Gửi lúc: 24/10/2019 16:16:05
Bookmark and Share

Các công nghệ giám sát mới khiến bạn sẽ không bao giờ ẩn danh được nữa

Các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đang tạo ra những cách mới để theo dõi người dùng, có thể kể đến là công nghệ laser phát hiện nhịp tim và theo dõi cộng đồng vi sinh vật.

Cuộc chiến về tương lai của nhận diện khuôn mặt đang nóng lên. Nhưng điều đó mới chỉ là khởi đầu, vì các phương pháp giám sát thậm chí còn xâm phạm nhiều hơn đang được phát triển trong các phòng thí nghiệm trên khắp thế giới.

Ở Mỹ, San Francisco, Somerville và Oakland gần đây đã cấm các cơ quan thực thi pháp luật và chính phủ sử dụng nhận dạng khuôn mặt. Trong đó, Portland đang bàn về việc cấm sử dụng hoàn toàn nhận dạng khuôn mặt, kể cả tại các doanh nghiệp tư nhân. Một liên minh gồm 30 tổ chức xã hội dân sự, đại diện cho hơn 15 triệu thành viên, đang kêu gọi lệnh cấm liên bang đối với việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của cơ quan thực thi pháp luật Hoa Kỳ.

Trong khi đó ở Anh, những tiết lộ rằng London Metropolitan Police đã bí mật cung cấp dữ liệu nhận dạng khuôn mặt cho các nhà phát triển của Kings Cross Estate để phát triển một hệ thống nhận dạng khuôn mặt bí mật đã gây ra sự phẫn nộ và kêu gọi điều tra. Cao ủy Thông tin Anh đã mở một cuộc điều tra về tính hợp pháp của chương trình. Nhưng vụ bê bối xảy ra cùng lúc với phán quyết mang tính bước ngoặt của Tòa án tối cao ở Cardiff cho rằng, việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt của cảnh sát South Wales là hợp pháp. Tuy nhiên, quyết định này có khả năng bị kháng cáo.

Công nghệ nhận dạng khuôn mặt chỉ là phần nổi của tảng băng giám sát đáng sợ. Nếu có những quy định nghiêm ngặt được đưa ra để chi phối việc sử dụng nhận dạng khuôn mặt, có thể chúng ta sẽ thấy một sự chuyển đổi sang một hoặc một vài dạng công nghệ giám sát khác hiện đang được phát triển. Nhiều công nghệ có mức độ xâm phạm tương đương nếu không nói là nhiều hơn so với nhận diện khuôn mặt. Sau đây là một số trong những gì có thể sẽ xuất hiện trong tương lai.

Bạn đi bộ như thế nào

Sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực sinh trắc học hành vi dựa trên việc nhận ra các cá nhân từ mô hình chuyển động hoặc hành vi của họ. Một ví dụ là nhận dạng dáng đi, đây có thể là công nghệ giám sát tiếp theo được áp dụng rộng rãi, đặc biệt là nếu nhận dạng khuôn mặt được kiểm soát chặt chẽ. Kỹ thuật này đã được cảnh sát ở Trung Quốc thử nghiệm, cảnh sát Trung Quốc thường xuyên dẫn đầu trong việc tìm ra những cách mới để giám sát người dân nước này, cho dù họ có thích hay không.

Có một vài cách khác nhau để nhận ra một cá nhân từ cách họ đi bộ. Phương pháp được cảnh sát Trung Quốc thử nghiệm dựa trên công nghệ từ một công ty tên là Watrix và dựa vào việc sử dụng các đoạn video giám sát để phân tích chuyển động của một người khi họ đi bộ. Trong một bằng sáng chế được cấp gần đây, Watrix đã phác thảo một phương pháp sử dụng mạng nơ-ron tích chập sâu để huấn luyện một hệ thống AI có khả năng phân tích hàng ngàn điểm dữ liệu về một người khi họ di chuyển, từ độ dài sải chân đến góc của cánh tay và sử dụng điều đó để nhận ra các cá nhân dựa trên 'hồ sơ dáng đi' của họ. Watrix tuyên bố rằng các hệ thống của họ đạt được độ chính xác lên tới 94% và họ nắm giữ cơ sở dữ liệu về hồ sơ dáng đi lớn nhất thế giới.

Các phương pháp nhận dạng dáng đi dựa trên tầm nhìn đang được Watrix và các phương pháp khác phát triển có thể được sử dụng để nhận dạng người ở xa, kể cả trong đám đông hoặc trên đường phố, theo cách tương tự như nhận dạng khuôn mặt - có thể giúp thay thế nhanh chóng và dễ dàng nếu các quy định chống lại nhận dạng khuôn mặt được ban hành. Ngày càng có nhiều hệ thống giám sát video thu thập sinh trắc học đa phương thức. Điều đó có nghĩa là họ có thể đang sử dụng nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng dáng đi đồng thời, về mặt lý thuyết điều này ít nhất sẽ làm tăng độ chính xác và giải quyết các vấn đề như xác định những người quay mặt khỏi máy ảnh.

Một phương pháp khác để xác định người bằng cách đi bộ của họ phụ thuộc vào các cảm biến được nhúng trong sàn nhà. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Manchester đã sử dụng dữ liệu từ 20.000 bước chân của 127 cá nhân để đào tạo một mạng lưới nơ-ron deep residual để nhận ra 24 yếu tố khác biệt, như nhịp bước chân của người đó và tỷ lệ thời gian trên ngón chân so với thời gian trên gót chân (mọi người không cần để cởi giày của họ, khi hệ thống phân tích chuyển động chứ không phải hình dạng của bàn chân). Sử dụng hệ thống này, họ có thể xác định các cá nhân với độ chính xác hơn 99% trong ba kịch bản 'thế giới thực': nơi làm việc, môi trường gia đình và trạm kiểm soát an ninh sân bay.

Theo các nhà nghiên cứu, lợi ích của loại nhận dạng này đối với các hệ thống dựa trên tầm nhìn là nó ít xâm phạm hơn và ít bị gián đoạn do bị các vật thể hoặc người khác che khuất tầm nhìn của camera. Tất nhiên, một cách khác để nói rằng nó ít xâm phạm hơn là mọi người khó phát hiện hơn khi nó được sử dụng. Mọi người có thể nhận thấy khi họ đang bị camera theo dõi, nhưng họ ít có khả năng nhận biết các cảm biến trên sàn hơn.

Phát hiện nhịp tim

Nhịp tim và nhịp thở của bạn cũng duy nhất như dấu vân tay của bạn. Một số lượng nhỏ nhưng ngày càng phát triển của các công nghệ viễn thám đang được phát triển để phát hiện các dấu hiệu quan trọng từ xa, xuyên qua da, quần áo và trong một số trường hợp thậm chí xuyên qua các bức tường.

Vào tháng 6/2019, Lầu năm góc đã ra mắt công chúng với một hệ thống mới dựa trên laser có khả năng nhận dạng con người ở khoảng cách lên tới 200m. Công nghệ có tên là Jetson, sử dụng một kỹ thuật được gọi là đo rung động doppler laser để phát hiện chuyển động bề mặt do nhịp tim của bạn gây ra.

Mục tiêu cuối cùng là có thể xác định mục tiêu trong vòng năm giây dựa trên tín hiệu tim của họ. Tuy nhiên, hiện tại, hệ thống của Lầu năm góc có một số hạn chế: mục tiêu cần đứng yên, cần mặc quần áo nhẹ (quần áo dày, như áo khoác nặng, có thể gây nhiễu tín hiệu) và quan trọng nhất là cần có là một đường ngắm rõ ràng giữa tia laser và mục tiêu.

Tuy nhiên áo khoác, tường, thậm chí đá và đá vụn không phải là trở ngại đối với một công nghệ giám sát tân tiến khác. Các nhà nghiên cứu đang nỗ lực phát triển các hệ thống dựa trên radar có khả năng theo dõi các dấu hiệu quan trọng cho nhiều mục đích, từ theo dõi bệnh nhân không xâm lấn và hỗ trợ chẩn đoán y tế cho đến tìm kiếm người sống sót trong các hoạt động tìm kiếm và cứu hộ.

Giám sát chuyển động trong nhà

Nhưng tại sao phải cài đặt các radar mới khi chúng ta đã tắm trong một loại bức xạ khác ở mọi nơi mọi lúc? Wi-Fi cũng có thể được sử dụng để xác định vị trí các cá nhân và liệu họ đang ngồi hay đứng, thậm chí theo dõi các dấu hiệu quan trọng.

Cho đến gần đây, người ta cho rằng cần có một mạng Wi-Fi chuyên dụng, một phần vì kỹ thuật này phụ thuộc vào việc biết chính xác vị trí của các máy phát Wi-Fi. Tuy nhiên, vào năm 2018, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học California đã xây dựng một ứng dụng cho phép họ tìm ra vị trí chính xác của các máy phát Wi-Fi hiện có trong một tòa nhà. Với thông tin đó, họ đã có thể sử dụng điện thoại thông minh bình thường và mạng Wi-Fi hiện có xung quanh để phát hiện sự hiện diện và di chuyển của con người từ bên ngoài phòng. "Với hơn hai thiết bị Wi-Fi trong một căn phòng thông thường, kiểu tấn công của chúng tôi có thể phát hiện hơn 99% sự hiện diện và chuyển động của người dùng trong mỗi phòng được thử nghiệm", các nhà nghiên cứu tuyên bố.

Một số nhóm nghiên cứu muốn đi xa hơn việc chỉ sử dụng Wi-Fi để xác định con người. Dựa trên chuyển động và các dấu hiệu quan trọng, họ cho rằng có thể theo dõi trạng thái cảm xúc của chủ thể và phân tích các kiểu hành vi của họ. Các nhà nghiên cứu này đã thành lập một công ty để tiếp thị một 'nền tảng cảm biến không chạm và máy học cho các phân tích sức khỏe' mà họ tuyên bố đã được triển khai tại hơn 200 gia đình và đang được các bác sĩ và công ty dược sử dụng.

Tuy nhiên, ngoài những lợi ích tiềm năng đối với chăm sóc sức khỏe và ứng phó khẩn cấp, công nghệ này còn có những ứng dụng rõ ràng về giám sát. Công nghệ có khả năng xây dựng hồ sơ về nhịp tim và nhịp thở của một người để theo dõi những bất thường trong bối cảnh sức khỏe có thể dễ dàng chỉnh sửa để phân biệt người này với người khác. Các hệ thống giám sát an ninh dựa trên radar có khả năng phát hiện người đã có mặt trên thị trường, vấn đề chỉ còn là thời gian và có lẽ khả năng xác định từng người sẽ sớm xuất hiện.

Theo dõi các vi sinh vật của bạn

Mỗi người phát ra khoảng 36 triệu vi khuẩn mỗi giờ và cộng đồng vi sinh vật của mỗi người là duy nhất trong một khoảng thời gian nhất định (một nghiên cứu năm 2015 cho thấy khoảng 80% người có thể được xác định lại bằng cách sử dụng cộng đồng vi sinh vật của họ cho đến một năm sau đó). Điều này có nghĩa là dấu vết liên tục của dấu vết vi sinh vật mà chúng ta để lại phía sau, cũng như những dấu vết chúng ta thu nhận từ môi trường xung quanh, có thể được sử dụng để tái tạo một bức tranh về các hoạt động và chuyển động của một người, như nơi họ đi bộ, những vật thể họ chạm vào và những môi trường họ đã ở.

Theo dõi mùi hương của bạn

Xác định người bằng mùi thực sự là một trong những thủ thuật lâu đời nhất trong sách vở của cảnh sát, nhưng thực hiện nó bằng máy tính thay vì chó săn vẫn còn ở giai đoạn sơ khai so với nhận dạng khuôn mặt và dấu vân tay. Lĩnh vực sinh trắc học mùi có thể hữu ích cho xác thực một cá nhân nhưng không phù hợp với giám sát hàng loạt - việc phân tách chính xác những người có mùi như vậy trong đám đông khá khó khăn, bất cứ ai bị kẹt trên đường phố vào một ngày nóng có thể đều biết điều này.

Phát hiện cản sau xe ô tô

Tiếp đó, có các kỹ thuật nhận dạng được thiết kế cho những trường hợp sử dụng rất cụ thể. Một đề xuất tiên phong từ một nhóm các nhà nghiên cứu Nhật Bản về hệ thống chống trộm cho xe hơi dựa trên việc sử dụng các cảm biến 360 để đo hình dạng độc đáo của phần đuôi xe. Mặc dù đạt được tỷ lệ chính xác 98% trong các thử nghiệm, nhưng sự đổi mới bảo mật quan trọng này dường như không đi xa hơn các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Vấn đề về quy định kiểm soát công nghệ giám sát

Cố gắng điều chỉnh từng công nghệ giám sát một sẽ là vô ích. Ngành công nghiệp giám sát phát triển quá nhanh và quá dễ dàng để chuyển từ loại giám sát này sang một loại khác. Ví dụ, sự khác biệt giữa hệ thống nhận dạng khuôn mặt và hệ thống dựa trên sinh trắc học hành vi có thể chỉ đơn giản là vấn đề hoán đổi phần mềm trên hệ thống máy ảnh hiện có.

Theo Katina Michael, giáo sư của School for the Future of Innovation in Society (Trường vì tương lai đổi mới trong xã hội) và School of Computing, Informatics and Decision Systems Engineering (Trường Kỹ thuật điện toán, tin học và quyết định) tại Đại học bang Arizona, việc tăng cường hợp tác giữa các cơ quan chính phủ và khu vực tư nhân cũng có nghĩa là các quy định như quy định của San Francisco chỉ giới hạn việc sử dụng của chính phủ đối với một số loại giám sát nhất định, là không đủ phát huy tác dụng.

Amazon có lẽ là ví dụ điển hình cho việc làm mờ ranh giới giữa giám sát tư nhân và chính phủ. Amazon trước đây đã bị chỉ trích vì bán các hệ thống nhận diện khuôn mặt và cảm xúc cho cảnh sát. Gần đây, có tiết lộ rằng Amazon đang hợp tác với hàng trăm cơ quan thực thi pháp luật ở Mỹ, kể cả việc cho phép họ truy cập dữ liệu giám sát được thu thập thông qua chuông cửa nhà Ring của Amazon để đổi lấy việc cảnh sát tích cực tiếp thị các thiết bị này với cộng đồng.

"Về cơ bản, chúng ta cần suy nghĩ về các nguyên tắc ‘dân chủ theo thiết kế’," Michael nói. "Chúng ta không thể chỉ đặt các công nghệ trước những rắc rối mà không có lộ trình rõ ràng trước nhu cầu và ứng dụng của công nghệ. Chúng ta cần đánh giá tác động của các công nghệ mới này. Cần phải có sự giao tiếp hai chiều với công chúng."

Hoạt động giám sát thay đổi mối quan hệ giữa con người và không gian họ sống. Đôi khi, sự thay đổi đó là tốt hơn; có những lợi ích thực sự từ việc tăng cường bảo mật và những hiểu biết có thể đạt được về cách mọi người sử dụng các địa điểm công cộng có thể được sử dụng để giúp định hình những địa điểm đó trong tương lai. Tuy nhiên, đồng thời, chúng ta cần phải tự hỏi liệu xã hội tương lai mà chúng ta muốn sống có phải là một xã hội thường xuyên theo dõi công dân của mình hay không, hay nhiều khả năng là xã hội mà một công dân không bao giờ có thể chắc chắn họ bị theo dõi khi nào, như thế nào và bởi những ai.

Nguyễn Anh Tuấn (Theo Wired)