Манера использования смартфона может выдать свойства вашей личности

Манера использования смартфона может выдать свойства вашей личности

Манера использования смартфона может выдать свойства вашей личности

Ваша манера использования смартфона может выдать четыре независимые черты из «Большой пятёрки», определяющие вашу личность. К такому заключению пришли специалисты Принстонского университета.

Согласно новому исследованию, данные о привычках людей при использовании мобильных устройств могут рассказать многое.

В отчёте эксперты опираются на модель, известную в психологии как «Большая пятёрка». Эта модель, как можно понять из названия, предполагает, что личность каждого человека включает пять черт: экстраверсию, доброжелательность, добросовестность, нейротизм и открытость опыту.

Сотрудники Принстонского университета считают, что манера использования гаджетов может выдать четыре черты пользователя: открытость опыту, добросовестность, экстраверсию и нейротизм.

В процессе исследования специалисты собрали данные и привычки пользователей смартфонов. Сюда вошла и информация об использовании приложений, музыкальных предпочтениях, степени активности ночью и днём и тому подобное.

В частности, даже уровень заряда батареи (когда устройство не подключено к сети) помог экспертам определить свойства личности, присущие пользователям девайсов.

«Точность этих выводов можно сравнить с цифровыми следами, которые используют социальные сети», — пишут специалисты.

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