🇬🇧 LinkedIn verification, biometric processing, and transatlantic data exposure: a structural risk analysis

TL;DR

Identity verification mechanisms are becoming embedded into mainstream digital platforms. LinkedIn’s identity verification process, powered by Persona Identities Inc., illustrates a broader structural issue: biometric data collection combined with cross-border data processing under U.S. jurisdiction.

This is not a matter of platform convenience. It is a matter of data sovereignty, biometric permanence, and regulatory asymmetry.

 

1) The verification chain: who actually processes the data?

When a user initiates LinkedIn identity verification, they are redirected to Persona Identities, Inc., a U.S.-based identity verification provider (San Francisco, CA). Multiple reports describe the scope of data collected during the workflow, including identity document scans, selfie capture, and derived biometric attributes.

Based on the sources listed below, the verification process may involve:

  • Government ID full scan (passport, both sides)
  • NFC chip data extraction (ePassports)
  • Real-time selfie capture
  • Facial geometry extraction (biometric template generation)
  • Behavioral biometrics (e.g., hesitation detection, copy/paste detection)
  • Device fingerprinting signals (IP, device attributes, OS/browser metadata)
  • Geolocation inference

In addition, one account describes cross-referencing against third-party data sources such as government databases, consumer credit agencies, utilities, and mobile network providers—moving beyond basic identity matching into data enrichment and risk scoring behaviors.

 

2) Subprocessors and AI infrastructure exposure

Persona publishes a subprocessor list that includes major cloud and data processing vendors and, in some cases, AI-related providers. This matters because subprocessor chains determine where data flows, which entities can access it, and which jurisdictions can assert legal control.

Following public discussion, Persona’s CEO stated that the subprocessor list can be a “superset” across customers and may be misleading without clarification. However, even a superset list is still a meaningful signal for vendor risk assessment: it documents potential processing paths and operational dependencies.

 

3) The CLOUD Act and data sovereignty implications

Cross-border processing is not only about physical server location. Under the U.S. CLOUD Act (2018), U.S. authorities may compel U.S.-based companies to disclose data within their control, regardless of where that data is stored. If personal data is processed by a U.S. entity or through a U.S.-controlled subprocessor chain, the jurisdictional exposure becomes a structural risk factor.

Persona’s policies (as discussed in the sources) acknowledge that data may be disclosed in response to valid legal process, including law enforcement or national security requests. This introduces an asymmetry for EU/EEA data subjects: GDPR obligations exist, but legal access mechanisms outside the EU can still apply via corporate jurisdiction.

The EU–U.S. Data Privacy Framework (DPF) exists to support transfers, but its stability is repeatedly scrutinized in the context of prior Schrems rulings and ongoing legal challenges. The practical takeaway for security and compliance teams: the legal basis for transfer is not the same thing as a reduction in adversarial access risk.

 

4) Biometric permanence: irreversible exposure

Biometric data is not just “sensitive.” It is non-revocable. A facial template (facial geometry) is a durable identifier. If compromised, you cannot rotate it like a password or revoke it like a token.

Persona has stated (per reporting) that biometric data is deleted after processing and other personal data is deleted within 30 days, with further retention possible where required by law. From a risk standpoint, deletion claims reduce exposure only if they are consistently enforced, technically verifiable, and not overridden by legal holds.

 

5) Liability and risk allocation

Several observers highlight that third-party identity verification contracts may cap liability and rely on arbitration clauses. This creates a disproportionate model: high-impact biometric exposure paired with limited recourse, complicated further by cross-border enforcement and jurisdiction stacking (user in EU/EEA, vendor in U.S., processors distributed internationally).

For organizations embedding ID verification into onboarding or account security, this is not merely a privacy question. It is a vendor risk management question affecting incident response posture, disclosure obligations, and reputational exposure.

 

6) Implications for customers

For individuals, identity verification convenience trades off against long-term biometric exposure. Key risk dimensions include:

  • High-impact data classes (biometrics, document scans, NFC passport chip data)
  • Behavioral biometrics and potential profiling
  • Cross-border transfer complexity and jurisdictional reach
  • Unclear downstream access in complex subprocessor ecosystems

In practical terms, verification becomes a “data-health” decision: it changes the long-term exposure profile of your identity data.

 

7) Implications for companies

Organizations integrating third-party IDV vendors should treat verification flows as part of their threat model and compliance engineering. Minimum due diligence should include:

  • Mapping the subprocessor chain and data residency options
  • Validating retention and deletion controls (including legal hold conditions)
  • Confirming whether data is used for product improvement / AI training and under which legal basis
  • Assessing jurisdictional exposure (e.g., CLOUD Act applicability)
  • Ensuring GDPR requirements: DPIA where appropriate, Art. 28 processor clauses, and transfer impact assessments
  • Reviewing liability caps and operational commitments (breach notification, audit rights, logging)

Identity verification is now part of enterprise attack surface modeling, because it centralizes high-value identity artifacts and creates new trust dependencies.

 

8) Data health and systemic risk

Data health refers to the long-term resilience, integrity, and governance sustainability of sensitive datasets. Large-scale biometric aggregation increases systemic impact in breach scenarios and increases the number of entities that can potentially access or be compelled to disclose data.

The core issue is not whether a specific company intends misuse. The core issue is structural accumulation risk: biometric centralization plus cross-border processing plus complex subprocessor supply chains creates systemic exposure by design.

 

Conclusion

Identity verification is no longer a UI feature. It is an infrastructure decision with long-term risk implications.

Organizations and users should understand:

  • Who controls the data
  • Under which jurisdiction
  • For how long it can be retained (including legal holds)
  • For what secondary purposes it can be processed
  • Under what liability and audit model

Three minutes of verification can translate into multi-year exposure potential for high-impact identity data. Treat verification as a strategic data governance event, not a cosmetic badge.

 

Sources

  • The Local Stack (Rogi) — “I Verified My LinkedIn Identity. Here's What I Actually Handed Over.” (Feb 16, 2026) — thelocalstack.eu
  • Inc.com — “Privacy Expert Reveals the Shocking Truth of What Happens to Your Personal Data When Getting Verified on LinkedIn” (Feb 22, 2026) — inc.com
  • Mashable — “Verified LinkedIn users' data is shared in shocking ways, report claims” (Feb 23, 2026) — mashable.com
  • Persona — IDV Privacy Policy (Last Updated: May 8, 2025) — withpersona.com
  • Persona — IDV Terms of Service (Last Updated: Sept 12, 2023) — withpersona.com
  • Persona — Subprocessors (Last Updated: Sept 8, 2025) — withpersona.com

 

 

🇮🇹 La verifica LinkedIn, biometria e trasferimento dati transatlantico: analisi di un rischio strutturale

TL;DR

I sistemi di verifica dell’identità stanno diventando parte integrante delle piattaforme digitali. Il processo di verifica LinkedIn, gestito tramite Persona Identities, evidenzia un problema strutturale: raccolta di dati biometrici e trattamento cross-border sotto la giurisdizione a stelle e strisce.

Non è una questione di comodità. È una questione di sovranità del dato, permanenza biometrica e asimmetria regolatoria.

 

1) La catena di verifica: chi tratta realmente i dati?

Durante la verifica, l’utente viene reindirizzato verso Persona Identities, Inc. (USA). Le fonti elencate descrivono un perimetro di raccolta dati che può includere scansioni documentali, selfie e attributi biometrici derivati.

Sulla base di queste fonti, il flusso può comportare:

  • la scansione completa del documento (passaporto, fronte/retro)
  • l'estrazione dei dati NFC (ePassaporti)
  • un selfie in tempo reale
  • la geometria facciale (template biometrico)
  • la biometria comportamentale (hesitation detection, copy/paste detection)
  • segnali di device fingerprinting (IP, attributi del device, OS/browser)
  • inferenza della geolocalizzazione

Un resoconto di terze parti descrive inoltre verifiche incrociate con fonti terze (database governativi, agenzie e istituti di credito, utility, telco), cioè un pattern che va oltre la semplice “liveness check” e si avvicina a logiche di risk scoring/enrichment - e non è un bene.

 

2) Subprocessor ed esposizione a filiere di trattamento complesse

Persona pubblica una lista di subprocessors che include grandi provider cloud e soggetti legati al data processing, inclusi (in alcune liste) fornitori collegati ad AI. Per la sicurezza questo è un punto centrale: la catena dei subprocessors determina flussi, accessi e giurisdizioni.

Dopo una discussione pubblica, il CEO di Persona (Mark Song, che su LinkedIn non ha una foto profilo perché non gli piace mostrarsi) ha indicato che la lista può rappresentare un “superset” e quindi risultare fuorviante se non contestualizzata. Anche così, per il vendor risk management la lista resta un indicatore utile: documenta possibili dipendenze operative e traiettorie di trattamento.

 

3) Il CLOUD Act e la sovranitĂ  del dato

Il tema non è solo dove risiede il server: con il CLOUD Act (del 2018), le autorità USA possono richiedere dati a società USA anche se conservati fuori dagli Stati Uniti. Se il trattamento ricade sotto controllo di un’entità USA o passa da una supply chain USA, l’esposizione giurisdizionale è un rischio strutturale - aka: non importa dove stia il server, possono richiedere la visione dei dati.

Le policy (sempre come riportato dalle fonti) riconoscono la possibilità di disclosure a fronte di legal process, incluse richieste law enforcement/national security. Questo crea un’asimmetria per soggetti UE/SEE: gli obblighi GDPR esistono, ma meccanismi extra-UE possono comunque applicarsi in base alla giurisdizione societaria.

Il Data Privacy Framework UE-USA disciplina i trasferimenti, ma la sua solidità è oggetto di scrutinio anche alla luce dei precedenti Schrems. Per aziende e CISO: base legale al trasferimento ≠ riduzione del rischio di accesso coercitivo.

 

4) Biometria: un rischio irreversibile

La biometria è non revocabile, in alcun modo. Un template facciale (geometria) è un identificatore a lungo termine (ad vitam, sarebbe da dire). Se compromesso, non si “ruota” come una password (FaceOff era un film, nella realtà non si può fare tutti i giorni).

Persona ha dichiarato, secondo quanto riportato, la cancellazione dei dati biometrici dopo il processing e la cancellazione degli altri dati entro 30 giorni; con possibili eccezioni legate a obblighi di legge. Dal punto di vista del rischio, conta la verificabilità tecnica e l’eventuale override tramite legal hold.

 

5) Allocazione del rischio e limitazioni di responsabilitĂ 

Alcune analisi evidenziano che contratti di IDV possono contenere "limiti di responsabilitĂ "" e clausole di arbitrato. Ne deriva un modello sbilanciato: esposizione biometrica ad alto impatto e rimedi limitati, complicati ulteriormente dal contesto transfrontaliero.

Per le aziende che integrano la verifica nell’onboarding o nella security posture, non è solo “privacy”: è gestione del rischio di filiera.

 

6) Implicazioni per gli utenti

Per gli utenti, la verifica scambia frizione ridotta e “trust badge” con un’esposizione biometrica potenzialmente duratura. Vediamo le principali dimensioni di rischio:

  • dati ad alto impatto (biometria, scansioni documentali, dati NFC)
  • biometria comportamentale e potenziale profilazione
  • trasferimenti extra-UE e reach giurisdizionale
  • accessi downstream poco trasparenti in supply chain complesse

In pratica, la verifica è una decisione di “data health”: cambia il profilo di esposizione della propria identità nel lungo periodo.

 

7) Implicazioni per le aziende

Le aziende, tutte, dovrebbero trattare i flussi IDV come parte del threat model e della compliance engineering. Due diligence minima:

  • mappatura della catena dei subprocessori e opzioni di data residency
  • validazione di retention/deletion (incluse condizioni di legal hold)
  • chiarezza su training AI / product improvement e base giuridica
  • valutazione dell’esposizione giurisdizionale (es. CLOUD Act)
  • requisiti GDPR: DPIA quando necessario, clausole Art. 28, transfer impact assessment
  • revisione di liability caps e impegni operativi (notifica incidenti, audit, logging)

La verifica dell’identità è parte della superficie d’attacco: centralizza artefatti identitari ad alto valore e introduce nuove dipendenze di fiducia.

 

8) Data health e il rischio sistemico

Per “data health” intendiamo la resilienza, l’integrità e la sostenibilità di governance dei dataset sensibili nel lungo periodo. L’aggregazione biometrica su larga scala aumenta l’impatto sistemico in caso di breach e amplia la platea di entità che possono accedere o essere costrette a divulgare.

Il punto non è l’intenzione di un singolo attore, ma il rischio di accumulo strutturale: biometria + cross-border + supply chain complessa = esposizione sistemica by design.

 

Conclusione

La verifica dell’identità non è più una feature UI, resta invece una decisione infrastrutturale con implicazioni di rischio nel lungo periodo.

Utenti e aziende dovrebbero porsi delle domande fondamentali:

  • chi controlla i dati?
  • sotto quale giurisdizione?
  • per quanto tempo possono essere trattenuti (incluse eccezioni legali)?
  • per quali finalitĂ  secondarie possono essere trattati?
  • qual è il modello di responsabilitĂ /audit?

Tre minuti di verifica possono tradursi in anni di esposizione potenziale per dati identitari ad alto impatto. Trattare la verifica come un evento di data governance strategica, non come un badge bellino.

 

Fonti

  • The Local Stack (Rogi) — “I Verified My LinkedIn Identity. Here's What I Actually Handed Over.” (16 febbraio 2026) — thelocalstack.eu
  • Inc.com — “Privacy Expert Reveals the Shocking Truth of What Happens to Your Personal Data When Getting Verified on LinkedIn” (22 febbraio 2026) — inc.com
  • Mashable — “Verified LinkedIn users' data is shared in shocking ways, report claims” (23 febbraio 2026) — mashable.com
  • Persona — IDV Privacy Policy (8 maggio 2025) — withpersona.com
  • Persona — IDV Terms of Service (12 settembre 2023) — withpersona.com
  • Persona — Subprocessors (8 settembre 2025) — withpersona.com