- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Запрещая распознавание лиц, мы упускаем суть

Весь смысл современной слежки — различать людей, чтобы по-разному относиться к каждому. Технологии распознавания лиц — лишь малая часть системы тотального наблюдения

Автор эссе — Брюс Шнайер, американский криптограф, писатель и специалист по информационной безопасности. Член совета директоров Международной ассоциации криптологических исследований и член консультативного совета Информационного центра электронной приватности. Эссе опубликовано 20 января 2020 года в блоге автора и в газете The New York Times [1].

Сообщества озабоченных граждан по всей территории США начинают запрещать технологии распознавания лиц. В мае прошлого года их запретили в Сан-Франциско [2], вскоре последовал соседний Окленд [3], а также Сомервилл [4] и Бруклин [5] в Массачусетсе (запрет могут распространить на весь штат [6]). В декабре Сан-Диего приостановил программу распознавания лиц в преддверии вступления в силу нового закона. Сорок крупнейших музыкальных фестивалей пообещали [7] не использовать эту технологию, а активисты [8] призывают к общенациональному запрету. Многие кандидаты в президенты от Демократической партии поддерживают хотя бы частичный запрет [9] на распознавание лиц.

Эти усилия продиктованы благими намерениями, но запрет на распознавание лиц — неверный ответ на проблему современной слежки. Внимание к одному конкретному методу идентификации отвлекает от природы того общества наблюдения, которое мы строим, где повсеместная массовая слежка становится нормой. В странах вроде Китая правительство создаёт инфраструктуру тотального наблюдения для контроля над обществом. В странах вроде США она создаётся корпорациями, чтобы влиять на покупательское поведение, и попутно используется правительством.

Во всех случаях у современной массовой слежки три основных компонента:

  • идентификация;
  • корреляция;
  • дискриминация.

Рассмотрим их по очереди.

Распознавание лиц — технология, которую могут использовать для идентификации людей без их ведома или согласия. Она опирается на распространённость видеокамер наблюдения, которые становятся мощнее и компактнее, и технологии машинного обучения, способные сопоставлять отснятый материал с изображениями из базы данных существующих фотографий.

Но это всего лишь один из многих методов идентификации. Людей можно идентифицировать на расстоянии по сердцебиению [10] или походке [11], используя лазерную систему. Камеры настолько хороши, что могут считывать отпечатки пальцев [12] и радужную оболочку глаза [13] с расстояния в несколько метров. И даже без всех этих технологий нас всегда можно идентифицировать, потому что наши смартфоны транслируют [14] уникальные MAC-адреса. Нас идентифицируют номера телефонов, номера кредитных карт, номера автомобилей. Например, Китай для своей системы тотального наблюдения использует несколько методов идентификации [15].

Как только мы идентифицированы, данные о нашей личности и действиях можно соотнести с другими данными, собранными в другое время. Это могут быть данные о перемещениях, чтобы «отследить» человека в течение всего дня. Или данные о покупках, просмотрах страниц в интернете, с кем мы общаемся по электронной почте или в чатах. Это могут быть данные о наших доходах, этнической принадлежности, образе жизни, профессии и интересах. Существует целая индустрия брокеров данных, которые зарабатывают на жизнь анализом и дополнением данных [16] о том, кто мы такие — используя данные наблюдения, собранные всеми видами компаний, которые продаются брокерам без нашего ведома или согласия.

В Соединенных Штатах огромная — и почти полностью нерегулируемая — индустрия брокеров данных, которые торгуют нашей личной информацией. Именно так зарабатывают деньги крупные интернет-компании, такие как Google и Facebook. Дело не только в идентификации. Главное, что они способны создавать глубокие профили на каждого, собирая информацию о нас и наших интересах и максимально дополняя эти профили. Вот почему многие компании покупают данные о номерных знаках [17] у властей штатов. Именно поэтому компании вроде Google [18] покупают медицинские записи, и отчасти поэтому Google купила Fitbit [19] вместе со всеми её данными.

Вся цель этого процесса состоит в том, чтобы компании — и правительства — могли различать людей и относиться к ним по-разному. Людям показывают разные объявления в интернете и предлагают разные тарифы по кредитным картам. Умные рекламные щиты [20] отображают разные рекламные объявления в зависимости от вашего профиля. В будущем нас могут автоматически распознавать при входе в магазин точно так же, как это происходит сейчас при заходе на веб-сайт.

Не имеет значения, какая технология используется для идентификации людей. То, что в настоящее время не существует всеобъемлющей базы данных сердцебиений или походок, не делает технологии сбора данных менее эффективными. И в большинстве случаев не имеет значения связь ID с настоящим именем. Важно, что нас могут последовательно идентифицировать на протяжении длительного времени. Мы можем быть полностью анонимны в системе, которая присваивает каждому пользователю уникальный файл cookie [21] и отслеживает его действия в интернете, но это совершенно не мешает аналогичным процессам корреляции и дискриминации. То же самое и с лицами. Можно отслеживать наши перемещения по магазину или торговому центру даже без привязки к определённому имени. И эта анонимность хрупка: как только мы что-то купили с помощью банковской карты, внезапно наши настоящие имена прикрепляются к тому, что было анонимным профилем трекинга.

Для регулирования этой системы нужно принимать в расчёт все три этапа процесса слежки. Запрет на распознавание лиц не имеет никакого значения, если системы видеонаблюдения переключатся на идентификацию людей по MAC-адресам смартфонов. Проблема в том, что нас идентифицируют без нашего ведома или согласия, а обществу нужны правила, когда такое допустимо, а когда нет.

Точно так же нам нужны правила, как наши данные можно объединять с другими данными, а затем покупать и продавать без нашего ведома или согласия. Индустрия брокеров данных почти полностью нерегулируема; есть только один закон — принятый в Вермонте в 2018 году — который требует, чтобы брокеры данных регистрировались и объясняли в общих чертах, какие данные они собирают. Крупные компании по слежке в интернете, такие как Facebook и Google, собирают на нас более подробные досье, чем были у спецслужб любого полицейского государства 20 века. Разумные законы помогут предотвратить худшие из их злоупотреблений.

Наконец, нам нужны более чёткие правила, когда и как компании могут проводить дискриминацию. Дискриминация, основанная на таких защищаемых признаках, как раса и пол, уже является незаконной, но эти правила неэффективны против современных технологий наблюдения и контроля. Когда людей можно идентифицировать и сопоставлять их данные с невиданной ранее скоростью и масштабом, нам нужны новые правила.

Сегодня системы распознавания лиц приняли на себя основной удар критики, но запрещая их, мы упускаем суть. Нужно серьёзно поговорить обо всех технологиях идентификации, корреляции и дискриминации. Мы как общество должны решить, допустим ли такой шпионаж со стороны правительства и корпораций — и как мы хотим, чтобы они влияли на нашу жизнь.

Автор: Дата-центр "Миран"

Источник [22]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/privatnost/344570

Ссылки в тексте:

[1] The New York Times: https://www.nytimes.com/2020/01/20/opinion/facial-recognition-ban-privacy.html

[2] Сан-Франциско: https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html

[3] Окленд: https://www.vice.com/en_us/article/zmpaex/oakland-becomes-third-us-city-to-ban-facial-recognition-xz

[4] Сомервилл: https://www.bostonglobe.com/metro/2019/06/27/somerville-city-council-passes-facial-recognition-ban/SfaqQ7mG3DGulXonBHSCYK/story.html

[5] Бруклин: https://www.boston.com/news/local-news/2019/12/12/brookline-facial-recognition

[6] на весь штат: https://www.aclum.org/en/news/massachusetts-voters-strongly-support-pausing-use-unregulated-face-recognition-technology

[7] пообещали: https://www.vice.com/en_us/article/ywakpj/40-major-music-festivals-have-pledged-not-to-use-facial-recognition-technology

[8] активисты: https://www.banfacialrecognition.com/

[9] поддерживают хотя бы частичный запрет: https://www.vox.com/policy-and-politics/2019/12/3/20965470/2020-presidential-candidates-facial-recognition

[10] сердцебиению: https://www.technologyreview.com/s/613891/the-pentagon-has-a-laser-that-can-identify-people-from-a-distanceby-their-heartbeat/

[11] походке: http://www.watrix.ai/en/gait-recognition/

[12] отпечатки пальцев: https://www.technologyreview.com/s/422400/fingerprints-go-the-distance/

[13] радужную оболочку глаза: https://www.theatlantic.com/technology/archive/2015/05/long-range-iris-scanning-is-here/393065/

[14] транслируют: https://www.howtogeek.com/196998/your-devices-broadcast-unique-numbers-and-theyre-being-used-to-track-you/

[15] использует несколько методов идентификации: https://www.nytimes.com/2019/12/17/technology/china-surveillance.html

[16] дополнением данных: https://www.eff.org/wp/behind-the-one-way-mirror

[17] покупают данные о номерных знаках: https://www.vice.com/en_us/article/43kxzq/dmvs-selling-data-private-investigators-making-millions-of-dollars

[18] вроде Google: https://www.nytimes.com/2019/11/11/business/google-ascension-health-data.html

[19] купила Fitbit: https://www.forbes.com/sites/brucelee/2019/11/02/google-to-buy-fitbit-for-21-billion-what-about-privacy-concerns/

[20] Умные рекламные щиты: https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-08-10/google-s-targeted-ads-are-coming-to-a-billboard-near-you

[21] присваивает каждому пользователю уникальный файл cookie: https://privacy.net/stop-cookies-tracking/

[22] Источник: https://habr.com/ru/post/485504/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=485504