Контакты
Подписка
МЕНЮ
Контакты
Подписка

Сезар Идальго, исследователь: данные абонентов рано или поздно должны были подвергнуться сомнительному использованию

Сезар Идальго, исследователь: данные абонентов рано или поздно должны были подвергнуться сомнительному использованию

Сезар Идальго, исследователь: данные абонентов рано или поздно должны были подвергнуться сомнительному использованию


26.06.2013



 

Статью "Индивид в толпе: мобильность людей и границы частной жизни" цитировали многие СМИ как объяснение того, почему наши метаданные имеют значение.

"Если вы следили за негативными последствиями случившегося на прошлой неделе разоблачения слежки Агентства национальной безопасности, вы, возможно, видели постоянные ссылки на некое "недавнее исследование Массачусетского технологического института", - пишет обозреватель Foreign Policy  Джошуа Китинг.

"Авторы статьи из Массачусетского института и из Левенского католического университета (Бельгия) изучили записи анонимных данных мобильных телефонов 1,5 миллионов людей в "маленькой европейской стране" за 15 месяцев. (Они не особо распространяются о том, как они получили эти данные)", - говорится в статье.

Хотя имен, адресов или телефонных номеров не приводилось, по сути дела, информации о времени звонка и местоположении ближайшей мобильной вышки-ретранслятора было достаточно, чтобы идентифицировать 95% людей в базе данных, передает корреспондент.

"Мы используем аналогию с отпечатками пальцев", - сообщил один из исследователей, Ив-Александр де Монжуа.

"Поскольку мобильные операторы, такие как Verizon, должны сохранять данные такого рода для учета вызовов и времени разговора абонента, в частности для обслуживания клиентов, представляется неизбежным, что они рано или поздно должны были подвергнуться сомнительному использованию", - приводит слова другого исследователя, Сезара Идальго, автор статьи.

Де Монжуа выразил надежду, что это, по крайней мере, станет тревожным сигналом, благодаря которому общественность осознает, как много информации она делает доступной.

Упомянутое исследование показывает: когда речь идет о значительных наборах метаданных, нет четкой грани между анонимными и не анонимными данными. "Достижение анонимности по-настоящему трудно и может быть даже алгоритмически невозможно", - приводит выводы ученых Джошуа Китинг.

Истояник:
Inopressa.ru по материалам Foreign Policy