Privid: Hệ thống phân tích video giám sát bảo vệ quyền riêng tư

Một nhóm học giả đã thiết kế một hệ thống mới được gọi là “Privid” cho phép video theo cách bảo vệ quyền riêng tư để chống lại các mối lo ngại về việc theo dõi xâm phạm.

“Hiện tại chúng ta đang ở giai đoạn mà máy ảnh thực tế có mặt ở khắp nơi. Nếu có một máy ảnh ở mọi góc phố, mọi nơi bạn đến và nếu ai đó thực sự có thể xử lý tổng hợp cả các video đó, bạn có thể tưởng tượng rằng thực thể đó đang xây dựng một Frank Cangialosi, tác giả chính của nghiên cứu và là nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, cho biết trong một tuyên bố.

“Mọi người đã lo lắng về quyền riêng tư của vị trí với GPS – dữ liệu video tổng hợp có thể không chỉ ghi lại lịch sử vị trí của bạn mà còn cả tâm trạng, hành vi và nhiều thông tin khác ở mỗi vị trí,” Cangialosi nói thêm.

Privid được xây dựng trên nền tảng của quyền riêng tư khác biệt, một kỹ thuật thống kê giúp thu thập và chia sẻ thông tin tổng hợp về người dùng, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của từng cá nhân.

Điều này đạt được bằng cách thêm nhiễu ngẫu nhiên vào kết quả để ngăn chặn các cuộc tấn công nhận dạng lại. Lượng nhiễu thêm vào là một sự đánh đổi – thêm nhiều nhiễu khiến dữ liệu ẩn danh hơn, nhưng nó cũng làm cho dữ liệu trở nên kém hữu ích hơn – và nó được xác định bởi ngân sách bảo mật, điều này đảm bảo rằng kết quả vẫn chính xác và đồng thời được cấu hình đủ thấp để ngăn .

Xem tiếp:   Hơn 300.000 thiết bị MikroTik được tìm thấy dễ bị tấn công bởi lỗi tấn công từ xa

Khung truy vấn liên quan đến cách tiếp cận được gọi là “quyền riêng tư dựa trên thời lượng”, trong đó video đích được cắt tạm thời thành các phần có cùng thời lượng, sau đó được đưa riêng vào mô-đun xử lý video của nhà phân tích để tạo ra kết quả tổng hợp “nhiễu”.

Ý tưởng cơ bản là bằng cách thêm các loại nhiễu chuyên biệt vào dữ liệu hoặc phương pháp phân tích, nó có thể ngăn các bên liên quan xác định một cá nhân đồng thời không che khuất các phát hiện về các mô hình xã hội xuất hiện khi thực hiện phân tích trên đầu vào video, chẳng hạn như, đếm số người lướt qua camera trong một ngày hoặc tính tốc độ trung bình của những chiếc ô tô được quan sát.

Điều này cũng ngăn chặn một kẻ ác ý chỉ ra những cá nhân cụ thể và xác định sự hiện diện của họ (hoặc thiếu) trong video.

Các nhà nghiên cứu kết luận: “Khi xây dựng Privid, chúng tôi không ủng hộ việc tăng cường giám sát và phân tích video công cộng. Thay vào đó, chúng tôi nhận thấy rằng nó đã trở nên phổ biến và được thúc đẩy bởi các động lực kinh tế và an toàn công cộng mạnh mẽ”, các nhà nghiên cứu kết luận.

“Do đó, không thể phủ nhận rằng việc phân tích video công khai sẽ tiếp tục và do đó, điều tối quan trọng là chúng tôi cung cấp các công cụ để cải thiện bối cảnh riêng tư cho các phân tích như vậy.”

Xem tiếp:   Thủ thuật mới có thể cho phép phần mềm độc hại giả mạo iPhone tắt máy để theo dõi người dùng một cách bí mật

.

Related Posts

Check Also

Lỗ hổng BMC nghiêm trọng ‘sự cố’ ảnh hưởng đến máy chủ QCT được sử dụng trong trung tâm dữ liệu

Theo một nghiên cứu mới được công bố hôm nay, các máy chủ của Công …