गाइड
यूएई में डिजिटल पहचान, बायोमीट्रिक्स या प्रमाणीकरण कंपनी कैसे स्थापित करें
प्रकाशित
संक्षेप में उत्तर
यूएई में एक डिजिटल-आइडेंटिटी, बायोमेट्रिक्स या प्रमाणीकरण कंपनी एक से अधिक परिधियों में स्थित होती है, और कोई एकल निकाय इसके सभी को स्पष्ट नहीं करता है। राष्ट्रीय पहचान और जनसंख्या का बायोमेट्रिक रिकॉर्ड संघीय प्राधिकरण के लिए पहचान, नागरिकता, सीमा शुल्क और बंदरगाह सुरक्षा (ICP) से संबंधित है, जो एमिरात आईडी जारी करता है; डिजिटल-सरकार और टेलीकॉम-आसन्न पहचान अवसंरचना, जिसमें संघीय पहचान प्रणाली के लिंक शामिल हैं, दूरसंचार और डिजिटल सरकार नियामक प्राधिकरण (TDRA) के अंतर्गत आते हैं; का चेहरा, फिंगरप्रिंट या अन्य बायोमेट्रिक का कोई भी प्रसंस्करण भी व्यक्तिगत डेटा प्रसंस्करण बनता है, जो यूएई के डेटा संरक्षण कानून द्वारा नियंत्रित होता है, भले ही किसी अन्य परिधि का पालन हो। व्यापार लाइसेंस व्यावसायिक गतिविधि को अधिकृत करता है, उनमें से किसी भी तीन प्रश्नों को नहीं। वह बिंदु जो अक्सर मार्ग को निर्धारित करता है वह है कि कंपनी खुद बायोमेट्रिक टेम्पलेट संग्रहीत और मेल करती है, या केवल एक मैच परिणाम लौटाती है बिना इसे बनाए रखे।
नियामक दायरा कहां है
पासपोर्ट फोटो को सत्यापित करना, एक जीवंत चेहरे का मिलान, एक पुन: प्रयोज्य क्रेडेंशियल जारी करना और निरंतर प्रमाणीकरण चलाना भिन्न कार्य होते हैं, और व्यापार लाइसेंस पर एक वाणिज्यिक गतिविधि विवरण उनके बीच अंतर नहीं करता है। ICP संघीय प्राधिकरण है जो एमिरात्स आईडी जारी करता है और जनसंख्या का बायोमेट्रिक रजिस्टर रखता है; एक कंपनी जो उस प्रणाली के खिलाफ, या उसके आधार पर निर्मित क्रेडेंशियल के खिलाफ एक उपयोगकर्ता की पहचान की जांच करती है, संघीय पहचान अवसंरचना को छूती है, भले ही इसके अपने सर्वर कभी टेम्पलेट संग्रहीत नहीं करते। TDRA टेलीकॉम और डिजिटल-सरकार अवसंरचना का नियमन करता है, और एक कंपनी जो सरकार की डिजिटल-आइडेंटिटी योजना से जुड़ती है, उसका समर्थन करती है या उस पर निर्भर करती है, वह निजी ग्राहकों को एक स्टैंडअलोन सत्यापन उत्पाद बेचने वाली कंपनी की तुलना में उस रीमिट के करीब बैठती है।
जैसे ही बायोमेट्रिक डेटा एक व्यक्ति की पहचान करता है, वैसे ही यह व्यक्तिगत डेटा बन जाता है, इसलिए यूएई का डेटा संरक्षण कानून इसके साथ लागू होता है जो भी अन्य परिधि व्यवसाय मॉडल उठाता है, चाहे कंपनी खुद को एक प्रौद्योगिकी विक्रेता, एक मंच या एक सेवा कहती हो। गोपनीयता, सहमति और डेटा-शासन सहायता डेटा-हैंडलिंग पक्ष को अधिक गहराई में प्रस्तुत करता है; यह गाइड खुद को पहचान और प्रमाणीकरण मॉडल पर केंद्रित रखता है।
व्यक्तिगत डेटा पर 2021 का संघीय डिक्री-कानून संख्या 45 2 जनवरी 2022 को लागू हुआ और यह डेटा स्वामी की सहमति के बिना प्रसंस्करण को प्रतिबंधित करता है, सिवाय सीमित मामलों के, जैसे सार्वजनिक हित की रक्षा। UAE Data Office संघीय डेटा नियामक के रूप में कार्य करता है। ICP और TDRA की ओर की लाइसेंस श्रेणियों और गतिविधि कोड को फाइल करने से पहले उनके वर्तमान आधिकारिक पाठ से पढ़ना चाहिए।
विषय को निर्धारित करने वाला निर्णय: विक्रेता, जारीकर्ता या आश्रित पार्टी
चार मॉडल सामान्य हैं, और प्रत्येक जवाबदेही को एक अलग जगह पर रखता है।
- अन्य व्यवसायों को बेचा जाने वाला एक दस्तावेज और जीवंतता-सत्यापन एपीआई।
- फेस, फिंगरप्रिंट या आवाज मिलान करने वाला एक बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण मंच।
- एक पुन: प्रयोज्य डिजिटल-क्रेडेंशियल वॉलेट जो ग्राहक अन्यत्र प्रस्तुत करता है।
- कई स्रोतों में निर्मित एक एंटरप्राइज़ पहचान-प्रूफिंग और धोखाधड़ी-रोकथाम सेवा।
पहले दो मामलों में यूएई की कंपनी आमतौर पर मिलान करने वाला पक्ष होती है, इसलिए डेटा संरक्षण का प्रश्न सबसे तीखा होता है और TDRA का प्रश्न तभी उठता है जब कोई सरकारी योजना शामिल हो। तीसरे और चौथे मामले में कंपनी किसी और के क्रेडेंशियल पर निर्भर रहने वाला पक्ष (relying party) हो सकती है, फिर भी अनुबंधों में यह दिखाना होगा कि टेम्पलेट कौन संग्रहीत करता है, गलत मिलान की स्थिति में हानि कौन वहन करता है और डेटा विषय के प्रति कौन उत्तरदायी है। जो प्लेटफ़ॉर्म स्वयं को प्रौद्योगिकी परत कहता है जबकि समूह की कोई इकाई बायोमेट्रिक भंडार रखती है, वह भी उसी प्रश्न का उत्तर दे रहा होता है, जैसे सिंथेटिक डेटा या मॉडल-प्रशिक्षण कंपनी को बताना पड़ता है कि कौन-सा पक्ष किस डेटा पर प्रशिक्षण देता है।
उत्तर को एक लेन-देन के रूप में लिखें, एक आरेख के रूप में नहीं: जब एक उपयोगकर्ता कोई दस्तावेज़ या चेहरा प्रस्तुत करते हैं, उससे लेकर परिणाम ग्राहक तक पहुँचने के समय तक सत्यापन का पालन करें, और नाम बताएं कि टेम्पलेट कौन संग्रहीत करता है, परिणाम कौन जारी करता है और यदि यह गलत है तो कौन उत्तरदायी है।
बैंकिंग और उद्यम ग्राहक की तैयारी
बैंक, व्यापारिक ग्राहक और निवेशक गतिविधि के विवरण से प्रौद्योगिकी तक देखते हैं: मिलान मॉडल का मालिक कौन है, प्रशिक्षण डेटा कहां से आया, और क्या सटीकता के दावे को प्रदर्शित किया जा सकता है बजाय इसे मात्र घोषित करने के।
इन पर सवालों की अपेक्षा करें:
- डेटा-प्रवाह और बायोमेट्रिक-टेम्पलेट आर्किटेक्चर, शुरू से अंत तक;
- किसी भी थर्ड-पार्टी पहचान जांच के पीछे स्रोत और भागीदार प्राधिकरण;
- मिलान मॉडल के लिए सटीकता, पक्षपात और जीवंतता-परीक्षण के प्रमाण;
- सुरक्षा, प्रतिधारण और उपयोगकर्ता-उपाय ढाँचा अगर मिलान पर विवाद होता है।
एक संगठित प्रमाण-पत्र पैक स्रोत दस्तावेजों से बनाया जाता है, न कि पिच डेक से, और व्यापार योजनाएं और प्रलेखन वह जगह है जहां वह पैक संरचित किया जाता है जिस क्रम में एक परिश्रम टीम इसे पढ़ती है। जहां खाता स्वयं ब्लॉकर है, कॉर्पोरेट बैंक खाता तत्परता उस फाइल का मिलान करता है जो बैंक प्राप्त करता है उसके विरुद्ध जो व्यापार वास्तव में करता है।
स्वामित्व, सब्सटेंस और वे भूमिकाएँ जिनकी मॉडल को आवश्यकता होती है
एक कंपनी जो बायोमेट्रिक डेटा संग्रहीत और मिलान करती है, उसे ऐसे लोगों की आवश्यकता होती है जो सुरक्षा परीक्षण चला सकें, प्रतिधारण सीमाएं सेट कर सकें और जब एक मिलान को चुनौती दी जाती है तब प्रतिक्रिया का स्वामित्व ले सकें, न केवल एक प्रौद्योगिकी प्रदर्शन।
हर मूल्यवान संपत्ति का एक नामित स्वामी होना चाहिए: मिलान मॉडल, क्रेडेंशियल प्रारूप, ग्राहक अनुबंध और डेटा सेट। जहाँ कोई विदेशी मूल कंपनी मुख्य मॉडल या बायोमेट्रिक भंडार को यूएई के बाहर रखती है, वहाँ समूह के भीतर का समझौता दायरा, पहुँच, दायित्व और समाप्ति को शामिल करे। जहाँ स्वामित्व स्वयं स्तरित है, जिसमें निवेशक निधियाँ, विदेशी मूल कंपनी या शेयरधारिता के कई स्तर हैं, वहाँ विनियमित और जटिल स्वामित्व सेटअप मार्ग इसी संरचना के लिए बनाया गया है, और कई पहचान विक्रेता फिनटेक ग्राहकों को बेचते हैं, जिनकी अपनी ऑनबोर्डिंग वही प्रश्न वापस पूछती है।
सामान्यतः क्या गलत होता है
- कच्चे पहचान दस्तावेज़ या बायोमेट्रिक टेम्पलेट को बिना निर्धारित प्रतिधारण सीमा के बनाए रखना।
- मिलान अंक को कानूनी पहचान के प्रमाण के रूप में प्रस्तुत करना बजाय इसके कि वह निर्णय में एक संकेत हो जिसका स्वामित्व अभी भी एक मानव के पास है।
- एक गलत मिलान, जीवन क्षमता की विफलता या उपयोगकर्ता की चुनौती और अपील के लिए डिज़ाइन करने में विफल होना।
- पहचान-स्रोत या योजना-मालिक संबंध को अपर्याप्त रूप से प्रलेखित करना, ताकि जब कुछ गलत होता है तो कोई यह नहीं कह सके कि कौन जवाबदार है।
- मूल्य गठन की तुलना करना इससे पहले कि बायोमेट्रिक-डेटा की सीमा का परीक्षण किया गया हो।

