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街行く人を認識し、ソーシャルメディアからプライバシを引き出す研究

Haruka Ueda
2011年8月2日, 午後01:00 in Cmu
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Facebookをはじめ、いくつかのソーシャルメディアサービスでは、投稿した写真の顔を認識して個人を特定するような技術が一般的になりつつあります。しかし投稿した写真から映っている人のプロフィールを導けるということは、街を歩く人達の顔からだって同じことができるはずです。というわけで実際に研究してみたのが、カーネギーメロン大学 Alessandro Acquisti 准教授らのチーム。ごく一般的な顔認識技術と、ソーシャルメディアサービスで公開されている情報をクラウド上で結びつけることにより、プライバシ情報を取得できるという実証実験を三種類行いました。

ひとつ目の実験は、オンラインの出会い系サービスを利用したもの。こうしたサービスではまず写真だけが公開され、プロフィールは非公開になっているはずです。しかし実験によれば、公開された写真を分析して他のソーシャルメディアから情報を引っぱってくることにより、利用者の特定ができてしまったとのこと。ふたつ目の実験では大学のキャンパスを歩く人達に対して同様の顔認識実験を行い、やはり成功。さらに第三の実験では、顔写真から個人の趣味や、場合によっては社会保障番号などのプライバシ情報まで予測することができてしまいました。結果の詳細は今月4日に開催されるセキュリティカンファレンス Black Hat で発表される予定。

まさにプライバシの死というような話ですが、実験ではいずれもFacebookなどの実データを利用したとはいえ、あらかじめ研究グループが用意した一定量のデータセットで行われたものですので、たとえば全Facebookユーザをカメラひとつで認識できるようになったというわけではありません。そもそも「認識に成功(する例もあった)」と「一定の精度で認識できる」のあいだには大きな差があります。それでも、特別すばらしいソフトウェアも膨大なデータセットの準備もせず、簡単に手に入る材料だけでこれだけのことができてしまったのは、なかなかおそろしい話ではないでしょうか。顔認識の精度やクラウドの処理能力が向上すればさらに大勢の人を特定できるようになるでしょうし、対象を絞った限定的な使い方であれば今でも十分な効力がありそうです。

実験結果について「人の顔はオンラインの人格とオフラインの人格を実際に結びつける」とは、Acquisti准教授のコメント。「もしオンラインで公開された自分たちの写真にタグ付けをすれば、一般に匿名であると思っているような環境においても、見知らぬ人によって顔から名前に結びつけられる可能性がある」と警告しています。なんだか顔認識されないための迷彩メイクもあながち冗談とは思えなくなってきました。

ちなみに研究グループは顔認識からプロフィールを導くモバイルアプリも開発できたということなので、ある意味ではまったく新しい AR の時代が拓けつつあるということなのかもしれません。実はスカウターはクラウド連携デバイスで、「戦闘力たったの5」はソーシャルメディアに公開している経歴から分析された結果である......という新説も生まれそうです。

Forbes blogs



Face Recognition Software, Social Media Sites Increase Privacy Risks, Says New Carnegie Mellon Study

Researchers Demonstrate Ability To Predict Social Security Numbers from People's Faces

PITTSBURGH-It is possible to identify strangers and gain their personal information - perhaps even their social security numbers - by using face recognition software and social media profiles, according to a new study by Carnegie Mellon University's Alessandro Acquisti and his research team. The results of the study will be presented Aug. 4 at Black Hat, a security conference in Las Vegas.

"A person's face is the veritable link between her offline and online identities," said Acquisti, associate professor of information technology and public policy at the Heinz College and a Carnegie Mellon CyLab researcher. "When we share tagged photos of ourselves online, it becomes possible for others to link our face to our names in situations where we would normally expect anonymity."

Acquisti said his research team, which included CMU postdoctoral fellows Ralph Gross and Fred Stutzman, combined three technologies - an off-the-shelf face recognizer, cloud computing and publicly available information from social network sites - to identify individuals online and offline in the physical world. Since these technologies are also accessible by end-users, the results foreshadow a future when we all may be recognizable on the street - not just by friends or government agencies using sophisticated devices, but by anyone with a smartphone and Internet connection.

The team ran three experiments and developed one mobile phone application.

In one experiment, Acquisti's team identified individuals on a popular online dating site where members protect their privacy through pseudonyms. In a second experiment, they identified students walking on campus - based on their profile photos on Facebook. In a third experiment, the research team predicted personal interests and, in some cases, even the Social Security numbers of the students, beginning with only a photo of their faces.

Carnegie Mellon researchers also built a smartphone application to demonstrate the ability of making the same sensitive inferences in real-time. In an example of "augmented reality," the application uses offline and online data to overlay personal and private information over the target's face on the device's screen.

"The seamless merging of online and offline data that face recognition and social media make possible raises the issue of what privacy will mean in an augmented reality world," Acquisti said.

Cloud computing will continue to improve performance times at cheaper prices, and online people-tagging and face recognition software will continue to provide more means of identification.

"Ultimately, all this access is going to force us to reconsider our notions of privacy," Acquisti said. "It may also affect how we interact with each other. Through natural evolution, human beings have evolved mechanisms to assign and manage trust in face-to-face interactions. Will we rely on our instincts or on our devices, when mobile phones can predict personal and sensitive information about a person?"




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