ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

Фонд электронных рубежей опубликовал новые документы о биометрической базе данных Next Generation Identification (NGI), которая разрабатывается по заказу ФБР и должна начать работу летом 2014 года. Документы получены в ходе судебного процесса против ФБР по поводу засекречивания информации об этом проекте.



В соответствии с документами, базу NGI уже в следующем году планируют расширить до 52 млн индивидуальных записей. В перспективе она может содержать биометрические данные на треть населения США. ФБР намерено получить часть информации из «гражданских источников», то есть для распознавания лиц людей, которые, возможно, никогда не совершали преступлений.

Фонд электронных рубежей предупреждает, что автоматическое распознавание лиц в таком масштабе представляет реальную угрозу для неприкосновенности частной жизни всех американцев, пишет habrahabr.ru

NGI создаётся на основе имеющейся базы с отпечатками пальцев 100 млн человек. Система следующего поколения использует для биометрической идентификации не только отпечатки, но и результаты сканирования радужной оболочки глаза, распознавание лиц и прочие методы. В ФБР биометрическая информация привязана к личному досье гражданина с указанием имени, домашнего адреса, номера водительского удостоверения, иммиграционного статуса, возраста, этнической принадлежности и т.д. Доступ к базе имеют другие федеральные агентства, а также около 18 000 региональных подразделений правоохранительных органов.

Документы показывают, что в 2012 году в NGI хранилось 13,6 млн изображений для автоматического распознавания лиц от 7 до 8 млн человек, в середине 2013 года размер БД вырос до 16 млн изображений, а новые документы показывают, что NGI способна добавлять до 55 000 новых изображений в день и обрабатывать десятки тысяч поисковых запросов в сутки.

По плану ФБР, в следующем году база для распознавания лиц может вырасти до 52 млн фотографий, из которых 46 млн «криминальных изображений», 4,3 млн «гражданских изображений» и около 1 млн изображений из неназываемых источников, в том числе из «новых репозиториев».

Сбор фотографий граждан уже начался: во многих организациях, которые требуют специального допуска, у людей берут не только отпечаток пальца, но и фотографируют. Информацию отправляют в ФБР.

«Раньше ФБР никогда не связывало криминальную и гражданскую базы данных отпечатков пальцев. Таким образом, любой поисковый запрос по первой БД не поступал во вторую, — пишет Фонд электронных рубежей. — С внедрением NGI всё изменится. Теперь каждой записи, уголовной или нет, будет присвоен универсальный контрольный номер (UCN), и каждый запрос будет запущен для всех записей в базе». Это означает, что даже гражданина без криминальной истории могут случайно распознать в качестве подозреваемого по любому уголовному делу. Независимые исследования показывают, что вероятность ложных срабатываний существенно возрастает при увеличении размера выборки, а с 52 млн фотографий выборка будет очень большой. 

Подрядчиком по внедрению NGI является компания MorphoTrust (бывшая L-1 Identity Solutions), которая разработала и поддерживает работу крупнейшей в мире системы распознавания лиц Госдепартамента США. Она содержит фотографии более 244 млн граждан преимущественно иностранных государств, которые когда-либо подавали заявления на американскую визу или паспорт.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru