Anadolu Ajansının (AA) "Teknokrasi ve Teknofaşizm" başlıklı dosya haberinin dördüncü bölümünde, gözetim teknolojilerinin bireylerin cihazlarından ulaşılabilecek bilgiye erişimindeki gelişmeler ve bu kapsamda insan gruplarını izleme kabiliyetlerinin sınırlarına dair olasılıklar ile var olan çalışmalar ele alındı.
Palantir başta olmak üzere bazı teknoloji şirketleri, yüz tanıma, telefon tutuş biçimi ve WiFi sinyalleri gibi veriler üzerinden bireylerin kimliklerini, davranışlarını ve yaşam alanlarını analiz edebilen, kişisel mahremiyeti tehdit eden teknolojiler kullanıyor olabilir.
Güney Kore'de bulunan Chonnam Ulusal Üniversitesinde yapılan araştırma, pantolonun cebine yerleştirilen bir cep telefonunun yerleşik ivmeölçerini kullanarak bireylerin yürüyüş biçimlerine göre kimliklerinin tespit edilebileceğini ortaya koydu.
Çeşitli ivme ölçme yöntemlerinin kullanıldığı araştırmanın sonucunda bazı ölçüm sistemleri yüzde 92'ye kadar doğruluk payı verdi.
Bu araştırma, kişilerin her gün yanlarında taşıdığı cep telefonlarındaki en küçük bir verinin bile gözetim amaçları için nasıl kullanılabileceğini gösterdi.
Almanya'daki Braunschweig Teknik Üniversitesi tarafından yayımlanan makalede de 18-20 kilohertz (kHz) aralığında olan, insanların duyamadığı frekanstaki ultrasonik işaretçilerin bireylerin akıllı telefonları tarafından arka planda sessizce çalışan uygulamalar tarafından nasıl algılandığı incelendi.
Çoğu akıllı telefon mikrofonunun 20 kHz'e kadar olan frekansları algılayabildiği kaydedilen makalede, televizyon, internet siteleri veya mağaza hoparlörü gibi unsurların gönderdiği sinyallerin telefonlar tarafından algılanıp raporlandığı belirtildi.
Makalede, bu unsurlar tarafından gönderilen Frekans Kaydırmalı Anahtarlama (FSK) kullanılarak kodlanmış, ultrases sınırına yakın sinyallerin kullanıcının telefonundaki uygulamalar tarafından "Android AudioRecord sınıfını" kullanarak arka planda sürekli dinlendiği ortaya kondu.
Telefondaki uygulamaların bu şekilde işaretçiyi çözümlediği ve genellikle cihaz bilgilerini (IMEI, Android ID, işletim sistemi sürümü) belirlediği ifade edilen makalede, uygulamaların bu verileri bir izleme sunucusuna rapor edebileceğinin altı çizildi.
İnsan kulağının duyamadığı ultrasonik sinyalleri algılayabilen yazılım geliştirme kiti SilverPush SDK'sini içeren 234 Android uygulamasının incelendiği çalışmada, 20 kişinin katıldığı kontrollü deneyde, katılımcıların hiçbirinin bu sinyalleri fark edememesi, ultrasonik işaretçilerin insan kulağı tarafından duyulamadığını ortaya koydu.
Makalede, ortaya çıkan bu durumun insanların davranış ve alışkanlık motiflerinin bireysel kimliklerle ilişkilendirmesi, her bir cihazda aynı sinyali tespit ederek bir kullanıcının birden fazla cihazının birbiriyle ilişkilendirmesi, kullanıcının kapalı alanlardaki konumunu GPS'ten daha hassas şekilde belirlenmesi ve kriptografik tanımlayıcıları fiziksel cihazın varlığıyla ilişkilendirerek anonimliğin ortadan kalkması gibi risklere yol açacağı vurgulandı.
Çin'deki Beihang Üniversitesinde yapılan çalışmada ise seyrek ve eksik Otomatik Plaka Tanıma (ALPR) verilerinden, araçların tam seyahat rotalarını yeniden oluşturmaya yönelik bir yöntem incelendi.
Çalışma, bir aracın güzergahına ilişkin verilerin büyük kısmı eksik olsa bile aracın izlediği rotanın tamamının önemli ölçüde doğru şekilde yeniden oluşturabileceğini ortaya koydu.
Gözetim altyapısında önemli eksiklikler olsa bile kapsamlı araç takibinin mümkün olduğunu kanıtlayan bu çalışma, aracın hareketine ilişkin sınırlı ve kısmi veriler kullanılarak araçların geçmiş rotalarının yüksek doğrulukla tekrar oluşturulabileceğini gösterdi.
Birey gizliliği açısından önemli sorunlara işaret edilen çalışmada, kişilerin yolculuklarının, sadece küçük bir kısmının kameralar tarafından kaydedilmiş olsa bile şehirler içinde takip edilebilir hale geldiği ortaya çıktı.
Söz konusu çalışma, bu verilerin kolluk kuvvetleri ve trafik planlayıcıları tarafından kullanılabileceğine değindi.
Öte yandan, Palantir gibi gözetim sistemleri kullanan şirketlerin de bu verilerden faydalanabileceğini akıllara getiriyor.
Sadece görüntüler ve ses dalgaları değil bilgisayarlardaki tuş vuruşları bile kimlik belirleme için kullanılabiliyor.
Future Generation Computer Systems dergisinde yayımlanan araştırmada, bilgisayar kullanıcılarının kimlik doğrulaması için statik olmayan bir davranışsal biyometrik yöntem olarak tuş vuruş dinamiklerinin kullanılması incelendi.
Araştırmada, özellikle ardışık tuşlar arasındaki gecikme süreleri, tuş basış süresinin ve tuş vuruşlarının zamanlamasının her birey için nasıl benzersiz bir imza oluşturabileceği analiz edildi.
Tuş vuruşu ritminin, el yazısının benzersizliği ile aynı nörofizyolojik temeli paylaştığı belirtilen araştırmada, bu davranışın doğal bir biyometrik özellik olduğu savunuldu.
Araştırmada, bu biyometrik özelliği tespit etmek için çeşitli yöntemler kullanılırken, bu yöntemlerin doğruluk oranı yüzde 83 ile 92 arasında değişim gösterdi.
Araştırmanın sonucunda, tuş vuruşları ile yapılan tanımlamanın şifre tabanlı kimlik doğrulamaya ek olarak kullanılabilecek kadar başarılı sonuç gösterdiği kaydedildi.
PODCASTTÜMÜNÜ GÖR
