人脸识别技术作为人工智能行业中应用最为广泛的技术之一,目前已经应用到了国内外各个行业之中,例如校园学生管理系统、房地产行业的门禁系统以及零售行业的监控系统。随着人脸识别的精确度不断地提高,该技术的应用范围也越来越大,所产生的人脸识别数据数量也呈现出指数增长的趋势,因此人脸数据的安全亟需得到更加严格的保障。本文所研究的S公司是国内一家大型的人工智能企业,面向全球提供人脸识别的产品和服务平台。近年来,公司所产生人脸识别数据并未得到非常安全的保护,在数据从产生到销毁的整个流程中均出现了不同程度的安全问题。本文从技术角度出发,分析问题产生的原因。先介绍人脸识别数据的特点以及国内外针对这一技术的政策研究,然后基于S公司当前实际情况对人脸数据管理流程进行了现状分析和问题分析等研究。随后参照DSMM（Data security capability maturity model）标准的指导模型,先组建公司内部的安全团队,根据数据生命周期的6个阶段和数据安全的4个维度选择出安全作用域,然后依据多个评估方法对作用域进行评估并划分等级,以此得出S公司在数据流程、技术、人员等方面缺少安全管理和控制的评估结论。研究表明,S公司存在数据流程缺少统一的规范、数据使用的权限缺少严格审批机制、公司人脸数据管理平台和技术工具不成熟以及公司内部人员数据安全的意识较薄弱等多方面的问题。本文通过对评估过程和结论的分析,并针对人脸识别数据的特点,设计出适合S公司的数据安全管理方案。方案分别对公司组织架构、制度流程、技术工具以及人员能力的方面进行了优化,并针对S公司人脸识别数据生命周期各个阶段制定了具体的实施方案并展开实施,最终的二次评估结果显示S公司的人脸识别数据安全初步达到了DSMM模型的3级水平,有效地提升了S公司的人脸识别数据在各个生命周期阶段的安全能力。