O vetor facial é dado pessoal: o que dá para reconstruir de um template

"Não guardamos a foto, só um vetor de números." A frase aparece em contrato, em política de privacidade e em resposta de questionário de segurança, quase sempre com a intenção de encerrar a discussão sobre dado sensível. Ela descreve corretamente o que o sistema faz e tira dali a conclusão jurídica errada.

O template biométrico, também chamado de vetor ou embedding, é a saída do processamento da imagem: uma lista de números que representa o rosto de forma a permitir comparar duas capturas por distância. Ele não é uma foto comprimida, mas também não é um resumo inofensivo. Este texto reúne o que a pesquisa revisada por pares já demonstrou ser recuperável de um template facial e o que a Lei 13.709/2018, a LGPD, faz com essa informação.

A base legal que autoriza a verificação é assunto de outro artigo, o que percorre as hipóteses do artigo 11 aplicadas à biometria. Aqui a pergunta é anterior a ela: esse vetor é dado pessoal, e é sensível?

O template é produto de tratamento técnico, não um dado novo

A LGPD define dado pessoal sensível no artigo 5º, inciso II, e inclui o dado biométrico quando vinculado a uma pessoa natural. O texto não distingue entre a imagem capturada e a representação matemática dela, e não haveria por que distinguir: as duas descrevem a mesma característica física da mesma pessoa.

O Regulamento (UE) 2016/679, o RGPD, escreve o raciocínio de forma ainda mais explícita no artigo 4º, ponto 14, ao definir dados biométricos como dados pessoais que resultam de um tratamento técnico específico relativo às características físicas, fisiológicas ou comportamentais de uma pessoa e que permitem ou confirmam a identificação única dela, citando nominalmente as imagens faciais. O template é exatamente o resultado do tratamento técnico de que a definição fala.

O que a pesquisa consegue reconstruir de um vetor

A afirmação de que o vetor é irreversível precisa ser medida contra o estado da arte, não contra a intuição. Guangcan Mai, Kai Cao, Pong C. Yuen e Anil K. Jain publicaram na IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence o estudo On the Reconstruction of Face Images from Deep Face Templates, que treina uma rede de deconvolução para produzir uma imagem de rosto a partir do template.

Dois detalhes do desenho importam mais que o resultado. O primeiro é a hipótese de ataque: os autores assumem que o atacante não conhece nem o sujeito alvo nem a rede que gerou o template. O segundo é o modo de avaliação, feito em dois tipos. No tipo I, a imagem reconstruída é comparada com a foto original que gerou o vetor. No tipo II, ela é comparada com outra foto da mesma pessoa, que é o cenário de quem vazou uma base e a usa contra outro sistema.

Os números relatados, medidos sobre o conjunto LFW, para verificação a uma taxa de falsa aceitação de 0,1 por cento, são uma taxa de aceitação verdadeira de 95,20 por cento no tipo I e 58,05 por cento no tipo II. A conclusão dos próprios autores é a que interessa ao jurídico: templates profundos precisam ser protegidos, porque são invertíveis a um grau que sustenta ataque.

O que mais o vetor carrega além da identidade

Reconstruir o rosto é o caminho mais chamativo, mas não é o único. Philipp Terhörst, Daniel Fährmann, Naser Damer, Florian Kirchbuchner e Arjan Kuijper apresentaram na IJCB 2020 o trabalho Beyond Identity: What Information Is Stored in Biometric Face Templates?, que treina classificadores para prever atributos a partir de dois embeddings faciais publicamente disponíveis.

O estudo analisou 113 atributos e relata que até 74 deles são previstos com acurácia a partir do template. Os mais fáceis, segundo os autores, são os não permanentes: idade, penteado, cor de cabelo, barba e acessórios. A mesma estrutura guardada apenas para comparar rostos carrega informação que ninguém pediu e que a finalidade declarada não cobre.

Isso tem consequência de regime jurídico. O artigo 11, § 1º, da LGPD manda aplicar o regime dos dados sensíveis a qualquer tratamento de dados pessoais que revele dados sensíveis e que possa causar dano ao titular. Um vetor do qual se extraem atributos pessoais não é um identificador neutro.

O teste do artigo 12: reversível com esforço razoável

A tentação seguinte é chamar o vetor de dado anonimizado. A LGPD fecha essa porta com um teste, não com um rótulo. O artigo 5º, inciso III, define dado anonimizado como aquele cujo titular não possa ser identificado considerando meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião do tratamento. O artigo 12 completa: o dado anonimizado deixa de ser pessoal, salvo quando o processo for revertido com meios próprios ou quando, com esforços razoáveis, puder ser revertido. E o § 1º diz como avaliar o razoável, com fatores objetivos como custo e tempo de reversão, de acordo com as tecnologias disponíveis.

Isso transforma a discussão em questão de fato, e de fato datado. Um template do qual se reconstrói uma imagem utilizável com técnica publicada em periódico revisado por pares não passa nesse teste. A distinção entre anonimização e pseudonimização vale aqui inteira: o que separa as duas é a reversibilidade, e a reversibilidade do template é hoje resultado de literatura, não hipótese.

O que muda na engenharia quando o vetor é dado sensível

A NIST SP 800-63B, na revisão 4, publicada em julho de 2025, lista por que a biometria recebe uso limitado na autenticação. Duas razões valem para qualquer esteira de verificação. A primeira: características biométricas não constituem segredos, já que uma imagem facial pode ser obtida tirando uma foto. A segunda: existem esquemas de proteção de template capazes de revogar uma característica biométrica como se revoga um certificado ou uma senha, mas a disponibilidade dessas soluções é limitada. Senha vazada troca-se; rosto, não.

A mesma seção determina que o dado biométrico seja tratado e protegido como informação pessoal sensível e, quando a comparação for centralizada, exige controles apropriados para informação pessoal sensível, citando criptografia e controle de acesso como exemplo, e canal protegido e autenticado entre sensor e verificador, além de canal protegido e autenticado entre o sensor e o verificador. A companheira SP 800-63A, também na revisão 4, acrescenta um dever que o produto costuma esquecer: o provedor deveria suportar a exclusão de toda a informação biométrica do usuário a pedido dele, salvo restrição de regulação, lei ou política, e, se não suportar, documentar publicamente a justificativa dessa política.

No Brasil isso converge com obrigações já escritas. O artigo 46 da LGPD exige medidas técnicas e administrativas de proteção, o artigo 16 manda eliminar o dado quando a finalidade se esgota, e o artigo 48 obriga a comunicar incidentes com risco relevante. Vazamento de base de vetores é incidente com dado biométrico, com o roteiro que o artigo sobre incidente com dado biométrico detalha, e a tese de que "era só número" não sobrevive ao primeiro parecer técnico. Quem desenha a segurança do tratamento cedo evita descobrir isso no pior momento.

Perguntas frequentes

O template facial é dado pessoal sensível pela LGPD?

Sim. O artigo 5º, inciso II, classifica o dado biométrico vinculado a pessoa natural como sensível, sem distinguir entre a imagem e a representação matemática derivada dela. O RGPD, no artigo 4º, ponto 14, define dado biométrico como resultado de tratamento técnico específico da característica física.

Guardar só o vetor, e não a foto, reduz o risco?

Reduz alguns riscos e não muda o regime jurídico. Descartar a imagem diminui o que um vazamento entrega de imediato, mas a literatura revisada por pares mostra reconstrução de imagem utilizável a partir do template e previsão de atributos pessoais a partir dele.

Dá para chamar o template de dado anonimizado?

Só se ele passar no teste do artigo 12 da LGPD, que pergunta se a reversão é possível com esforços razoáveis, considerando custo, tempo e tecnologias disponíveis. Diante da literatura de reconstrução, o template facial comum não passa.

Fontes citadas

• Lei 13.709/2018, a LGPD, artigos 5º, 11, 12, 16, 46 e 48, no portal do Planalto: planalto.gov.br
• Regulamento (UE) 2016/679 (RGPD), artigo 4º, ponto 14, no EUR-Lex: eur-lex.europa.eu
• Guangcan Mai, Kai Cao, Pong C. Yuen e Anil K. Jain, On the Reconstruction of Face Images from Deep Face Templates, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence: arxiv.org
• Philipp Terhörst, Daniel Fährmann, Naser Damer, Florian Kirchbuchner e Arjan Kuijper, Beyond Identity: What Information Is Stored in Biometric Face Templates?, IJCB 2020: arxiv.org
• NIST SP 800-63B, revisão 4, Digital Identity Guidelines: Authentication and Authenticator Management, seção de uso de biometria: pages.nist.gov
• NIST SP 800-63A, revisão 4, Digital Identity Guidelines: Identity Proofing and Enrollment, requisitos de uso de biometria: pages.nist.gov