印度12亿人拥有生物身份识别卡，一卡通初见雏形

　　印度最高法院近日就争议中的“全民生物身份识别”给出肯定评价。其潜台词是,尽管这一生物身份识别系统有信息泄露的风险,公民隐私也存在被政府或机构操控的嫌疑,但其在福利发放、求学就医、普惠金融等社会管理的精准性上有无与伦比的优势。印度有必要在这场效率与安全的博弈中作出选择,而目前印度法律界的天平已倒向前者。

　　目前印度已有约12亿人拥有生物身份识别卡,具有生物信息特征的“一卡通”时代初见雏形。

　　一张卡想解决多个问题

　　争议由来已久,矛盾刚刚激化。从今年1月1日起,印度民众的银行卡、手机卡、各类电子钱包、驾照以及社保福利等统统要跟一种名为“阿达尔”的生物身份识别卡挂钩,否则就不能使用。此次代表公民发起反对“阿达尔”卡的印度著名律师西亚姆?迪万表示,在过去短短不到一个月间,已有偏远地区民众因没有得到生物身份认证从而导致得不到救济饥饿而死。政府搞全民生物身份识别并强行将其与一切挂钩,这无异于掌握了民众的生死。

　　“阿达尔”在印地语里有“基础”“支持”“食物”等多重含义,以此为名建立的生物身份识别系统早在2009年即由时任印度总理辛格启动,旨在通过指纹、虹膜等生物信息采集,辅以照片、出生证明等,创立一种更具唯一性的“生物身份证”。这一举措的好处在于,每一个印度人都会拥有一个12位数字的“生物身份证”,政府通过将其联网并与相应税收、福利、证照等系统挂钩,可以做到更加透明化的社会管理。

　　印度政府推行“全民生物身份识别”,其初衷在于使福利分发更为高效。此前印度并没有全国统一的社会保障号,各邦从中央定期获得扶贫物资,再经过层层环节发放到并未得到有效管理的民众,其间的各种克扣腐败已成常态。通过将具有唯一性的“阿达尔”卡与福利分发卡捆绑,任何一个印度农妇都可以通过将拇指放在扫描器上一扫,获得政府定期给其家族补助的大米、小麦、食用油以及糖和盐。莫迪政府自2016年起加速全民生物身份识别库的建立,并将其纳入“数字印度”的整体计划中来,相应的助学补贴发放、假冒驾照查处、税务征缴等各类社会管理均被要求与“阿达尔”卡挂钩。目前印度已有约12亿人拥有该卡,具有生物信息特征的“一卡通”时代已初见雏形。

　　信息安全面临泄露与滥用

　　“全球都在建立自己的生物识别系统,印度一跃发展出世界最大的生物身份识别库,这自然会引发关注,特别是在安全防范方面,印度还有许多工作要做”,印度工业联合会产业政策部主管普拉卡什在接受记者采访时表示,“在信息安全方面‘阿达尔’卡主要面临两大问题,一是信息泄露,二是信息滥用。”

　　如今印度舆论界在谈及“阿达尔”卡的安全性时,无不提及去年2月15日曝光的阿克赛斯银行事件,这家印度第三大私有银行的一名生物信息采集员利用职务之便复制了397条个人信息,尽管警方声明这些信息最终没有被商业利用,但印度生物身份识别系统的可靠性再度成疑。在印度理工学院德里分校教授信息管理课程的斯坦特里向记者分析称,“从2017年后,印度生物信息采集器都加装了政府统一认证的芯片,理论上做到了生物信息本身与采集渠道均可查,但事实上从采集器到存储器再到联网系统都存在被‘克隆’的可能。另外对黑客而言,印度生物身份识别系统核心存储器2048位加密并非无懈可击”。

　　与对信息可能被窃取的担忧相比,印度各界更对生物识别信息的滥用忧心忡忡。印度社会福利保障协会副秘书长拉兹丹就此批评称,“一刀切”式地将社会福利与生物身份识别系统捆绑,使得社会中很多特殊情况被忽略,由此造成的社会混乱也应被列入社会治理的成本。他举例称,印度农村有不少劳动者手指受损造成生物信息采集不全,他们可能因此被排除到福利体系之外。另外印度不少法律界人士也表态称,生物识别信息系统由原先的自愿加入到如今的强制执行,这使得谁在掌握这一庞大的信息系统、将会如何对其利用等都存在司法程序问题。

　　安全考量难挡效率优先

　　在此次印度最高法院由5人组成的“听取反对意见”小组中,首席法官米斯拉强调了印度身份证管理局是生物身份识别数据库的唯一合法管理机构,通过其开设的相关生物身份识别的任何官方及私营项目都将受到司法监管,目的是减少信息滥用的发生。

　　目前印度社会保护个人隐私的意识普遍不强,拉兹丹对记者介绍称,“印度任何一家超市,结账时都会问你手机号码,没人觉得这有什么不妥。而类似的个人信息贩卖越来越普遍,手机诈骗越来越多。在这种情况下,囊括更大量基础信息的生物身份识别卡变得更有价值也更危险,很难想象大规模信息泄露给社会造成的冲击。”

　　尽管面临风险,印度显然并不打算停下快速推行“阿达尔”卡的脚步。普拉卡什认为这是印度“数字经济”实现“弯道超车”的又一机会。他分析称,印度已初步建成的全民生物身份识别数据库已成为世界性的数字经济实验场,从名牌信息科技企业到初创信息公司均试图依赖这一数据库开拓服务市场。目前印度政府、科技、法律等各界共同努力的目标是减少可预知的风险。