biometryczna kategoryzacja wrażliwych atrybutów

Biometryczna kategoryzacja wrażliwych atrybutów odnosi się do procesu klasyfikacji danych osobowych o charakterze wrażliwym, takich jak dane biometryczne (np. odciski palców, siatkówka oka, wzór tęczówki), za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. System AI/ML ocenia ryzyko związane z ich przetwarzaniem, np. możliwość naruszenia prywatności lub nieautoryzowanego dostępu, na podstawie analizy ich unikalności, stabilności oraz kontekstu użycia. Klasyfikacja ta służy do określenia stopnia wrażliwości danych i dostosowania środków bezpieczeństwa lub regulacji prawnych. W kontekście systemów typu jak-AI-act (np. automatycznej oceny ryzyka) pozwala na dynamiczne przypisywanie priorytetów ochronnym działaniom w zależności od identyfikowanego zagrożenia.