Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Эксперт по наблюдению объясняет, как за нами постоянно следят

Эксперт по наблюдению объясняет, как за нами постоянно следят

Группа исследователей изучила данные о передвижении людей за 15 месяцев, полученные от 1,5 миллиона человек, и пришла к выводу, что всего четырех точек в пространстве и времени достаточно, чтобы идентифицировать 95% из них, даже если данные не были превосходного качества.

Это было еще в 2013 году.

Спустя почти десять лет технологии наблюдения проникают во все аспекты нашей жизни. Они собирают массивы данных от нас в различных формах, и часто без нашего ведома.

Я исследователь наблюдения, специализирующийся на управлении технологиями. Вот мой обзор широко распространенных систем наблюдения, о которых, я думаю, должен знать каждый.

Видеонаблюдение и камеры открытого доступа

Хотя в Китае установлено более 50% всех камер видеонаблюдения в мире (около 34 камер на 1000 человек), австралийские города догоняют их . В 2021 году в Сиднее было 4,67 камеры на 1000 человек, а в Мельбурне — 2,13.

Хотя камеры видеонаблюдения могут использоваться в законных целях, таких как обеспечение безопасности в городах и помощь полиции в уголовных расследованиях, их использование также вызывает серьезные опасения.

В 2021 году полицию Нового Южного Уэльса подозревали в том, что она использовала записи с камер видеонаблюдения в сочетании с распознаванием лиц для поиска людей, участвовавших в акциях протеста против блокировки. Когда их спросили, они не подтвердили и не опровергли, были ли они (или будут ли они в будущем).

В августе 2022 года Организация Объединенных Наций подтвердила, что камеры видеонаблюдения используются для совершения «серьезных нарушений прав человека» в отношении уйгуров и других преимущественно мусульманских этнических меньшинств в районе Синьцзян на северо-западе Китая.

Камеры видеонаблюдения в Китае не просто записывают кадры в реальном времени. Многие из них оборудованы системой распознавания лиц, чтобы следить за передвижениями меньшинств. Сообщается, что некоторые из них были испытаны для обнаружения эмоций .

США также имеют долгую историю использования камер видеонаблюдения для поддержки расистских полицейских методов. В 2021 году Amnesty International сообщила , что в районах с более высокой долей небелого населения было больше камер видеонаблюдения.

Еще одна проблема с видеонаблюдением — безопасность. Многие из этих камер находятся в открытом доступе, что означает, что они не защищены паролем, и к ним часто можно легко получить доступ в Интернете. Так что я мог целый день смотреть прямую трансляцию чьего-то подъезда, лишь бы рядом была открытая камера.

Недавний проект художника по наблюдению Дриса Депуртера « Последователь » удачно демонстрирует уязвимость открытых камер. Объединив кадры с открытой камеры с фотографиями AI и Instagram, Depoorter смог сопоставить фотографии людей с кадрами того, где и когда они были сделаны.

Был ответ, когда один из идентифицированных людей сказал : «Использование изображения человека без разрешения является преступлением».

Является ли это незаконным, будет зависеть от конкретных обстоятельств и места вашего проживания. В любом случае, проблема здесь в том, что Depoorter смог это сделать в первую очередь.

IoT-устройства

Устройство IoT («Интернет вещей») — это любое устройство, которое для работы подключается к беспроводной сети, например, умные домашние устройства , такие как Amazon Echo или Google Dot, радионяня или даже умные светофоры.

По оценкам, к этому году глобальные расходы на устройства IoT достигнут 1,2 триллиона долларов США. Около 18 миллиардов подключенных устройств образуют сеть IoT. Как и незащищенные камеры видеонаблюдения, устройства IoT легко взломать, если они используют пароли по умолчанию или пароли, которые были утекли .

В некоторых случаях хакеры захватывают камеры видеоняни, чтобы следить за кормящими мамами, угрожать родителям, что их ребенка похищают, и говорить детям жуткие вещи, такие как « Я люблю тебя ».

Помимо взлома, предприятия также могут использовать данные, собранные с помощью устройств IoT, для дальнейшего нацеливания клиентов на продукты и услуги.

В сентябре эксперты по вопросам конфиденциальности подняли тревогу по поводу соглашения о слиянии Amazon с компанией iRobot, занимающейся производством роботов-пылесосов. В письме в Федеральную торговую комиссию США, подписанном 26 группами по защите гражданских прав и конфиденциальности, говорится: «Связывание устройств iRobot с уже навязчивой домашней системой Amazon стимулирует сбор большего количества данных с большего количества подключенных домашних устройств, потенциально включая личные данные о наших привычках и нашем здоровье. это поставит под угрозу права человека и безопасность».

Данные, собранные с помощью Интернета вещей, также могут переходить из рук в руки третьим сторонам в рамках партнерских отношений с данными (которые очень распространены), и это тоже без явного согласия клиентов.

Большие технологии и большие данные

В 2017 году ценность больших данных превысила ценность нефти. Частные компании обеспечили большую часть этого роста.

Для технических платформ обширный сбор личной информации пользователей является обычным делом, буквально, потому что больше данных означает более точную аналитику, более эффективную таргетированную рекламу и больший доход.

Эта логика получения прибыли с помощью целевой рекламы получила название «капитализма наблюдения». Как говорится в старой поговорке , если вы за это не платите, значит, вы и есть продукт.

Meta (владеющая Facebook и Instagram) заработала почти 23 миллиарда долларов дохода от рекламы в третьем квартале этого года.

Огромный механизм, стоящий за этим, хорошо проиллюстрирован в документальном фильме 2021 года «Социальная дилемма», хотя и в драматизированной форме. Он показал нам, как платформы социальных сетей полагаются на наши психологические слабости, чтобы удерживать нас онлайн как можно дольше, измеряя наши действия секундами, которые мы тратим на просмотр рекламы.

Программы лояльности

Хотя многие люди этого не осознают, программы лояльности — одна из самых больших уловок по сбору личных данных.

Особенно навязчивый пример: в 2012 году один американский ритейлер прислал девочке -подростку каталог с фотографиями улыбающихся младенцев и детской мебели. Разгневанный отец девочки отправился на очную ставку к менеджерам местного магазина и узнал, что прогностическая аналитика знает о его дочери больше, чем он.

По оценкам, 88% австралийских потребителей старше 16 лет являются участниками программы лояльности. Эти схемы создают ваш потребительский профиль, чтобы продавать вам больше товаров. Некоторые могут даже взимать с вас скрытую плату и заманивать вас будущими льготами, чтобы продать вас по завышенным ценам.

Как отмечает технологический журналист Рос Пейдж :

«Данные, которые вы передаете на кассе, могут быть переданы и проданы компаниям, с которыми вы никогда не имели дело».

В качестве дерзкого обходного пути вы можете найти приятеля, с которым можно поменяться картами лояльности. Прогнозная аналитика эффективна только тогда, когда она может распознавать модели поведения. Когда закономерности нарушаются, данные превращаются в шум.

Эксперт по наблюдению объясняет, как за нами постоянно следят

Теги: видеонаблюдение, ИИ, распознавание, хакеры