Сигнали мобільних телефонів та Bluetooth можуть перетворити придорожні камери на значно багатші інструменти відстеження.
Уявіть, що ви їдете на роботу з тим самим колегою майже щоранку. Коли автомобіль проїжджає повз зчитувач номерних знаків, камера фіксує його, і через дані про транспортний засіб його можна пов’язати з зареєстрованим власником. Поряд з ним інший датчик виявляє сигнали, що транслюються сусідніми пристроями, такими як ваш телефон та смарт-годинник вашого колеги.
Після кількох поїздок програмне забезпечення може розпізнавати деякі з цих пристроїв як постійний електронний підпис, пов’язаний з автомобілем. Через кілька тижнів один із таких сигналів з’являється поряд з іншим автомобілем, пов’язаним із розслідуванням. Сам сигнал може не містити імені власника, але його попередня асоціація з відомим транспортним засобом дає слідчим ще одну зачіпку, яку можна використати для встановлення особи, що мала при собі цей пристрій.
SignalTrace, система, що продається компанією Leonardo, розроблена для роботи разом з автоматичними зчитувачами номерних знаків. Компанія стверджує, що вона може розпізнавати групи споживчих пристроїв, які регулярно рухаються разом, а потім пов’язувати їх з даними номерних знаків та геолокацією із часовими позначками. Після цього шаблон можна шукати, навіть якщо поліцейський слідчий не знає номерного знака.
Я — дослідниця, яка вивчає взаємозв’язок між управлінням даними, цифровими технологіями та урядами, зокрема технологіями спостереження. Я бачу, що SignalTrace може змінити спосіб проведення поліцейських розслідувань, акцентуючи увагу на переміщеннях та асоціаціях людей ще до того, як стануть відомі їхні особи.
SignalTrace — це перевірена та комерціалізована можливість, але ще не усталена поліцейська практика. Один зі звітів вказує, що кілька таких пристроїв встановлено в Оксон-Гілл, штат Меріленд, а попередня технологія компанії фігурує в офіційному контракті штату Нью-Йорк.
Вузьке визначення ідентифікації
У новій пояснювальній записці Leonardo стверджує, що SignalTrace «не ідентифікує людей». Компанія зазначає, що система «лише збирає електронні підписи» з сигналів, що вже транслюються, таких як Bluetooth або теги радіочастотної ідентифікації. Ці підписи самі по собі не розкривають особу. Компанія заявляє, що результати мають бути підтверджені звичайними слідчими методами.
Однак цей опис базується на вузькому розумінні ідентичності. Датчик може не витягувати юридичне ім’я з телефону, але поліція все одно може встановити, хто, ймовірно, володіє пристроєм, пов’язавши його сигнал з іншими даними. Наприклад, один і той самий сигнал може неодноразово з’являтися з автомобілем, зареєстрованим на певну особу, біля будинку цієї особи, або поряд з іншим пристроєм, уже пов’язаним з відомим підозрюваним. Це означає, що людина може стати частиною розслідування через те, де неодноразово з’являвся її пристрій і біля кого він з’являвся, навіть якщо у поліції не було жодних підстав підозрювати цю особу з самого початку.
На сторінці продукту SignalTrace від Leonardo зазначено, що система зберігає електронні відбитки для подальших запитів і може розпізнавати транспортний засіб, не бачачи його номерного знака. В окремому описі продукту зазначено, що технологія допомагає ідентифікувати підозрюваних за сукупністю пристроїв, які вони носять. Патент, що лежить в основі системи, описує цілі, якими можуть бути люди або транспортні засоби. Він також описує пошукові підписи, які можна корелювати з візуальними ідентифікаторами та використовувати для відстеження цілі в різних місцях.
SignalTrace може почати з анонімного шаблону, але його цінність полягає в розпізнаванні цього шаблону знову та його зв’язуванні з інформацією, яка вже є у поліції. Як тільки офіцер пов’язує повторюваний підпис з даними номерного знака або матеріалами справи, відсутність імені в оригінальному сигналі майже не дає захисту.
Анонімний ідентифікатор все ще може бути персональним
Федеральні рекомендації щодо конфіденційності не обмежують ідентифікаційну інформацію лише іменами. Національний інститут стандартів і технологій визначає персонально ідентифіковану інформацію як дані, що можуть розрізнити або відстежити особу, чи то самостійно, чи в поєднанні з іншими пов’язаними даними. Ключове питання — чи можуть дані виділити конкретну особу та відстежувати її з часом.
Дослідження мобільних даних — записів, зібраних з мобільних пристроїв людей, що вказують на їхні переміщення — допомагає пояснити ризик. У дослідженні, опублікованому в журналі Scientific Reports, було проаналізовано 15 місяців записів, що охоплювали 1,5 мільйона людей. Чотирьох точок у часі та місці було достатньо, щоб унікально ідентифікувати 95% людей у наборі даних. Дослідження не тестувало SignalTrace, але воно показує, чому повторювані переміщення можуть зробити нібито анонімний запис унікальним.
Верховний суд визнав, що дані про місцезнаходження телефону можуть розкривати набагато більше, ніж просто переміщення. У справі “Карпентер проти Сполучених Штатів” суд дійшов висновку, що люди мають обґрунтовані очікування конфіденційності щодо записів своїх фізичних переміщень.
Суд розширив цю логіку у своєму рішенні від червня 2026 року у справі “Чатрі проти Сполучених Штатів”. Поліція, розслідуючи пограбування банку, використала певний вид ордера для отримання анонімізованих даних про місцезнаходження телефонів поблизу банку, звузила список на основі їхніх переміщень і врешті-решт отримала імена кількох користувачів. Судді постановили, що отримання даних про місцезнаходження є обшуком відповідно до Четвертої поправки. Також зазначалося, що навіть короткостроковий моніторинг може розкрити політичні, сімейні та інші зв’язки.
Це рішення не визначає, чи збір поліцією бездротових сигналів, виявлених SignalTrace, також вважатиметься обшуком. Справа “Чатрі” стосувалася даних про місцезнаходження, тоді як SignalTrace призначений для виявлення сигналів, що транслюються з найближчих пристроїв. Але ці дві технології порушують пов’язане питання: які захисні механізми Четвертої поправки застосовуються, коли поліція починає з неідентифікованих пристроїв і використовує їхні переміщення для встановлення того, хто може бути пов’язаний із подією чи іншою особою?
Коли близькість стає слідчою зачіпкою
Глибша проблема полягає в асоціаціях. Повторюваний кластер може відображати сімейний розклад або спільну поїздку на роботу. Він також може охоплювати колег-протестувальників або пасажирів, які випадково подорожують разом. Система просто фіксує, коли люди перебувають поруч одне з одним — вона не може знати, чому вони були близько.
Пристрій може бути позиченим або залишеним в автомобілі. Придорожній датчик може зафіксувати когось, хто стоїть поруч. Навіть точна відповідність між пристроєм і транспортним засобом не встановлює, хто саме ним користувався в певний день.
Однак шаблон може привернути увагу поліції. Leonardo стверджує, що SignalTrace розроблений для пошуку зачіпок. Зачіпки впливають на те, які записи запитують офіцери та чиї переміщення отримують подальший розгляд. До того часу, коли слідчий пов’яже це з ім’ям, виведена асоціація вже сформувала розслідування.
Дослідження, опубліковане в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences, ілюструє силу виведення взаємозв’язків. Дослідники відстежували 94 учасників за допомогою телефонів, які записували дані про близькість Bluetooth та патерни дзвінків. Вони виявили, що моделі поведінки могли точно класифікувати 95% взаємно повідомлених дружніх стосунків, причому близькість поза роботою та в позаурочний час відігравала важливу роль у розрізненні друзів від інших людей, які регулярно зустрічалися.
SignalTrace використовує інший метод, і жодне незалежне дослідження не показало порівнянної ефективності. Проте дослідження демонструє, що повторювана близькість може виявляти соціальні зв’язки.
Це має значення, наприклад, під час протесту. Людина може привернути увагу поліції, оскільки її пристрій неодноразово з’являвся біля групи, що перебуває під слідством. Висновок випливатиме з кола спілкування, а не з дії, приписаної цій особі.
Коли анонімні сигнали стають ідентифікуючими
SignalTrace демонструє ширші зміни в практиці спостереження. Слідчим більше не може знадобитися починати з відомої особи чи транспортного засобу. Натомість вони можуть почати з повторюваних моделей переміщень та близькості, а потім використовувати інші дані для ідентифікації пов’язаних з ними людей.
Ця відмінність важлива, оскільки електронний підпис може стати ідентифікуючим, не містячи імені. Телефон, виявлений поруч з одними й тими ж пристроями протягом тривалого часу, може виявити стосунки ще до того, як поліція дізнається, хто ним володіє.
Таким чином, SignalTrace порушує питання, на яке існуючі правила для зчитувачів номерних знаків не дають повної відповіді: як закон має ставитися до систем, що ідентифікують людей опосередковано через шаблони та асоціації, які створюють їхні пристрої?
Ніколь М. Беннет — кандидатка наук з географії та заступниця директора Центру досліджень біженців в Університеті Індіани.
Ця стаття перевидана з The Conversation за ліцензією Creative Commons. Читайте оригінальну статтю.
Джерело новини: arstechnica.com