A SignalTrace azt állítja, hogy nem azonosítja az embereket, de a szakértők szerint ez az állítás nem állja meg a helyét
Képzelje el, hogy a legtöbb reggel ugyanazzal a kollégával utazik munkába. A rendszámtábla-leolvasó mellett elhaladva a kamera rögzíti az autót, amely a járműnyilvántartáson keresztül a regisztrált tulajdonosához köthető. Mellette egy másik érzékelő érzékeli a közelben utazó eszközök, például a telefon és a kollégája okosórája által sugárzott jeleket.
Elegendő út után a szoftver egyes eszközöket a járműhöz kapcsolódó ismétlődő elektronikus aláírásként kezelhet. Hetekkel később ugyanaz a készülék jele jelenik meg egy másik, nyomozáshoz kapcsolódó autó mellett. Előfordulhat, hogy maga a jel nem tartalmazza a tulajdonos nevét, de egy ismert járművel való korábbi kapcsolata újabb támpontot ad a nyomozóknak, amelyek segítségével kideríthetik, ki hordozta az eszközt.
A Leonardo biztonsági cég által forgalmazott SignalTrace rendszert úgy tervezték, hogy az automatikus rendszámtábla-olvasók mellett működjön. A vállalat azt állítja, hogy képes felismerni a rendszeresen együtt mozgó fogyasztói eszközök csoportjait, majd társítani tudja őket a rendszámtáblákkal és az időbélyeggel ellátott helyekkel. A minta ezután még akkor is kereshető, ha a rendőrségi nyomozó nem ismeri a rendszámot.
A szerkesztő megjegyzése:
A vendégszerző Nicole M. Bennett Ph.D. Földrajz szakos kandidátus és igazgatóhelyettes az Indiana Egyetem Menekültügyi Tanulmányi Központjában. Kutató, aki a migráció, az adatkezelés és a digitális technológiák metszéspontját tanulmányozza, és arra összpontosít, hogy a mesterséges intelligencia és az algoritmikus rendszerek hogyan alakítják át a globális mobilitást és a humanitárius reakciókat. Ezt a cikket a The Conversation újból közzétettük Creative Commons licenc alatt.
Kutató vagyok, aki az adatkezelés, a digitális technológiák és a kormányzat metszéspontját tanulmányozza, beleértve a felügyeleti technológiákat is. Úgy látom, hogy a SignalTrace tovább változtathatja azt, ahogyan a rendőrség a nyomozást lefolytatja, hangsúlyt fektetve az emberek mozgására és asszociációira, még mielőtt kilétük kiderülne.
A SignalTrace tesztelt és forgalomba hozott képesség, de még nem bevett rendőrségi gyakorlat. Az egyik jelentés szerint több készüléket a marylandi Oxon Hillben telepítettek, és a cég elődtechnológiája megjelenik a New York állam hivatalos szerződéses árlistáján.
Az azonosítás szűk definíciója
Leonardo új magyarázólapja szerint a SignalTrace „nem azonosítja az embereket”. Azt mondja, hogy a rendszer „csak az elektronikus aláírásokat gyűjti” a már sugárzott jelekből, például Bluetooth- vagy rádiófrekvenciás azonosító címkékből. Ezek az aláírások önmagukban nem fedik fel egy személy kilétét. A vállalat szerint a kimenetet szokásos vizsgálati módszerekkel kell megerősíteni.
Ez a leírás azonban az identitás szűk jelentésére támaszkodik. Előfordulhat, hogy a szenzor nem húz ki hivatalos nevet a telefonról, de a rendőrség így is ki tudja deríteni, hogy valószínűleg kié az eszköz, ha a jelét más rekordokhoz kapcsolja. Például ugyanaz a jel ismételten megjelenhet egy személyhez regisztrált autónál, az adott személy otthonán kívül, vagy egy másik, egy ismert témához már csatlakoztatott eszköz mellett. Ez azt jelenti, hogy egy személy a nyomozás részese lehet annak miatt, hogy hol jelent meg ismételten az eszköze, és kinek a közelében, még akkor is, ha a rendőrségnek kezdetben nem volt oka gyanakodni az illetőre.
A Leonardo SignalTrace termékoldala szerint a rendszer elektronikus ujjlenyomatokat tárol a későbbi lekérdezésekhez, és képes felismerni a járművet anélkül, hogy látná a rendszámát. Egy külön terméklapon az szerepel, hogy a technológia segít azonosítani a gyanúsítottakat az általuk szállított eszközökön keresztül. A rendszer mögötti szabadalom olyan célpontokat ír le, amelyek lehetnek emberek vagy járművek. Leírja a kereshető aláírásokat is, amelyek vizuális azonosítókkal korrelálhatók, és a célpontok több helyen történő nyomon követésére használhatók.
A SignalTrace kezdődhet egy névtelen mintával, de értéke abból adódik, hogy újra felismeri ezt a mintát, és összekapcsolja a rendőrség által már birtokolt információkkal. Ha egy tiszt egy ismétlődő aláírást összekapcsol egy rendszámtáblával vagy ügyirattal, a név hiánya az eredeti jelben csekély védelmet nyújt.
A névtelen azonosító továbbra is lehet személyes
A szövetségi adatvédelmi útmutatás nem korlátozza az azonosító információkat a nevekre. A National Institute of Standards and Technology meghatározása szerint a személyazonosításra alkalmas információ olyan adat, amely képes megkülönböztetni vagy nyomon követni egy személy személyazonosságát, akár önmagában, akár összekapcsolható információkkal kombinálva. A kulcskérdés az, hogy az adatok kiemelhetnek-e valakit, és követhetik-e őket az idő múlásával.
A mobilitási adatokkal kapcsolatos kutatások – az emberek mobileszközeiről gyűjtött rekordok, amelyek jelzik, hogy merre jártak – segít megmagyarázni a kockázatot. A Scientific Reports folyóiratban megjelent tanulmány 15 hónapnyi rekordot vizsgált 1,5 millió emberre vonatkozóan. Négy idő- és helypont elegendő volt az adatkészletben szereplő emberek 95%-ának egyedi azonosításához. A tanulmány nem tesztelte a SignalTrace-t, de megmutatja, hogy az ismételt mozgás miért tehet megkülönböztetővé egy állítólagos névtelen rekordot.
A Legfelsőbb Bíróság elismerte, hogy a telefon helymeghatározási adatai sokkal többet árulnak el, mint a mozgás. A Carpenter kontra Egyesült Államok ügyben a bíróság arra a következtetésre jutott, hogy az emberek ésszerűen elvárják a magánélet védelmét fizikai mozgásaik nyilvántartásában.
A bíróság ezt az érvelést kiterjesztette a 2026. júniusi Chatrie kontra Egyesült Államok ügyben hozott határozatában. A bankrablás ügyében nyomozó rendőrök egyfajta elfogatóparancsot használtak a bank közelében lévő telefonok névtelen tartózkodási helyének rögzítésére, mozgásuk alapján leszűkítették a listát, és végül több felhasználó nevét is megszerezték. A bírók úgy ítélték meg, hogy a helymeghatározási adatok megszerzése a negyedik kiegészítés szerinti keresésnek minősül. Azt is megjegyezte, hogy még a rövid távú megfigyelés is feltárhat politikai, családi és egyéb társulásokat.
Az ítélet nem határozza meg, hogy a SignalTrace által észlelt vezeték nélküli jelek rendőrségi gyűjtése is keresésnek számít-e. A Chatri eset helymeghatározást tartalmazott, míg a SignalTrace a közeli eszközökről sugárzott jelek észlelésére szolgál. A két technológia azonban felvet egy összefüggő kérdést: Milyen védelem vonatkozik a negyedik módosításra, amikor a rendőrség azonosítatlan eszközökkel kezdi, és a mozgásuk alapján állapítja meg, hogy ki lehet kapcsolatban egy eseménnyel vagy egy másik személlyel?
Az Ön eszközei – és a közelében tartózkodó emberek eszközei – egyedi elektronikus jeleket bocsátanak ki.
Amikor a közelség nyomozási vezetővé válik
A mélyebb probléma az asszociáció. Az ismétlődő fürt családi rutint vagy megosztott ingázást tükrözhet. Megörökítheti a tiltakozó társakat vagy az utasokat is, akik történetesen együtt utaznak. A rendszer egyszerűen megfigyeli, ha az emberek közel vannak egymáshoz – nem tudhatja, hogy az emberek miért voltak közel egymáshoz.
Egy eszköz kölcsönözhető vagy autóban hagyható. Egy út menti szenzor rögzítheti, hogy valaki a közelben áll. Még az eszköz és a jármű közötti helyes egyezés sem határozza meg, hogy egy adott napon ki szállította azt.
Mégis, egy minta irányíthatja a rendőrség figyelmét. Leonardo szerint a SignalTrace-t potenciális ügyfelek fejlesztésére tervezték. Befolyásolja azt, hogy a tisztek milyen nyilvántartást kérnek, és akiknek mozgását további vizsgálat alá vonják. Mire egy nyomozó nevet csatol, a kikövetkeztetett asszociáció már alakította a vizsgálatot.
A Proceedings of the National Academy of Sciences folyóiratban megjelent tanulmány szemlélteti a relációs következtetés erejét. A kutatók 94 résztvevőt követtek nyomon olyan telefonok segítségével, amelyek rögzítették a Bluetooth-közelséget és a hívásmintákat. Azt találták, hogy a viselkedésminták pontosan besorolhatják a kölcsönösen bejelentett barátságok 95%-át, a munkahelyen kívüli és a munkaidőn kívüli közelség pedig fontos szerepet játszik abban, hogy megkülönböztesse a barátokat azoktól a többi embertől, akik rendszeresen találkoznak egymással.
A SignalTrace más módszert használ, és egyetlen független tanulmány sem mutatott hasonló teljesítményt. A kutatás mindazonáltal azt bizonyítja, hogy az ismételt közelség feltárhatja a társadalmi kapcsolatokat.
Ez számít például egy tiltakozáskor. Egy személy azért kerülhet a rendőrség figyelmébe, mert eszköze többször is megjelent egy nyomozás alatt álló csoport közelében. A következtetés az általuk vezetett cégből fakadna, nem pedig az adott személynek tulajdonított cselekedetből.
Amikor az anonim jelek azonosításra alkalmassá válnak
A SignalTrace egy szélesebb körű változást mutat a felügyeleti gyakorlatban. Lehetséges, hogy a nyomozóknak már nem kell egy ismert személlyel vagy járművel kezdeni. Ehelyett kezdhetik a mozgás és a közelség visszatérő mintáival, majd más rekordok segítségével azonosíthatják a hozzájuk kapcsolódó személyeket.
Ez a megkülönböztetés azért fontos, mert az elektronikus aláírás név nélkül is azonosíthatóvá válhat. Az idővel ugyanazon eszközök mellett észlelt telefon felfedheti a kapcsolatot, mielőtt a rendőrség megtudná, kié.
A SignalTrace ezért felvet egy kérdést, amelyre a rendszámtábla-olvasókra vonatkozó jelenlegi szabályok nem adnak teljes választ: Hogyan kezelje a törvény azokat a rendszereket, amelyek közvetetten azonosítják az embereket az eszközeik által létrehozott minták és asszociációk révén?
Árboc-szalagkép: Scott Webb