Le DHS travaille pour accéder à 300 millions de photos de reconnaissance faciale supplémentaires

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HHistoriquement, les agences fédérales comme le FBI et le Department of Homeland Security ont dû s’appuyer sur leurs propres données pour exécuter la reconnaissance faciale ou la recherche automatisée d’empreintes digitales. Par exemple, le DHS a accès aux photos de personnes qui ont franchi la frontière américaine; le FBI a une base de données de mugshots.

Mais maintenant, les agences fédérales s’efforcent d’élargir considérablement l’accès aux bases de données de reconnaissance faciale évaluation de la confidentialité publié par le Département de la sécurité intérieure au début du mois. Cette décision permettrait au DHS de rechercher plus facilement les énormes bases de données des détenteurs de passeports ou de visas, ainsi que de nombreuses personnes en contact avec le système de justice pénale.

Le DHS, qui gère sa propre base de données d’empreintes digitales, d’images faciales et d’iris, relie actuellement ses systèmes à des bases de données similaires gérées par le FBI, le ministère de la Défense et le département d’État.

Le DHS dispose de données biométriques sur plus de 250 millions de personnes, généralement collectées dans les aéroports et autres postes frontaliers. Mais ce n’est pas la plus grande base de données de ces agences. Cette base de données appartient à la base de données consulaire consolidée du département d’État, qui contient 290 millions de documents de passeport, 184 millions de visas et 25 millions de documents sur les citoyens à l’étranger, selon un rapport de 2016. Rapport ABC News.

Ensuite, il y a la base de données du FBI, qui contient 38 millions de photos associées aux empreintes digitales, selon le rapport du DHS, et au moins 7,4 millions d’identités dans la base de données du DoD, comme OneZero signalé l’année dernière.

La suppression des barrières entre les bases de données de reconnaissance faciale permet aux agences d’exécuter encore plus de recherches. Actuellement, si le DHS veut utiliser la base de données du FBI, il doit ouvrir une enquête conjointe avec le département, selon l’évaluation de la confidentialité du DHS. La possibilité de lier des bases de données faciliterait probablement la recherche dans les bases de données fédérales sans impliquer directement l’organisation qui gère la base de données.

Alors que l’évaluation de la vie privée du DHS indique que la reconnaissance faciale n’est utilisée que pour des cas comme le trafic d’enfants et les opérations transnationales connues de trafic de drogue, cela n’a pas été le cas dans la pratique. L’année dernière, il a été révélé que ICE, une filiale de DHS, avait utilisé la reconnaissance faciale pour scanner les visages de trois bases de données de permis de conduire des États, à la recherche d’immigrants illégaux avec permis.

Tout cela signifie que, que cela vous plaise ou non, si vous avez un passeport, un visa ou si vous avez été dans le système de justice pénale, votre visage est désormais à prendre – et certaines des agences les plus puissantes du gouvernement y ont désormais accès. .

Voici quelques autres A.I. la recherche de la semaine, qui n’a pas à voir avec la surveillance de masse.

Et si vous pouviez entendre une photo? Bien que les chercheurs derrière cette étude n’aient pas fourni d’échantillons à écouter, ils explorent la faisabilité mathématique de la traduction d’images en audio, que les humains pourraient ensuite apprendre à reconnaître comme la parole. C’est une idée lointaine, mais elle pourrait être intéressante pour ceux qui ne peuvent pas voir, ou une autre forme de communication technologique.

Nous vivons dans un monde de plus en plus numérique, et qui pourrait maintenant être soumis à une réplication complète avec des objets 3D. Cet article décrit un moyen de générer un modèle 3D à partir d’une seule image, ce qui signifie que n’importe quelle photo sur Internet pourrait être du fourrage pour une version numérisée compatible avec la réalité virtuelle ou augmentée.

Les chercheurs de Google ont trouvé un moyen d’utiliser un algorithme d’apprentissage en profondeur pour compresser plus efficacement les fichiers 3D, ce qui signifie que même lorsque tout est entièrement recréé numériquement, il peut ne pas occuper tout l’espace de stockage de votre téléphone. Dans un exemple, un objet 3D est réduit à seulement 79 Ko, environ 200 fois plus petit qu’un fichier de musique typique.