A múlt hónapban a hálózatépítési és információs technológiai kutatás-fejlesztési (NITRD) program 30. évfordulójára emlékezett Washington DC-ben. Elolvashatja az esemény teljes összefoglalóját itt. A szövetségi beruházások számítástechnikai kutatóközösségre gyakorolt hatásának hangsúlyozása érdekében az esemény öt panelt tartalmazott, amelyekben a résztvevők megvitatták a területen az elmúlt évtizedben elért legfontosabb eredményeket és a jövőbeli irányokat. Mindegyik panel a számítógépes kutatás egy fontos részterületére összpontosított: a méretarányos számítástechnikára, a hálózatépítésre és a biztonságra, a mesterséges intelligencia/gépi tanulásra, az adatvédelemre és a dolgok internetére, valamint a társadalmilag felelős számítástechnikára.
Az adatvédelem nemcsak a számítástechnikai kutatóközösség körében, hanem az akadémiai és az ipar valamennyi tudományágában is hatalmas beszédtémává vált. A nagyszabású adatkészletek elérhetőségéből fakadó káros adatvédelmi hatások megsokszorozódnak a egymással összekapcsolt érzékelők, eszközök és működtetők amelyek az Internet of Things-t (IoT) alkotják. Moderálta Charles („Chuck”) Romine (NIST), valamint Ed Felten (Princeton), Marc Groman (Groman Consulting), Katerina Megas (NIST) és Sunoo Park (Cornell) helyszíni szakértői. A 4. panel: Adatvédelem és IoT olyan fontos témákat tárgyal, mint az adathasználat és az adatvédelem közötti kompromisszumok, valamint a hatékony politikai megoldások elérését segítő lehetséges kutatási célok.
Romine azzal kezdte, hogy minden panelben kiemelt egy közös szálat: „a szövetségi finanszírozási befektetések előnyeiről és rendkívüli képességeiről, valamint a kapcsolódó kockázatokról beszélt.” Az IoT sem különbözik egymástól, leküzdhetetlen információkhoz juttatja az embereket, sikeres hirdetési kampányokat tesz lehetővé, és a technológiát az Ön személyes ízléséhez igazítja, ugyanakkor veszélyezteti a felhasználók magánéletét is.
Ahogy a Megas rámutatott: „Az egész oka ennek az erőfeszítésnek az az oka, hogy valóban elismertté akarjuk tenni az IoT-t, és azt akarjuk, hogy a társadalom élvezhesse az előnyöket.” A továbbiakban megosztotta az IoT-n keresztüli adatok megosztásának lehetséges előnyeit és fontosságát. Az IoT-ben „fenomenális” eszközök állnak rendelkezésre, amelyek felhasználhatók az adathalmazok közötti problémák azonosítására, olyan dolgok elsajátítására, amelyek nagy hatással lehetnek az egyénekre és a társadalomra, a mesterséges intelligencia technológiák képzésére, és lehetővé teszik a kis innovatív vállalatok számára, hogy teszteljék eszközeiket. Romine megkérdezte a panel résztvevőit, hogy valójában mik a kapcsolódó adatvédelmi kockázatok az IoT és az információmegosztás összefüggésében.
Groman úgy válaszolt, hogy először elmagyarázta az adatvédelem és az IoT közötti kölcsönhatást. Az IoT adatvédelmi oldala az adatok egy részhalmaza a nagyobb gyűjtendő készleten belül, azaz emberekről vagy emberekről szól. Tudják az emberek, hogy adatokat gyűjtenek róluk? Van olyan felület, ahol interakcióba léphet az eszközzel, megtudhatja, mit gyűjt, vagy módosíthatja azt? Értik az emberek, hogy milyen információkat gyűjtenek, vagy milyen következtetéseket von le az eszköz vagy a vállalat az összegyűjtött adatokból? Tekintettel a monetáris ösztönző struktúrára, valamint arra, hogy a vállalatok az ilyen adatokból hasznot húznak, sok „nagy” mennyiségben Groman arra buzdította az embereket, hogy forduljanak a politikához a megoldásért.
„A cél itt az előnyök maximalizálása és a károk minimalizálása. Nincs olyan szakpolitikai, jogi vagy szabályozási keretünk ebben az országban, amely ösztönözné az odajutást.” – Marc Groman
Groman álláspontjával szemben Romine megkérdezte a testületet a technológiai megoldás lehetőségeiről.
Felten azt javasolta, hogy kezdjük azzal, hogy jobban megértsük és alkalmazzuk a statisztikai információk ellenőrzését, és olyan eszközöket építsünk ki, amelyek lehetővé teszik az emberek számára, hogy kölcsönhatásba léphessenek adataikkal és mérsékeljék a negatív hatásokat. Park, aki különösen érdeklődik a kriptográfiai adatvédelmi eszközök iránt, számos módon megnevezett, hogy a kriptográfia segíthet ebben a tekintetben.
"A kriptográfia eszközkészletet biztosít olyan rendszerek felépítéséhez, amelyek információáramlási konfigurációkkal rendelkeznek, és pontosabban szabályozzák a hozzáférést." – Sunoo Park
Az egyik eszköz lehet a nulla tudásalapú igazolás, amely lehetővé teszi az adatok részleges megosztását, miközben más szempontokat az entitások előtt titokban tart. Példát hozott arra, hogy egy kidobó személy személyi igazolványokat ellenőrzött, hogy bejusson egy bárba – nulla tudású bizonyítékokkal igazolhatja, hogy Ön 21 éves, anélkül, hogy megosztaná az igazolványon feltüntetett címét vagy születésnapját.
Park arra figyelmeztetett, hogy bár a kriptográfia „nagyobb megoldási teret biztosít, amelyet felhasználhatunk a magánélet védelmére”, nem ad választ arra a kérdésre, hogy milyen dolgokat építsünk fel ezekkel az eszközökkel, vagy hogy milyen információkat tartunk megfelelőnek vagy kívánatosnak megosztani. Ezt társadalomként és szakpolitikai kérdésként kell megoldanunk.
Végül a paneltagokat megkérdezték, hogy miért kell törődniük az emberekkel. Mi van, ha nincs rejtegetnivalójuk? Felten nevetést szerzett a tömegből, és azzal viccelődött, hogy mindenkinek van rejtegetnivalója. Komolyabb megjegyzéssel folytatta az adatprofilalkotás lehetséges kárainak kiemelését.
"Az emberek odakint átfogó modellt építenek arra vonatkozóan, hogy ki vagy és mit fogsz valószínűleg csinálni." – Ed Felten
Már rémisztő gondolat, ezek a feltételezések tévesek lehetnek, és néha korlátozzák a lehetőségeket és a „cselekvési szabadságot” a jövőben. Groman rámutatott egy másik közös szálra a panelek megbeszélései során – annak fontosságára, hogy felismerjük, hogy egyes közösségeket aránytalanul nagy hatás éri. A tét nagyobb lehet annak érdekében, hogy bizonyos adatokat titokban tartsunk, legyen szó szexuális irányultságról, nemről, rasszról vagy bántalmazott nőkről vagy gyermekekről.
A kérdezz-felelek során a 3. panel korábbi előadója, Ben Zorn visszatért az AI betanítására használt adatok előnyeire. Megkérdezte, mit lehet tenni az AI betanítására használt adatkészleteken keresztül kiszivárogtatott személyes információkkal kapcsolatban.
Felten rámutatott, hogy hacsak nem használsz szigorú módszert az információ szivárgásának szándékos megállítására, akkor az információ áramlani fog. Éppen ezért olyan fontos, hogy olyan szigorú és bizonyítható módszerek kidolgozására összpontosítsunk, mint például a magánélet megőrzését célzó gépi tanulás, valamint a csepegtető hatás szabályozására szolgáló interfészek.
A Megas remekül összefoglalta, hogy végül nem tudunk mindenkit betanítani, de biztosíthatunk egy olyan keretet az embereknek, amely lehetővé teszi számukra, hogy gondolkodjanak a kockázatokról, és olyan eszközöket adjunk nekik, amelyekkel nagyobb kontrollt tudnak adni adataik felett. A teljes felvételt megtekintheti a CCC weboldal vagy A NITRD YouTube csatornája.
Figyelje a sorozat utolsó blogját, 5. panel: Hogyan lehet a technológia a társadalom javára: Az alapkutatás perspektíváinak szélesítése.
