Биометрия завтрашнего дня

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Биометрия завтрашнего дня

С 1989 по 1995 год я жил в доме, замок на входной двери которого управлялся системой распознавания голоса. Замок давал мне свободу и власть. Свобода заключалась в возможности выходить из дома без боязни забыть ключи: поскольку мой голос всегда был со мной, я в любое время мог попасть обратно домой. А власть заключалась в возможности управлять доступом в мой дом с очень высокой точностью. Например, я мог зарегистрировать в системе голосовые характеристики подрядчика, который выполнял работу в моем доме, не опасаясь, что он передаст его кому-нибудь из своих служащих или сделает копию для себя. Мне не нужно было просить, чтобы кто-то вернул данный ему ключ, я просто стирал характеристику его голоса из памяти замка.

Но и здесь не обошлось без проблем. Через несколько месяцев я обнаружил, что замок не опознает мой голос при сильном ветре или шумном ливне. Я также заметил, что эта биометрическая система недемократична: некоторые люди никак не идентифицировались системой, в то время как другие распознавались ею с первого раза. (Есть сведения о подобных проблемах и в системах распознавания по отпечаткам пальцев.) В конечном итоге я создал «безголосовые коды», позволявшие людям входить без предварительного произнесения парольной фразы.

В грядущем столетии ситуации, подобные моей, будут широко распространены, ибо системы биометрической идентификации все шире заменяют собой ключи и идентификационные карточки. Биометрия будет применяться для управления дверями офисных зданий и защиты компьютерных файлов. Ваш компьютер сможет опознавать, вы ли сидите перед ним, либо по голосу, либо с помощью встроенной видеокамеры. Тому, что люди предпочитают биометрические системы, есть простое объяснение: отпадает необходимость в различного рода паролях, которые можно забыть, и идентификационных карточках, которые можно потерять. В то же время некоторые люди будут дискриминированы, если из-за их индивидуальных особенностей биометрические показатели не смогут быть правильно записаны или стабильно воспроизведены.

Представим себе университет 2020 года. В столовой студенты берут подносы, выбирают понравившиеся блюда и идут с ними в обеденный зал. Компьютерная система сканирует содержимое подносов, вычисляет стоимость обеда, после чего визуально идентифицирует студента по лицу и узнает, с чьего счета снять соответствующую сумму. В библиотеке другая система распознавания лиц давно уже заменила традиционные библиотечные карточки. Компьютер санкционирует вход студента в лабораторию после сканирования его лица – это особенно важно для лабораторий с материалами, которые могут быть использованы террористами. А когда студент садится перед компьютером, система автоматически пускает его и открывает доступ к его файлам.

В университете будущего не будет необходимости изготавливать для каждого студента идентификационную карточку: присоединенная к университетской сети интеллектуальная видеокамера замечательно справится с этой работой. Но университету, возможно, все-таки придется выпускать какие-либо идентификаторы для студентов, чтобы они могли подтвердить свою принадлежность к университету за его пределами. И конечно, университет примет все меры, чтобы не допустить вторжения посторонних в свою биометрическую базу данных.

Университетская система биометрической идентификации работает потому, что университет представляет собой замкнутую среду, а студенты находятся в ней добровольно. Поскольку студенты платят значительные суммы за получение образования, а университетские ресурсы, такие как библиотеки, спортивные залы и общежития, не являются ресурсами общего пользования, студенты сами заинтересованы в надежной их идентификации учреждением.

Многие магазины оборудованы видеокамерами, записывающими изображения всех входящих в них людей. (Часто эти камеры устроены таким образом, чтобы записывать и рост человека.) Очень скоро эти камеры, возможно, будут подключены к компьютерным сетям, что позволит идентифицировать человека по лицу и другим признакам. Компьютерная сеть магазина путем обращения к общедоступным записям сможет определить, не разыскивается ли данный человек компетентными органами. Обратившись к другим базам данных, она может установить, не замечен ли этот человек в агрессивном поведении, не задолжал ли он значительные суммы по своей кредитной карте, не обвинялся ли в магазинной краже. Поместите такую камеру снаружи здания, и вы получите автоматический замок, который закроет двери перед человеком с несоответствующей репутацией. Поскольку такого рода система не может быть идеальной, на одной чаше весов оказываются риски, которые возникнут, если ее не использовать, а на другой – судебные процессы, гражданская ответственность или просто ухудшение отношения клиентов к заведению, которые могут возникнуть в случае ошибочной идентификации. На практике можно попытаться запрограммировать компьютер таким образом, чтобы он оценивал риск по каждому конкретному покупателю.

Создание общенациональной базы данных, хранящей фотографии населения, не такая уж сложная задача, ибо большая часть этих данных уже общедоступна. В 1990-х годах в большинстве штатов стали оцифровывать фотографии с водительских удостоверений. Эти фотографии, частично уже находящиеся в общем доступе, будут все чаще продаваться частным компаниям, несмотря на то, что это запрещено законом. Процесс уже начался. В феврале 1999 года Управление общественного порядка Южной Каролины [South Carolina Public Safety Department] продало фотографии с 3,5 миллиона выданных в штате водительских удостоверений компании Image Data LLC, расположенной в Нэшуа, штат Нью-Хемпшир. Согласно опубликованной в Washington Post статье, стоимость сделки составила 5 тысяч долларов, или приблизительно один цент за семь фотографий.

Washington Post выступила также с разоблачением того факта, что Image Data LLC получила в 1998 году от американской Секретной службы грант в размере 1,46 миллиона долларов и техническое содействие. Компании было поручено создание общенациональной базы фотографий, которую предполагалось использовать для борьбы с мошенничествами с чеками и кредитными картами, а также для борьбы с терроризмом и верификации иммиграционного статуса.[52]

Планы Image Data вызвали тревогу, поскольку фотографии создавали огромный потенциал для злоупотреблений. Например, если банковский программист имеет расистские убеждения, он может модифицировать программу кредитования таким образом, чтобы она учитывала цвет кожи заемщика в процессе принятия решения о выдаче кредита. Другой вариант – ошибка в компьютерной программе, особенно созданной по технологии нейронных сетей, может привести к тому, что система начнет непреднамеренно учитывать этот фактор, несмотря на то, что никто этого не планировал. Такие действия программы чрезвычайно сложно обнаружить с помощью обычных методов проверки.

Самое смешное, что есть гораздо более дешевый и простой способ использования фотографий для предотвращения мошенничества. Вместо того чтобы создавать базу данных с лицами, можно просто помещать фотографию владельца на кредитную карту и чековую книжку. Корпорация Polaroid разработала кредитную карту с фотографией еще в 1960-е годы, но большинство банков воспротивилось ее использованию. Одним из аргументов было то, что, хотя фотография снижает риск мошенничества, она увеличивает стоимость карты. Другим поводом для отказа стала необходимость иметь фотографию владельца до оформления карты, что не позволяло банкам вести направленную рекламу: для оформления карты с фотографией клиенту необходимо было лично прийти в банк.

Национальная база фотографий находится в процессе создания. Но обществу необходимо обсудить, для каких целей она будет использоваться, кто будет иметь к ней доступ и каким образом будет корректироваться ошибочная информация. Было бы неправильно предоставлять частному бизнесу неограниченный доступ к этой информации без какого-либо контроля.