人工智能技术已对人类社会生活的各个方面产生了深远的影响，如专家系统、智能机器人、机器翻译等在交通、医疗等领域给人类带来极大的便捷。但如同任何一项新技术一样，人工智能技术在给人类带来诸多便利的同时，也引发了一些问题，比如个人隐私保护问题。个人隐私在实践中也被称为个人隐私数据或个人信息。长久以来，个人隐私保护都是各国立法关注的核心议题。随着人工智能迅速发展，个人隐私保护问题俨然成为各方密切关注的重点，特别是伴随着大数据技术和人工智能技术的结合，政府和企业的决策不断加深对大数据分析的依赖。大规模的数据收集、分析和使用，使传统社会走向透明化，在万物互联、大数据和深度学习三者叠加后，个人隐私将会成为“奢侈品”，人类将不再有隐私可言。在如今的人工智能时代，数据从采集到使用等各个环节都面临着新的风险。在数据采集环节，大规模设备自动收集着成千上万的用户数据，其中涉及到的用户人脸、姿态等视觉数据在海量汇聚后可形成对用户的全面跟踪。在数据使用环节，人工智能技术通过用户浏览及搜索记录、设备信息、位置信息、订单信息，提取用户的浏览、搜索偏好、行为习惯、位置信息等特征，分析出深层信息，进一步扩大了用户隐私暴露的风险。在整个数据的生存周期中，由于系统安全漏洞等原因，个人视觉隐私数据还面临着被泄露的潜在安全风险。技术更新迭代是推动社会进步的重要力量，不能因为隐私问题阻碍人工智能技术继续前进，但人工智能的发展也不能以牺牲隐私权为代价。因此亟需提出方案对人工智能视觉隐私数据进行保护。本文件规定了人工智能技术中涉及视觉隐私保护的通用技术要求，给出了隐私数据控制者的义务、保障措施等约束行为和视觉隐私数据保护定级指南。本文件适用于规范涉及人工智能视觉隐私数据的应用、服务、系统应当进行的隐私保护处理，也适用于指导本领域技术人员在人工智能视觉相关的开发中开展隐私保护方案设计和实施。引用文件：GB/T 25070 信息安全技术 网络安全等级保护安全设计技术要求，GB/T 35273 信息安全技术个人信息安全规范
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