Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

Владельцев сайтов избавили от необходимости маркировки ИИ-контента

Из законопроекта о регулировании искусственного интеллекта (ИИ), разработанного Минцифры, убрали требование о маркировке контента, сгенерированного нейросетевыми инструментами, для владельцев онлайн-площадок. Это положение вызывало резкую критику со стороны маркетплейсов и крупных цифровых платформ.

В первоначальной версии законопроекта Минцифры владельцы онлайн-площадок должны были маркировать контент, созданный с помощью ИИ.

Маркировка должна была включать два элемента: видимое обозначение, отображаемое при просмотре или воспроизведении, а также машиночитаемую метку в метаданных.

По оценке АНО «Цифровая экономика», участниками которой являются многие цифровые платформы, выполнение этой нормы потребовало бы от владельцев онлайн-площадок фактически ручной модерации контента. Автоматизированных инструментов, которые позволяют с достаточной достоверностью выявлять такой контент без участия человека, пока нет. Это привело бы к значительным затратам.

Директор по стратегическим проектам Института исследований интернета Ирина Левова в комментарии для «Известий» сравнила целесообразность такой нормы с требованием маркировать музыку, исполненную на синтезаторе:

«Тратить огромные деньги на определение способа создания контента, который сам по себе не обязательно плох или хорош, бессмысленно. В законопроекте осталась обязанность платформ предоставить пользователям возможность сообщить, что при его создании использован ИИ. Такая модель стимулирует нормальный ответственный подход пользователей».

В RWB (Wildberries & Russ) газете назвали такую маркировку не имеющей практической ценности. По мнению компании, она могла бы усложнить пользовательский опыт и снизить удовлетворённость пользователей сервисами. Кроме того, подобные меры могут создать необоснованные барьеры для уже внедрённых решений и в целом замедлить развитие технологий ИИ.

Эксперт НТИ по технологиям ИИ Леонид Дробышевич также отметил, что необходимость маркировки порождает много вопросов, на которые не всегда можно дать однозначные ответы:

«Например, считать ли ИИ-контентом текст, который человек написал сам, но исправил с помощью нейросети? Или видео, где ИИ использовался только для шумоподавления и монтажа? Без чётких технологических критериев платформы были бы вынуждены либо модерировать с запасом, удаляя сомнительные материалы, либо массово игнорировать нарушения. Оба сценария создают риски, например чрезмерной цензуры и недовольства пользователей».

«Мера была смягчена по итогам обсуждения законопроекта с бизнес-сообществом, — прокомментировали «Известиям» в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко. — Согласно текущей версии документа, обязанность по машиночитаемой маркировке аудиовизуального контента, сгенерированного с помощью ИИ, лежит на владельцах ИИ-сервисов, а конкретные случаи обязательной маркировки будут определяться правительством».

В целом, как отметил источник издания, близкий к правительству, целью поправок было снижение нагрузки на бизнес. По данным другого источника, финальный вариант законопроекта планируется внести в Госдуму до середины июля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru