택하는 것은 위험을 줄이기 위한 합리적인 선택일 뿐만 아니라 기업의 디지털 혁신에 있어 경쟁 우위를 확보하는 데에도 도움이 됩니다.
"사용 가능하지만 보이지 않는 데이터"라는 기술적 특징, 하드웨어 수준의 보안 보장 및 10억 분의 1 인식 정확도를 통해 홍채 인식은 규정 준수 요구 사항과 보안 성능 간의 최적의 균형을 찾았습니다. 생체 인식 기술의 업그레이드를 평가하는 기업의 경우 이는 기술 선택을 재검토하고 규정 준수 이점을 확립할 수 있는 창 기간입니다.
