चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगाकर, हम मुद्दा भूल रहे हैं।

आधुनिक निगरानी का पूरा उद्देश्य लोगों के बीच अंतर करना है ताकि सभी के साथ अलग-अलग व्यवहार किया जा सके। चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकियाँ संपूर्ण निगरानी प्रणाली का केवल एक छोटा सा हिस्सा हैं

निबंध लेखक - ब्रूस श्नीयर, अमेरिकी क्रिप्टोग्राफर, लेखक और सूचना सुरक्षा विशेषज्ञ। क्रिप्टोलॉजिकल रिसर्च के लिए इंटरनेशनल एसोसिएशन के निदेशक मंडल के सदस्य और इलेक्ट्रॉनिक गोपनीयता सूचना केंद्र के सलाहकार बोर्ड के सदस्य। निबंध 20 जनवरी, 2020 को लेखक के ब्लॉग और समाचार पत्र पर प्रकाशित हुआ न्यूयॉर्क टाइम्स.

संयुक्त राज्य भर में संबंधित नागरिकों के समुदाय चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकियों पर प्रतिबंध लगाना शुरू कर रहे हैं। पिछले साल मई में उन पर प्रतिबंध लगा दिया गया था. सैनफ्रांसिस्को, जल्द ही पड़ोसी ने पीछा किया Оклендऔर समरविले и ब्रुकलीन मैसाचुसेट्स में (प्रतिबंध बढ़ाया जा सकता है पूरे राज्य के लिए). दिसंबर में, सैन डिएगो ने नए कानून के प्रभावी होने से पहले अपने चेहरे की पहचान कार्यक्रम को निलंबित कर दिया। चालीस सबसे बड़े संगीत समारोह वादा किया है इस तकनीक का उपयोग न करें, लेकिन कार्यकर्ताओं राष्ट्रव्यापी प्रतिबंध की मांग कई डेमोक्रेटिक राष्ट्रपति पद के उम्मीदवार कम से कम आंशिक प्रतिबंध का समर्थन करें चेहरे की पहचान के लिए.

ये प्रयास नेक इरादे वाले हैं, लेकिन चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध लगाना आधुनिक निगरानी की समस्या का गलत उत्तर है। पहचान के एक विशेष तरीके पर ध्यान केंद्रित करने से हम जिस निगरानी समाज का निर्माण कर रहे हैं, उसकी प्रकृति से ध्यान भटक जाता है, जहां व्यापक पैमाने पर निगरानी आदर्श बनती जा रही है। चीन जैसे देशों में, सरकार समाज को नियंत्रित करने के लिए संपूर्ण निगरानी बुनियादी ढांचा तैयार करती है। संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे देशों में, इसे क्रय व्यवहार को प्रभावित करने के लिए निगमों द्वारा बनाया जाता है, और साथ ही सरकार द्वारा भी इसका उपयोग किया जाता है।

सभी मामलों में, आधुनिक जन निगरानी के तीन मुख्य घटक हैं:

• पहचान;
• सह - संबंध;
• भेदभाव।

आइए उन पर एक-एक करके नजर डालें।

चेहरे की पहचान एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग लोगों को उनकी जानकारी या सहमति के बिना पहचानने के लिए किया जा सकता है। यह निगरानी कैमरों के प्रचलन पर निर्भर करता है, जो अधिक शक्तिशाली और कॉम्पैक्ट होते जा रहे हैं, और मशीन लर्निंग तकनीकें जो मौजूदा तस्वीरों के डेटाबेस से छवियों के साथ फुटेज का मिलान कर सकती हैं।

लेकिन यह पहचान के कई तरीकों में से सिर्फ एक है। लोगों को दूर से ही पहचाना जा सकता है दिल की धड़कन या चाललेजर प्रणाली का उपयोग करना। कैमरे इतने अच्छे हैं कि वे पढ़ सकते हैं उंगलियों के निशान и आंख की पुतली कई मीटर की दूरी से. और इन सभी तकनीकों के बिना भी, हमें हमेशा पहचाना जा सकता है, क्योंकि हमारे स्मार्टफ़ोन प्रसारण अद्वितीय मैक पते. हमारी पहचान टेलीफोन नंबर, क्रेडिट कार्ड नंबर, कार लाइसेंस प्लेट से होती है। उदाहरण के लिए, चीन अपनी संपूर्ण निगरानी प्रणाली के लिए कई पहचान विधियों का उपयोग करता है.

एक बार जब हमारी पहचान हो जाती है, तो हमारी पहचान और गतिविधियों के बारे में डेटा को अन्य समय पर एकत्र किए गए अन्य डेटा के साथ सहसंबद्ध किया जा सकता है। यह पूरे दिन किसी व्यक्ति को "ट्रैक" करने के लिए गतिविधि डेटा हो सकता है। या खरीदारी, वेब ब्राउज़िंग और हम ईमेल या चैट के माध्यम से किससे संवाद करते हैं, इसके बारे में डेटा। इसमें हमारी आय, जातीयता, जीवनशैली, पेशे और रुचियों के बारे में जानकारी शामिल हो सकती है। डेटा दलालों का एक पूरा उद्योग है जो विश्लेषण करके अपना जीवन यापन करता है डेटा जोड़ हम कौन हैं इसके बारे में - सभी प्रकार की कंपनियों से एकत्र किए गए निगरानी डेटा का उपयोग करना जो हमारी जानकारी या सहमति के बिना दलालों को बेचा जाता है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा दलालों का एक विशाल और लगभग पूरी तरह से अनियमित उद्योग है जो हमारी व्यक्तिगत जानकारी पर व्यापार करता है। Google और Facebook जैसी बड़ी इंटरनेट कंपनियाँ इसी तरह पैसा कमाती हैं। यह सिर्फ पहचान के बारे में नहीं है. मुख्य बात यह है कि वे सभी के बारे में गहरी प्रोफ़ाइल बनाने, हमारे और हमारी रुचियों के बारे में जानकारी एकत्र करने और इन प्रोफ़ाइलों का अधिकतम उपयोग करने में सक्षम हैं। यही कारण है कि कई कंपनियाँ लाइसेंस प्लेट डेटा खरीदें राज्य प्राधिकारियों से. इसीलिए कंपनियां गूगल की तरह मेडिकल रिकॉर्ड खरीदें, यही कारण है कि Google आंशिक रूप से ऐसा करता है एक फिटबिट खरीदा इसके सभी डेटा के साथ।

इस प्रक्रिया का पूरा उद्देश्य यह है कि कंपनियां-और सरकारें-लोगों के बीच अंतर कर सकें और उनके साथ अलग-अलग व्यवहार कर सकें। लोगों को इंटरनेट पर अलग-अलग विज्ञापन दिखाए जाते हैं और क्रेडिट कार्ड के लिए अलग-अलग दरें पेश की जाती हैं। स्मार्ट बिलबोर्ड अपनी प्रोफ़ाइल के आधार पर अलग-अलग विज्ञापन प्रदर्शित करें। भविष्य में, किसी स्टोर में प्रवेश करते समय हमें स्वचालित रूप से पहचाना जा सकता है, जैसे अब हम किसी वेबसाइट में प्रवेश करते समय पहचाने जाते हैं।

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि लोगों की पहचान करने के लिए किस तकनीक का उपयोग किया जाता है। तथ्य यह है कि दिल की धड़कन या चाल का एक व्यापक डेटाबेस वर्तमान में मौजूद नहीं है, यह डेटा संग्रह तकनीकों को कम प्रभावी नहीं बनाता है। और ज्यादातर मामलों में, आईडी और वास्तविक नाम के बीच संबंध कोई मायने नहीं रखता। यह महत्वपूर्ण है कि हम समय के साथ लगातार पहचाने जा सकें। हम उस सिस्टम में पूरी तरह से गुमनाम हो सकते हैं प्रत्येक उपयोगकर्ता को एक अद्वितीय कुकी निर्दिष्ट करता है और इंटरनेट पर उसके कार्यों को ट्रैक करता है, लेकिन यह सहसंबंध और भेदभाव की समान प्रक्रियाओं में बिल्कुल भी हस्तक्षेप नहीं करता है। चेहरों के साथ भी ऐसा ही है. आप किसी विशिष्ट नाम से बंधे बिना भी किसी स्टोर या शॉपिंग सेंटर के आसपास हमारी गतिविधियों को ट्रैक कर सकते हैं। और यह गुमनामी नाजुक है: जैसे ही हम बैंक कार्ड से कुछ खरीदते हैं, अचानक हमारे असली नाम एक गुमनाम ट्रैकिंग प्रोफ़ाइल से जुड़ जाते हैं।

इस प्रणाली को विनियमित करने के लिए निगरानी प्रक्रिया के सभी तीन चरणों को ध्यान में रखा जाना चाहिए। चेहरे की पहचान पर प्रतिबंध से कोई फर्क नहीं पड़ेगा अगर सीसीटीवी सिस्टम स्मार्टफोन मैक पते का उपयोग करने वाले लोगों की पहचान करने के लिए स्विच हो जाए। समस्या यह है कि हमें हमारी जानकारी या सहमति के बिना पहचाना जा रहा है, और समाज को नियमों की आवश्यकता है कि यह कब स्वीकार्य है और कब नहीं।

इसी तरह, हमें नियमों की आवश्यकता है कि कैसे हमारे डेटा को अन्य डेटा के साथ जोड़ा जा सकता है और फिर हमारी जानकारी या सहमति के बिना खरीदा और बेचा जा सकता है। डेटा ब्रोकर उद्योग लगभग पूरी तरह से अनियमित है; वर्मोंट में 2018 में पारित केवल एक कानून है - जिसके लिए डेटा दलालों को पंजीकरण करने और सामान्य शब्दों में समझाने की आवश्यकता है कि वे कौन सा डेटा एकत्र करते हैं। फेसबुक और गूगल जैसी प्रमुख इंटरनेट निगरानी कंपनियों के पास 20वीं सदी के किसी भी पुलिस राज्य की खुफिया एजेंसियों की तुलना में हमारे बारे में अधिक विस्तृत फाइलें हैं। उचित कानून उनके सबसे बुरे दुरुपयोग को रोकने में मदद करेंगे।

अंततः, हमें स्पष्ट नियमों की आवश्यकता है कि कंपनियां कब और कैसे भेदभाव कर सकती हैं। नस्ल और लिंग जैसी संरक्षित विशेषताओं के आधार पर भेदभाव पहले से ही अवैध है, लेकिन ये नियम आधुनिक निगरानी और नियंत्रण प्रौद्योगिकियों के खिलाफ अप्रभावी हैं। जब लोगों की पहचान की जा सकती है और उनके डेटा का मिलान उस गति और पैमाने पर किया जा सकता है जो पहले कभी नहीं देखा गया, तो हमें नए नियमों की आवश्यकता है।

चेहरे की पहचान प्रणालियों को आज आलोचना का सामना करना पड़ रहा है, लेकिन उन पर प्रतिबंध लगाने से बात गायब हो जाती है। हमें पहचान, सहसंबंध और भेदभाव की सभी तकनीकों पर गंभीरता से बात करने की ज़रूरत है। एक समाज के रूप में हमें यह तय करना होगा कि क्या सरकारों और निगमों द्वारा इस तरह की जासूसी बर्दाश्त की जाएगी - और हम कैसे चाहते हैं कि वे हमारे जीवन को प्रभावित करें।

स्रोत: www.habr.com