Камери зі штучним інтелектом загрожують приватності користувачів

Нове дослідження компанії Surfshark виявило серйозні проблеми з приватністю, пов'язані з використанням розумних камер безпеки зі штучним інтелектом. Сучасні пристрої не лише спостерігають за територією, але й збирають значні обсяги біометричних даних власників і навіть їхніх сусідів.

Експерти з кібербезпеки застерігають, що камери з функціями розпізнавання облич перетворили домашню безпеку на джерело чутливої інформації. Додатки, необхідні для роботи цих пристроїв, збирають особисті дані, які часто не мають відношення до функцій безпеки.

Мігель Форнес, експерт з кібербезпеки компанії Surfshark, пояснює основну проблему: «Уявіть, що раптом найособистіша і найінтимніша частина вашого життя — ваш дім — стає доступною невідомим особам без відомих засобів захисту записів. Центральний ризик полягає не лише у зйомці. Коли люди не можуть свідомо погодитися або відмовитися і не інформовані про те, де зберігаються їхні біометричні дані, які додаткові дані збираються і з ким вони діляться, це створює загрозу приватності».

Дослідження охопило вісім провідних виробників камер безпеки. Шість з них пропонують розпізнавання облич на основі штучного інтелекту, сім надають функцію розумного виявлення транспортних засобів, а всі без винятку мають функції виявлення людей та інтелектуальні сповіщення. Сканування облич або номерних знаків сусідів, особливо без їхньої явної згоди, фахівці вважають серйозною проблемою приватності або навіть порушенням правил захисту персональних даних.

Форнес наводить приклад Amazon Ring, який нещодавно зазнав критики від захисників приватності через функцію «Знайомі обличчя», що ідентифікує людей, зафіксованих камерою. Цей випадок викликав занепокоєння щодо згоди користувачів та обробки біометричних даних.

Експерт підкреслює, що для роботи розумних функцій камери постійно передають дані на сервери виробників. Це не лише записи або знімки. Додатки камер можуть збирати додаткові дані, включаючи місцезнаходження, ідентифікатори пристроїв, контактну інформацію, шаблони використання і навіть біометрію, створюючи паралельний потік стеження.

Особливу небезпеку становлять вразливості в системах безпеки камер. Зловмисники можуть отримати контроль над пристроєм і перетворити його на пряму трансляцію, що шпигує за власником та сусідами. Для таких атак не потрібні високі технічні навички, оскільки існують платформи, які буквально перелічують скомпрометовані вебкамери.

Аналіз практик збору рекламних даних показав значні відмінності між виробниками. Компанія Arlo збирає найбільше типів даних для реклами розробників — п'ять типів. Vivint та Google Nest збирають по чотири типи, SimpliSafe — три, а Amazon Ring та ADT — по одному типу даних.