Нарушают ли анонимность системы распознавания лиц?
В прошлом считалось, что распознавание лиц доступно только службам безопасности и высокотехнологичным корпорациям. В результате люди видели системы распознавания лиц в голливудских боевиках, а не в реальной жизни. Однако все меняется. Программные решения для распознавания лиц уже внедряются в отелях, ресторанах и общественных местах в ряде стран мира, например, в США. Внедрение таких систем, как утверждается, призвано помочь контролировать соблюдение правил ношения масок и рекомендаций по медицинской проверке. Возможно, это и так, однако многих людей может пугать мысль о том, что их изображения могут храниться на сервере, расположенном где-то на другом конце света.
В США полицейские управления начали открыто тестировать технологию распознавания лиц. До пандемии данные системы были предназначены для поиска преступников, которые могли посещать концерты или массовые мероприятия. Данные системы позволяют полицейским получать предупреждение о том, что в толпе находится подозрительный человек. Такие компании, как ClearView, чьи системы используются многими полицейскими управлениями в США, рекламируют себя как поисковые системы распознавания лиц. ClearView, в частности, утверждает, что имеет самую большую известную базу данных для поиска по фотографиям, которая состоит из более чем 3 миллиардов изображений лиц, полученных из общедоступных веб-источников.
Когда правительственные органы используют системы распознавания лиц, то это вызывает очень много вопросов, связанных с конфиденциальностью, однако их использование, по-видимому, также служит определенным целям. Законопослушные люди хотят видеть преступников за решеткой, поэтому у правоохранительных органов всегда должны быть самые лучшие инструменты для обеспечения соблюдения закона. Однако в последние годы все более широкое использование этой технологии позволило сделать распознавание лиц коммерческим продуктом. В последнее время технология была значительно улучшена и вскоре она стала более доступной, что открыло двери для разработчиков и корпораций с любым бюджетом и размером, желающим ее использовать. В результате многие отрасли начали внедрять технологию распознавания лиц – одним из ярких примеров являются лидеры рынка смартфонов.
В то время как технология распознавания лиц постепенно внедрялась среди таких разработчиков смартфонов как Samsung и Motorola, она стала нормой после того, как Apple стала ее использовать в своей модели iPhone X, выпущенной в 2017 году. Почти сразу же распознавание лиц стало одним из лучших инструментов безопасности, обеспечивающих защиту смартфонов. Однако, несмотря на то, что действительно теперь не нужно запоминать пароли, такое удобство имеет и свою «ложку дегтя», поскольку подобные технологии могут нарушать анонимность в том виде, как мы ее знаем.
При правильном использовании технология, как правило, призвана помогать. Например, высококлассные антивирусные программные решения позволяют вам видеть человека, который пытается разблокировать ваш телефон, если ваше устройство будет украдено. Сделав снимок и отправив его на электронную почту, вы можете срочно обратиться в полицию для установления личности преступника. Но такой функционал также может быть использован злонамеренно, а это способно ущемлять конфиденциальность и анонимность.
Например, по данным Wired, в базе данных ФБР насчитывается около 600 миллионов снимков. Правительственные учреждения созданы для того, чтобы служить и защищать граждан страны, но все может пойти не так, если эта база данных окажется в чужих руках. То же самое относится и к частным компаниям, таким как ClearView, с библиотеками, содержащими миллиарды изображений: кибер-атаки происходят постоянно, и часто они остаются незамеченными в течение многих лет.
Представьте себе, что, например, какие-нибудь хакеры или враждебные страны в конечном итоге получат такую базу данных, содержащую изображение каждого гражданина. Затем информация в такой базе данных может быть использована для идентификации и отслеживания окружающих людей. С большой властью приходит большая ответственность, поэтому мы надеемся, что такие базы данных и инструменты будут безопасно храниться и контролироваться, чтобы они использовались только для помощи людям.
Обращаем внимание, что все материалы в этом блоге представляют личное мнение их авторов. Редакция SecurityLab.ru не несет ответственности за точность, полноту и достоверность опубликованных данных. Вся информация предоставлена «как есть» и может не соответствовать официальной позиции компании.