Вопиющее нарушение федерального закона FERPA в США

Вопиющее нарушение федерального закона FERPA в США

Университет штата Айова предоставлял персданные студентов, желающих получить разрешение на ношение оружия, полицейскому управлению округа Джонсон. В то время как многие учебные заведения используют Закон о правах семьи на образование и неприкосновенность частной жизни (FERPA) в качестве предлога для того чтобы попридержать секретную информацию, по крайней мере, один американский университет просто передает персональные данные своих студентов третьей стороне без получения разрешения на подобные действия.

Как выяснилось, университет штата Айова тайно делился персональными данными студентов с сотрудниками правоохранительных органов полицейского управления округа Джонсон, занимающимися выдачей разрешений на ношение оружия. По этому поводу одна национальная организация заявила, что такие полицейские негласно имеют «лицензию на шпионские действия».

Передаваемые данные представляли собой информацию об успеваемости студентов, которую шериф не имеет права просматривать при обработке запросов на получение лицензий на ношение оружия, так как подобная информация, в соответствии с положениями FERPA, попадает под государственную защиту от разглашения, пишет infowatch.ru.

Марк Браун, глава администрации ректора Университета Айовы, сказал, что в некоторых случаях эта информация помогает идентифицировать студента как "нарушителя спокойствия", а также может свидетельствовать о низкой успеваемости, признаках депрессии или агрессии.

Как выяснилось, университетские чиновники даже не проверяли, имеется ли у полиции официальное разрешение на использование персональных данных того или иного студента. Адвокат Университета Айовы заявил, что представители университета действовали, основываясь на том, что заявление на выдачу лицензии на ношение оружия, которое подписывали студенты, содержит пункт, разрешающий полиции получение и обработку персональных данных.

При этом по законам США разрешение на использование ПДн, подписанное заявителем, по умолчанию не распространяется на сведения об успеваемости ученика школы или университета. Согласно федеральному законодательству США, разрешение на использование персональных данных, защищаемых в соответствии с FERPA, должно содержать указание на конкретный вид информации.

В управлении полиции студентам говорили, что подписание разрешения на использование персональных данных необходимо для проверки уголовных правонарушений в прошлом. О том, что форма может быть использована для получения информации об академической успеваемости, заявителям не сообщалось.

Как стало известно, персональные данные студентов утекали из Университета Айовы на протяжении нескольких лет. За нарушения закона FERPA Федеральное правительство имеет право лишить университет всех федеральных выплат.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru