এফবিআইয়ের মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তিগুলি আপনার গোপনীয়তা এবং অধিকারের অমান্য করে

ওয়াচডগ এর watchdog কে? সরকারি দায়বদ্ধতা অফিস, তার শিরোনাম হিসাবে সুপারিশ। মুখের স্বীকৃতি প্রযুক্তি প্রযুক্তির ব্যবহার সম্পর্কে GAO এর সাম্প্রতিক প্রতিবেদন বুধবার জনগণের কাছে পৌঁছেছে। মূলত, আমরা নিজেদের একটি পরিস্থিতি পেয়েছিলাম। একটি খারাপ অবস্থা। সংক্ষেপে: তার মুখের স্বীকৃতি প্রোগ্রামগুলির সাথে, এফবিআই আপনার গোপনীয়তা লঙ্ঘন করছে এবং এটি সম্পর্কে আপনাকে বলছে না। এছাড়াও, এই প্রোগ্রামগুলি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তা নিশ্চিত করার জন্য এফবিআই পরীক্ষা করে না।

এফবিআই এবং বায়োমেট্রিক্স ফিরে যায় - প্রেমময় সম্পর্ক ফিঙ্গারপ্রিন্ট ডেটাবেস দিয়ে শুরু। কিন্তু এটা এখন আর অনেক বেশি যায়। "বায়োমেট্রিক্স", এফবিআই এবং জিওও অনুসারে, "তাদের জৈবিক এবং আচরণগত বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিদের স্বয়ংক্রিয় স্বীকৃতি।" ২011 সালে, এফবিআই তার "নেক্সট জেনারেশন আইডেন্টিফিকেশন" (এনজিআই) সিস্টেমের পাইলটটি চালু করেছিল।; চার বছর পরে, ২015 সালের এপ্রিল মাসে এটি সম্পূর্ণরূপে চালু ছিল।

এই তথাকথিত বায়োমেট্রিকসের জন্য এনজিআই অংশ ইন্টারটারেট ফটো সিস্টেম (আইপিএস) ব্যবহার করে। এই ডাটাবেস - ব্যক্তিগত সংস্থাগুলি থেকে বহিরাগত ডেটাবেস ছাড়াও - 411 এর বেশি অ্যাক্সেস সহ সরকারী সংস্থাগুলিকে সরবরাহ করে মিলিয়ন মুখ ছবি (বর্তমান মার্কিন জনসংখ্যা মাত্র 319 মিলিয়ন)। বিচার বিভাগ দাবী করে যে এই ছবিগুলি বেশিরভাগ মগ শট থেকে এসেছে - "এনজিআই-আইপিএসগুলির 80 শতাংশেরও বেশি ফটো অপরাধী" - তবে তারা ড্রাইভারের লাইসেন্স এবং পাসপোর্ট ফটোগুলি অ্যাক্সেস পেতে বিভিন্ন রাজ্যের সাথেও মিলিত হয়। GAO বলছেন যে মুহূর্ত একটি সন্দেহভাজন "অপরাধের জন্য বুক", সে বইয়ে আছে - যেমন এনজিআই-আইপিএস।

প্রতিবেদনটি থেকে ঠিক কি পরিষ্কার নয় তা হল এফবিআই আপনার সোশ্যাল মিডিয়া ফটোগুলির সাথে কতটুকু আচরণ করে। এফবিআই দাবি করে যে এটি তাদের NGI-IPS এ অন্তর্ভুক্ত করে না, তবে এটি তাদের ব্যবহার করে:

"… নিরাপত্তা ক্যামেরা বা সোশ্যাল মিডিয়ার ফটোগুলি থেকে নেওয়া ফটোগুলি NGI-IPS এ নথিভুক্ত করা হয় না … এফবিআই অনুসারে, বহিরাগত ফটো ডেটাবেসে সামাজিক মিডিয়া থেকে ব্যক্তিগতভাবে প্রাপ্ত ফটো বা ফটো থাকে না এবং এফবিআই এই ফটোগুলিকে বজায় রাখে না; এটি শুধুমাত্র তাদের বিরুদ্ধে অনুসন্ধান।"

তবে সোনামাং সোশ্যাল মিডিয়ার কতটুকু হতে পারে তা লক্ষ করা ঠিক। আপনার কম্পিউটারের ফটো অ্যাপটিতে আপনার এবং আপনার বন্ধুদের চিনতে সক্ষম। ফেসবুকও খুব বেশি করে, এবং এটি একটি ছবির প্রতিটি ব্যক্তির তালিকাভুক্ত করাতে বিরক্তিকর ভাল। প্রতিবার যখন আপনি একটি স্ন্যাপচ্যাট লেন্স ব্যবহার করেন, স্ন্যাপচ্যাট আপনার মুখের অনন্য কনট্যুরগুলিকে মানচিত্র করে। এবং এটি সেখানে থামবে না - এই প্রযুক্তিগুলি আসলে সর্বত্র।

তথাপি, এফবিআই শুধুমাত্র আপনার মুখ দিয়ে মজা করছে না: অ্যাক্সেস স্থানীয় পুলিশ বিভাগে বিস্তৃত। (এটিও আছে: "প্রতিরক্ষা মুখোমুখি স্বীকৃতি বিভাগটি শত্রু যোদ্ধাদের চিহ্নিত করতে যুদ্ধক্ষেত্রকে সহায়তা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।") এফবিআই একমাত্র সংস্থা সরাসরি অ্যাক্সেস, কিন্তু অন্য সবাই সহজেই অ্যাক্সেস অনুরোধ করতে পারেন। একবার অ্যাক্সেস দেওয়া হলে, প্রশ্নে সংস্থাটি এফবিআই-তে একটি ফটো পাঠায় এবং নির্দিষ্ট সংখ্যক সম্ভাব্য মিলের অনুরোধ করে। (ছবিটি উচ্চ রেজোলিউশন হতে পারে, তবে নিরাপত্তা ক্যামেরাগুলি জেনে রাখা সম্ভবত এটি নয়।) একবার সেখানে, এনজিআই-আইপিএস তার ডাটাবেসের মাধ্যমে ছবিটি চালায় এবং তারপর GAO বলছে, "মানব বিশ্লেষণ অবশ্যই সঞ্চালিত হওয়া উচিত।" একটি দল "FACE মুখের বিশ্লেষণ তুলনা মূল্যায়ন পরিষেবাদিগুলিতে ২9 টি প্রশিক্ষিত বায়োমেট্রিক চিত্র বিশেষজ্ঞ" তারপর চূড়ান্ত শব্দ দেয়। অবশেষে, সম্ভাব্য সম্ভাব্য মিল সংস্থা খুঁজে তার উপায় খুঁজে বের করে। এটা তখন এই আপেক্ষিক সন্দেহভাজন প্রকৃত সন্দেহভাজন কিনা তা নির্ধারণ করতে এজেন্সি পর্যন্ত।

এখানে কিভাবে এটা কাজ করে:

"বিশেষ করে, প্রযুক্তিগুলি মুখ থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে এবং তাদেরকে একটি ফর্ম্যাটে রাখে - প্রায়শই মুখের মুখপাত্র হিসাবে উল্লেখ করা হয় - যা অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে যাচাইয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। মুখোমুখি হওয়ার পরে, প্রযুক্তি মুখোমুখি আলগোরিদিম ব্যবহার করে একে অপরকে মুখোমুখি করে তুলতে পারে যাতে একক স্কোর মান তৈরি হয় যা দুটি মুখের মধ্যে সমানতার ডিগ্রী উপস্থাপন করে।"

বিজ্ঞান কথাসাহিত্য সঙ্গে আপনার পরিচিতির উপর নির্ভর করে, যে একটি নির্ভরযোগ্য, নির্ভরযোগ্য সিস্টেমের মত মনে হতে পারে বা হতে পারে না। এটা না এখানে একটি অধ্যায় GAO এর রিপোর্টের মধ্যে শিরোনাম:

"এফবিআই তার ফেস স্বীকৃতি প্রযুক্তি ক্ষমতা সঠিকতা উপর সীমিত তথ্য আছে।"

সমস্ত এফবিআই জানে যে, যখন এটি করেছিল প্রোগ্রামটির 50-সম্ভাব্য-মিলগুলির সঠিকতা পরীক্ষাটি পরীক্ষা করে দেখুন - এটি কোনও পরীক্ষার ডাটাবেসের সাথে, অচেনাভাবে, প্রকৃত ডাটাবেস নয় - এটি 86 শতাংশ নির্ভুল। এফবিআই "এনজিআই-আইপিএসের মুখ সনাক্তকরণ অনুসন্ধানের সঠিক সনাক্তকরণের পরিমাপের মূল্যায়ন করে না - এটির পরিচালনার সেটিংসে পরিবর্তিত ফটোগুলির পরীক্ষার ডেটাবেসগুলির সেটিং - অনুসন্ধানকারী লিডগুলি অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত হয়।" তার নিয়োগকৃত ব্যক্তিগত সংস্থাগুলির মুখের স্বীকৃতি পদ্ধতিগুলি কতটা সঠিক তা যত্ন করুন: কোনও অডিট নেই।

আশি ছয় শতাংশ সঠিক। অন্য শব্দের মধ্যে: চার বড় চার আউট। আপনার স্থানীয় সুশি রেস্টুরেন্ট পাঁচটি চার আউট চার ছিল, আপনি takeout অর্ডার বিবেচনা করতে পারে। কিন্তু অল্প সংখ্যক রিভিউ রেষ্টুরেন্টের রেটিংকে বাদ দিতে পারে, তাই খুব উচ্চ সম্ভাব্য মিলগুলির সংখ্যা NGI-IPS এর নির্ভুলতা কেড়ে নিতে পারে। পঞ্চাশ সম্ভাব্য ম্যাচ সর্বোচ্চ সংস্থা অনুরোধ করতে পারেন; সিস্টেম হিসাবে কয়েক হিসাবে থুতু আউট হতে পারে দুই । GAO বলছে যে তালিকাটি ছোট, কম সঠিক সিস্টেম।

পুরো pesky মিথ্যা ইতিবাচক জিনিস আছে। "এফবিআই কর্মকর্তারা বলেছিলেন যে তারা কতদিন এনজিআই-আইপিএস মুখ সনাক্তকরণ অনুসন্ধানগুলি ভুলভাবে ডেটাবেসে (মিথ্যা ইতিবাচক হার) একজন ব্যক্তির সাথে মিলিত হয় তা মূল্যায়ন করে নি।" মিথ্যা ইতিবাচক - আমার ভাষা ক্ষমা করা - গুরুতর যৌনসঙ্গম-আপ, কারণ তারা "পরিবর্তন করতে পারে প্রতিরক্ষার উপর বোঝা আরোপের দ্বারা অপরাধমূলক মামলায় নির্দোষতার ঐতিহ্যগত ধারণাকে তিনি দেখান যে সেটি কোন সিস্টেমকে তার শনাক্ত করে না। "সিস্টেমটি সমীকরণের উভয় প্রান্তে ভেঙ্গে যেতে পারে: ফটোটি যদি দরিদ্র মানের হয়, সাফল্যের হার হ্রাস; সফ্টওয়্যার দরিদ্র মানের হয়, সাফল্য হার হ্রাস। নিম্ন সাফল্য হার অনেক মিথ্যা ইতিবাচক মানে।

GAO, তার রিপোর্টটি সম্পন্ন করার পরে, মার্কিন অ্যাটর্নি জেনারেল লোরেটা লিঞ্চ এবং এফবিআই পরিচালক জেমস কোমিকে ছয় টি সুপারিশ দিয়েছে। জবাব: বিচার বিভাগের একটি অস্বচ্ছতা সমস্যা রয়েছে। জনসাধারণ জানতে পারে যে তার গোপনীয়তা লঙ্ঘন হচ্ছে, কিন্তু জনসাধারণের বিশেষভাবে জানি না কিভাবে তার গোপনীয়তা লঙ্ঘন করা হচ্ছে। এছাড়াও, বিচার বিভাগের ন্যূনতম গোপনীয়তা ওভারপ্যাপগুলি নিশ্চিত করার জন্য তত্ত্বাবধানের অভাবকে সমাধান করতে হবে। অবশেষে, বিচার বিভাগ অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে - যদিও বিপরীতক্রমে - এই প্রোগ্রামগুলি নির্ভরযোগ্য।

বিচার বিভাগ শুধুমাত্র একমত সঙ্গে, পূর্ণ সম্মত। এটি "আংশিকভাবে সম্মত" হয়ে ওঠে, তবে অবশিষ্ট তিনটি প্রত্যাখ্যান করে - যার মধ্যে দুটি সঠিকতা নির্দেশিকাগুলি প্রতিষ্ঠার চেষ্টা করেছিল।