एफबीआई की फेशियल रिकॉग्निशन टेक्नोलॉजीज आपकी निजता और अधिकारों का अनादर करती हैं

प्रहरी का प्रहरी कौन है? सरकारी जवाबदेही कार्यालय, जैसा कि इसके शीर्षक से पता चलता है। सरकार की फेसियल रिकग्निशन तकनीक के उपयोग पर जीएओ की हालिया रिपोर्ट ने बुधवार को जनता के सामने अपना रास्ता खोज लिया। अनिवार्य रूप से, हमने खुद एक स्थिति हासिल की। एक खराब स्थिति। संक्षेप में: अपने चेहरे की पहचान के कार्यक्रमों के साथ, एफबीआई आपकी गोपनीयता का उल्लंघन कर रही है और आपको इसके बारे में नहीं बता रही है। इसके अलावा, एफबीआई यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण नहीं करता है कि ये कार्यक्रम सटीक और विश्वसनीय हैं।

एफबीआई और बायोमेट्रिक्स वापस जाते हैं - प्यार का रिश्ता फिंगरप्रिंट डेटाबेस के साथ शुरू हुआ। लेकिन यह अब की तुलना में बहुत आगे चला जाता है। एफबीआई के अनुसार "बायोमेट्रिक्स" और जीएओ के अनुसार, "अपने जैविक और व्यवहार संबंधी विशेषताओं के आधार पर व्यक्तियों की स्वचालित मान्यता।" 2011 में, एफबीआई ने अपनी "नेक्स्ट-जेनेरेशन आइडेंटिफिकेशन" (NGI) प्रणाली के पायलट को रोल आउट किया।; चार साल बाद, अप्रैल, 2015 में, यह पूरी तरह से चालू था।

एनजीआई आंशिक रूप से इन तथाकथित बायोमेट्रिक्स के लिए अंतरराज्यीय फोटो प्रणाली (आईपीएस) का उपयोग करता है। यह डेटाबेस - निजी कंपनियों के बाहरी डेटाबेस के अलावा - सरकारी एजेंसियों को 411 से अधिक तक पहुँच प्रदान करता है दस लाख चेहरे की तस्वीरें (वर्तमान अमेरिकी आबादी केवल 319 मिलियन है)। न्याय विभाग का दावा है कि इनमें से अधिकांश तस्वीरें मग शॉट्स से हैं - "एनजीआई-आईपीएस में 80 प्रतिशत से अधिक तस्वीरें आपराधिक हैं" - लेकिन वे कई राज्यों के साथ मिलकर चालक लाइसेंस और पासपोर्ट फोटो तक पहुंच प्राप्त करते हैं। गाओ का कहना है कि पल एक संदिग्ध "अपराध के लिए बुक किया गया है," वह किताबों में है - यानी एनजीआई-आईपीएस में।

रिपोर्ट से बिल्कुल स्पष्ट नहीं है कि आपकी सोशल मीडिया तस्वीरों के साथ एफबीआई डूडल कितना है। एफबीआई का दावा है कि यह उन्हें एनजीआई-आईपीएस में शामिल नहीं करता है, लेकिन यह उनका उपयोग करता है:

“… सुरक्षा कैमरों या सोशल मीडिया तस्वीरों से ली गई तस्वीरों को एनजीआई-आईपीएस में नामांकित नहीं किया जाता है… एफबीआई के अनुसार, बाहरी फोटो डेटाबेस में सोशल मीडिया से निजी तौर पर प्राप्त फोटो या फोटो नहीं होते हैं, और एफबीआई इन तस्वीरों को बनाए नहीं रखता है; यह केवल उनके खिलाफ खोज करता है। ”

लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि एक सोने की खान सोशल मीडिया में कितनी हो सकती है। आपके कंप्यूटर के फोटो ऐप में आपको और आपके दोस्तों को पहचानने की क्षमता है। फ़ेसबुक, प्रत्येक व्यक्ति को एक तस्वीर में सूचीबद्ध करने में भी परेशान करता है। हर बार जब आप स्नैपचैट लेंस का उपयोग करते हैं, तो स्नैपचैट आपके चेहरे की विशिष्ट आकृति को मैप करता है। और यह वहाँ नहीं रुकता - ये प्रौद्योगिकियाँ व्यावहारिक रूप से हर जगह हैं।

इसके बावजूद, यह आपके चेहरे पर केवल एफबीआई का मज़ा नहीं ले रहा है: यह पहुंच स्थानीय पुलिस विभागों तक विस्तृत है। (इसमें यह भी है: "दुश्मन के लड़ाकों की पहचान करने के लिए रक्षा विभाग का चेहरा युद्धविदों को समर्थन देने के लिए उपयोग किया जाता है।") एफबीआई एकमात्र एजेंसी है प्रत्यक्ष पहुंच, लेकिन बाकी सभी लोग बस पहुंच का अनुरोध कर सकते हैं। एक बार पहुंच प्रदान करने के बाद, प्रश्न में एजेंसी एफबीआई को एक फोटो भेजती है और संभावित मैचों की एक विशिष्ट संख्या का अनुरोध करती है। (फोटो उच्च रिज़ॉल्यूशन का हो सकता है, लेकिन, सुरक्षा कैमरे को जानते हुए, इसकी संभावना नहीं है।) एक बार, एनजीआई-आईपीएस अपने डेटाबेस के माध्यम से फोटो चलाता है, और फिर, गाओ कहते हैं, "मानव विश्लेषण किया जाना चाहिए।" एक टीम। "फेस में फेसिअल एनालिसिस कम्पेरिजन इवैल्यूएशन सर्विसेस में 29 प्रशिक्षित बायोमेट्रिक इमेज एक्सपर्ट्स" फिर अंतिम शब्द देता है। आखिर में, संभावित मैचों की अपेक्षित संख्या एजेंसी को वापस मिल जाती है। यह निर्धारित करने के लिए उस एजेंसी पर निर्भर है कि ये स्पष्ट संदिग्ध वास्तविक संदिग्ध हैं या नहीं।

यहां देखिए यह कैसे काम करता है:

"विशेष रूप से, प्रौद्योगिकी चेहरे से विशेषताओं को निकालती है और उन्हें एक प्रारूप में डालती है - जिसे अक्सर एक फेसप्रिंट के रूप में संदर्भित किया जाता है - जिसका उपयोग सत्यापन के लिए, अन्य चीजों के बीच किया जा सकता है। एक बार फेसप्रिंट बन जाने के बाद, प्रौद्योगिकी एक चेहरे की पहचान एल्गोरिथ्म का उपयोग करके एक-दूसरे के खिलाफ चेहरे के निशान की तुलना करने के लिए एक एकल स्कोर मूल्य का उत्पादन कर सकती है जो दो चेहरों के बीच समानता की डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है।"

विज्ञान कथा के साथ आपकी परिचितता के आधार पर, यह एक विश्वसनीय, भरोसेमंद प्रणाली की तरह लग सकता है या नहीं भी हो सकता है। यह। यहाँ एक है अनुभाग जीएओ की रिपोर्ट में हेडर:

"एफबीआई के पास इसकी फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी क्षमताओं की सटीकता पर सीमित जानकारी है।"

सभी एफबीआई को पता है कि, जब यह किया था कार्यक्रम की 50-संभावित-मिलान सटीकता दर का परीक्षण करें - जो उसने किया, अनावश्यक रूप से, एक परीक्षण डेटाबेस के साथ, और वास्तविक डेटाबेस नहीं - यह 86 प्रतिशत सटीक था। एफबीआई ने अपनी परिचालन सेटिंग में एनजीआई-आईपीएस की चेहरा पहचान खोजों की सटीकता का आकलन नहीं किया है - वह सेटिंग जिसमें फोटो के एक परीक्षण डेटाबेस के बजाय नामांकित फोटो, का उपयोग किया जाता है - खोजी सुराग के लिए एक खोज का संचालन करने के लिए उपयोग किया जाता है। ध्यान रखें कि इसकी नियोजित निजी कंपनियों के चेहरे की पहचान प्रणाली कितनी सटीक है: कोई ऑडिट नहीं हैं।

अस्सी प्रतिशत सटीक। दूसरे शब्दों में: पाँच में से चार सितारे। यदि आपके स्थानीय सुशी रेस्तरां में पांच में से चार सितारे थे, तो आप टेकआउट ऑर्डर करने पर विचार कर सकते हैं। लेकिन जिस तरह से समीक्षाओं की कम संख्या एक रेस्तरां की रेटिंग को तिरछा कर सकती है, उसी तरह एक भी उच्च संभावित मैचों की संख्या NGI-IPS की सटीकता को कम कर सकती है। पचास संभावित मैच अधिकतम एजेंसियां ​​अनुरोध कर सकती हैं; प्रणाली कुछ के रूप में बाहर थूक सकता है दो । गाओ का कहना है कि सूची जितनी छोटी होगी, सिस्टम उतना ही सटीक होगा।

वहाँ भी पूरे pesky झूठी सकारात्मक बात है। "एफबीआई के अधिकारियों ने कहा कि उन्होंने आकलन नहीं किया है कि एनजीआई-आईपीएस चेहरा पहचान कितनी बार गलत तरीके से किसी व्यक्ति को डेटाबेस (झूठी सकारात्मक दर) से मेल खाती है।" गलत सकारात्मक हैं - मेरी भाषा को क्षमा करें - गंभीर बकवास, क्योंकि "परिवर्तन कर सकते हैं। आपराधिक मामलों में निर्दोषता की पारंपरिक धारणा को प्रतिवादी पर अधिक बोझ डालकर दिखाने के लिए कि वह वह नहीं है जो सिस्टम उसे पहचानता है। "सिस्टम समीकरण के किसी भी छोर पर टूट सकता है: यदि तस्वीर खराब गुणवत्ता की है, सफलता दर आलूबुखारा; यदि सॉफ्टवेयर खराब गुणवत्ता का है, तो सफलता दर घट जाती है। कम सफलता दर का मतलब कई झूठी सकारात्मकता है।

जीएओ ने अपनी रिपोर्ट को पूरा करने के बाद, अमेरिकी अटॉर्नी जनरल लोरेटा लिंच और एफबीआई निदेशक जेम्स कॉमी को छह सिफारिशें दीं। जिस्ट: न्याय विभाग एक अस्पष्टता समस्या है। जनता जान सकती है कि उसकी निजता का उल्लंघन हो रहा है, लेकिन जनता विशेष रूप से नहीं जानती है किस तरह इसकी गोपनीयता का उल्लंघन किया जा रहा है। इसके अलावा, न्याय विभाग को यह सुनिश्चित करने के लिए निगरानी की कमी का उपाय करना चाहिए कि कम से कम गोपनीयता ओवरस्टेप हो। अंत में, न्याय विभाग को निश्चित रूप से सुनिश्चित करना चाहिए - यद्यपि कि ये कार्यक्रम विश्वसनीय हैं।

न्याय विभाग केवल एक सिफारिश के साथ, पूर्ण रूप से सहमत हुआ। यह दो और के साथ "आंशिक रूप से सहमत" है, लेकिन शेष तीन को खारिज कर दिया - जिनमें से दो सटीकता दिशानिर्देशों को स्थापित करने का प्रयास किया।