諾伊理工學(xué)院的一個(gè)研究小組使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法從匿名手機(jī)數(shù)據(jù)中提取了個(gè)人信息，特別是受保護(hù)的年齡和性別等特征，引發(fā)了有關(guān)數(shù)據(jù)安全的問(wèn)題。

該研究由諾伊理工大學(xué)三位教授組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)進(jìn)行，其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)研究副教授VijayK.Gurbani;馬修·夏皮羅，政治學(xué)教授;和社會(huì)科學(xué)副教授YuriMansury。諾伊理工大學(xué)校友LidaKuang(MSCS'19)和SamrudaPobbathi(MSCS'19)加入了他們的行列，他們與Gurbani一起在PLOSOne中發(fā)表了“通過(guò)網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)預(yù)測(cè)年齡和性別：對(duì)隱私的影響和對(duì)政策的影響”.

研究人員使用來(lái)自拉丁美洲一家手機(jī)公司的數(shù)據(jù)，通過(guò)他們的私人通信，相對(duì)輕松地成功地估計(jì)了個(gè)人用戶的性別和年齡。

該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以67%的準(zhǔn)確率估計(jì)性別，其性能明顯優(yōu)于決策樹(shù)、隨機(jī)森林和梯度提升模型等現(xiàn)代技術(shù)。他們還能夠使用相同的模型以78%的準(zhǔn)確率估計(jì)單個(gè)用戶的年齡。

“年齡和性別信息似乎確實(shí)無(wú)害，但人們以邪惡的方式使用這些信息，很多時(shí)候會(huì)帶來(lái)毀滅性的后果，”夏皮羅說(shuō)。

“當(dāng)有惡意的人針對(duì)幼兒進(jìn)行任何事情時(shí)，從銷售到性掠奪，這違反了許多旨在保護(hù)未成年人的法律，例如《兒童在線隱私保》和HIPAA。在年齡范圍的另一端，鑒于老年人的易感性和獲得儲(chǔ)蓄的機(jī)會(huì)，他們成為復(fù)雜的垃圾郵件和網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)攻擊的目標(biāo)。”

這些信息是使用常用的計(jì)算設(shè)備推斷出來(lái)的。該團(tuán)隊(duì)使用具有16GB內(nèi)存的Linux(Fedora)操作系統(tǒng)和具有四個(gè)內(nèi)核的Inteli5-6200UCPU來(lái)運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

“我們用于這項(xiàng)工作的筆記本電腦根本不是獨(dú)家的，”古爾巴尼說(shuō)。“對(duì)于資源充足的對(duì)手來(lái)說(shuō)，將有更強(qiáng)大的機(jī)器可用，包括訪問(wèn)集群計(jì)算，其中多臺(tái)計(jì)算機(jī)配置在一個(gè)集群中，為AI/ML模型提供計(jì)算能力。”

用于進(jìn)行研究的數(shù)據(jù)集尚未公開(kāi)，但Gurbani表示，對(duì)手可以通過(guò)公共Wi-Fi熱點(diǎn)捕獲數(shù)據(jù)或攻擊服務(wù)提供商的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)收集類似的數(shù)據(jù)集。

“正如我們?cè)谡撐闹刑岬降哪菢?，不幸的是，此類攻擊確實(shí)發(fā)生了，而且并不罕見(jiàn)，”古爾巴尼說(shuō)。“收集這些數(shù)據(jù)的過(guò)程并不容易，但也并非不可能。”

這篇論文的目的是開(kāi)啟一場(chǎng)對(duì)話，批判性地審視新興機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)對(duì)隱私法規(guī)的影響。美國(guó)沒(méi)有全國(guó)性的隱私法規(guī)，因此研究人員研究了這些技術(shù)如何削弱歐盟的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例文章，這些文章旨在保護(hù)消費(fèi)者免受迫在眉睫的隱私侵犯威脅。

Gurbani說(shuō)：“機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化決策將成為業(yè)務(wù)流程的主流，這是無(wú)法逃避的現(xiàn)實(shí)。”“當(dāng)前的問(wèn)題是如何使用適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管框架保護(hù)個(gè)人隱私以及社會(huì)和經(jīng)濟(jì)利益免受欺詐。”

Mansury說(shuō)，做到這一點(diǎn)的一種方法是為消費(fèi)者提供“選擇退出選項(xiàng)”，以便在安裝應(yīng)用程序時(shí)保持其個(gè)人信息的私密性。

建議包括對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用合成數(shù)據(jù)而不是用戶觀察，讓數(shù)據(jù)持有者與機(jī)器學(xué)習(xí)專家合作開(kāi)發(fā)最佳實(shí)踐，建立一個(gè)允許用戶選擇退出數(shù)據(jù)共享以保護(hù)個(gè)人信息隱私的監(jiān)管框架，以及更新現(xiàn)有的不合規(guī)協(xié)議。換句話說(shuō)，要解決政策差距以及人工智能的倫理問(wèn)題，還有很多工作要做。

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