Кое-кто призывает к обману техники при помощи темных очков, шляп, грима и париков, однако ускользнуть от всевидящего ока систем распознавания лиц становится все более трудно[257]. В главе 2 рассказывалось о разработанной в Facebook системе DeepFace, которая способна сопоставлять ваше лицо с другими изображениями с вашим тэгом, в том числе сделанными при совершенно другом освещении и в различных ракурсах. Можно попросить друзей убрать тэги с фото, но как быть с тэгами машинного происхождения, которых вы не видите? Кроме того, некоторые компании вводят процедуры проверки личности, требующие предоставления потоковых фото и видео пользователя.
Одним из первопроходцев в этой области была китайская платформа социальных медиа Tencent. Там заметили, что мессенджер QQ заполонили пользователи, выдающие себя за кого-то другого. Многие проститутки завели себе аккаунты для привлечения клиентов, использовав в качестве фото для профайла фотографии, скачанные из интернета. Иногда для пущей важности к ним добавлялось вроде бы юридически грамотное, но совершенно бессмысленное примечание «только в ознакомительных целях». Клиенты посообразительнее знали, что не стоит принимать фото в профайле за чистую монету, но практика распространялась такими бешеными темпами, что многие пользователи просто перестали доверять любой информации в профайлах на QQ. В Tencent разработали программу верификации профайла в динамическом режиме с помощью видео. Менеджер компании просил пользователя включить веб-камеру и выполнить в режиме реального времени какие-нибудь команды – прикоснуться к правому уху, поднять левое плечо и т. п. Если лицо на видео совпадало с фото в профайле, профайл считался верифицированным.
Решение Tencent подразумевало участие массы народа, занятого отдачей команд и оценкой видео, и при этом оставались еще десятки тысяч аккаунтов, проверить которые «вручную» было невозможно. Стремительное развитие программных средств распознавания лиц позволяет передать эту работу машинам, которые, ко всему прочему, способны заниматься этим в любое время суток. Платежная система Worldpay разработала «Камеру на устройстве ввода ПИН-кода», которая может сделать одну или несколько фотографий клиента, пока он вводит свой ПИН-код в терминале торгового предприятия. В Worldpay планируют свести все эти фото в централизованную базу данных и применить систему распознавания лиц для проверки личности человека, производящего оплату. Если изображение не совпадет с фото в базе данных, то оплата будет возможна только после предъявления продавцу документа, удостоверяющего личность покупателя[258]. Похожим образом действовали и в MasterCard, введя программу «Проверки личности». Держатели карт создают свой биометрический портрет, загружая на сайт сканы своих отпечатков пальцев и фото лица. Затем, рассчитываясь за покупку, они отправляют свой отпечаток пальца и видеоселфи с телефона на авторизацию. Если сравнение с зарегистрированными биометрическими данными покажет несовпадение, транзакцию отменят. На ранних стадиях тестирования системы пользователей просили подмигнуть в видеокамеру, чтобы исключить предоставление украденных из интернета изображений и информации о карточке[259]. В целях защиты своих клиентов и их денег некоторые банки и учреждения также создают собственные базы отпечатков пальцев и фотографий или пользуются платным доступом к внешним источникам. Если человек отказывается предоставить свои данные для этих целей, ему могут отказать в некоторых видах финансовой защиты.
Помимо узоров на кончиках пальцев у людей есть и другие уникальные биометрические параметры, позволяющие идентифицировать личность, например узор радужной оболочки глаза[260]. Он не меняется на протяжении человеческой жизни, что означает его неограниченный «срок годности» в качестве биомаркера. К тому же для проверки отпечатка пальца надо просить человека прикоснуться к сканеру или к другой принимающей поверхности, а радужку можно сканировать с помощью камеры, расположенной на расстоянии до десяти метров. Исследователи биометрических параметров из Университета Карнеги – Меллона в Питсбурге получали пригодные для сравнения с контрольными изображения радужной оболочки с боковых зеркал автомобиля или у движущихся по помещению людей[261]. В некоторых странах, в том числе в Индии, отпечатки радужной оболочки снимают (или планируют снимать) у каждого жителя, продлевающего срок действия государственного удостоверения личности[262].
Более того, чтобы идентифицировать личность человека или точно определить его местоположение, видеть его лицо необязательно. После мобильного телефона вторым по значению посредником, передающим информацию о вас и вашем местоположении, является ваш автомобиль. Закон предусматривает, что номерной знак транспортного средства должен быть удобочитаем (в этом лишний раз смог убедиться Джефф Грэй). Компания Vigilant Solutions из Ливермора, штат Калифорния, собирает изображения с десятков тысяч камер, установленных на парковках, в витринах магазинов и даже у частных домов[263]. Использование данных, полученных из распределенных источников информации и связанных уникальными идентификаторами в центральной базе данных, позволяет восстановить маршруты передвижения конкретного человека. Для идентификации каждого номерного знака фотографии из сети камер Vigilant обрабатываются алгоритмами оптического распознавания. Компания заявляет, что ее база данных ежемесячно пополняется 100 миллионами идентифицированных номерных знаков[264].
В дополнение к фиксированным камерам Vigilant использует видеорегистраторы в автомобилях, передающие информацию в центральную базу данных. Такие устройста устанавливают себе многие сотрудники коллекторских компаний, разыскивающие автомобили, чьи владельцы перестали выплачивать кредиты[265]. Размещение видеорегистраторов в автомобилях позволяет Vigilant значительно расширить географию сбора данных.
Существует два вида запросов к таким базам данных автомобильных номеров, как у Vigilant. Можно искать по конкретному номерному знаку и получить информацию о том, где и когда он был замечен, или же можно задать точное место и время и получить информацию о присутствовавших там номерах. Полицейские часто ищут номера, замеченные на месте преступления, чтобы установить возможных свидетелей и подозреваемых. Если машина человека находилась рядом, есть вероятность, что и сам человек тоже был там. В отличие от обычных граждан, полиция имеет доступ к регистрационной базе автомобильных номеров всех штатов и может установить владельца машины по номерному знаку. Американскому союзу защиты гражданских свобод удалось получить внутренние документы полиции, из которых следует, что цели использования этой базы «ограничены только пределами фантазии конкретного сотрудника»[266].
Главными потребителями частных баз данных автомобильных номеров считаются правоохранительные органы, но в принципе платными услугами таких компаний, как Vigilant, может воспользоваться любой человек. В числе клиентов Vigilant – автодилеры, которым нужно изъять автомобиль за долги, и страховые компании, уточняющие детали ДТП. Базой данных пользуются и частные детективы. Получить номера автомобиля своего знакомого не составляет труда – для этого достаточно заглянуть в его гараж. Не надо нанимать сыщика, чтобы удостовериться в том, что супруг действительно задерживается в офисе допоздна каждый день. Достаточно ввести номер его автомобиля в базу
