이미지로 오르나 와치먼 

미국 경찰은 Black Lives Matter 시위자들을 추적하기 위해 기술에 눈을 돌리고 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼의 콘텐츠 및 제휴 사이트 이 도구였다 당국에서 시위자를 확인하다 그들의 얼굴, 옷, 머리카락의 사진 또는 그들이 시위 중에 게시. 한편, 드론 추가되었습니다 시위 장면을 캡처하는 경찰 자체 수단에.

기술 기반의 국가 감시를 민주적 시위에 대한 경찰의 대응에 포함시키는 것은 위험한 선례가됩니다. 이것이 시위대를 표적으로 삼기 위해 경찰에게주는 힘이 남용 될 수 있고 언론과 집회의 자유에 냉혹 한 영향을 미칠 위험이 있습니다. 이것은 미국 법 집행 기관의 침입에 대한 증거를 고려할 때 Black Lives Matter의 경우 특히 그렇습니다. 백인 우월 주의자들에 의해.

또한 인터넷에 연결된 장치의 급속한 확장 덕분에 기술로 수집되고 법 집행 기관에 잠재적으로 제공되는 사람들에 대한 데이터의 양이 증가 할 것입니다. 사물의 인터넷, 또는 IoT).

사물 인터넷을 확인하지 않으면 당국은 기술 사용자와 구경꾼 모두에 대한 정보를 채굴 할 수있는 무한한 방법을 당국에 제공 할 수 있습니다. 다음과 같은 음성 작동 보조 아마존 알렉사 Google Home은 대화 내용을 녹음합니다. 스마트 시계 과 피트니스 트래커 우리의 움직임을 모니터링하고, 심지어 많은 전통적인 가전 제품들도 우리에 대한 데이터를 수집합니다. 스마트 냉장고 에 세탁기.

이러한 장치의 증가하는 보급과 다양성은 엄청난 양의 데이터가 우리에게 컴파일 될 수 있습니다. 사용자 서비스 개선 또는 타겟 광고의 이름으로 기업에 의해. 하지만 덕분에 최근 감시 법, 주 당국은 또한 이 데이터의 많은 양. 그리고 정부 기관은 이미 사물 인터넷이 제공하는 새로운 기능을 활용하기 시작했습니다.

예를 들어, 비디오 영상을 녹화 할 수있는 인터넷 연결 Amazon Ring 초인종과 같은 일부 IoT 기술은 주 감시 인프라. 반지 경찰과의 파트너십 카메라 위치에 대한 액세스 권한을 부여하여 특정 장치 소유자로부터 영상을 요청할 수 있습니다 (그리고 거부 할 경우 영장으로 획득).

일부 거래는 초인종을 대중에게 제공하는 것과 관련이 있습니다. 무료로. 이로 인해 저렴한 상태 모니터링 네트워크가 효과적으로 생성됩니다. 인종 프로파일 링 사용자들 사이에서.

시위대에 대한 위협

IoT 기술 또한 사용할 수 있습니다 특히 시위자, 활동가 및 언론인에 반대합니다. 수집 된 데이터는 소셜 미디어 게시물보다 훨씬 더 효과적으로 사람을 식별하거나 추적하는 데 사용될 수있을뿐만 아니라 기술에 대한 의존도는 사람과 그룹을 떠날 수 있습니다. 사이버 공격에 취약.

예를 들어, 홍콩 시위자들의 의사 소통을 방해하고 더 쉽게 모니터링 할 수있는 덜 안전한 채널을 사용하도록 강요하려는 시도를 보았습니다. 기회도 있습니다. 해킹 가능한 인터넷 연결 자동차의 부상 시위에 대한 차량 공격을 더 많이 초래할 수 있습니다. 미국의 반 인종 차별 시위.

이러한 위협에도 불구하고 최근의 연구 특히 언론인이 자신을 표적으로 삼는 데 사용되는 IoT 기술을 일반적으로 인식하거나 보호하지 않는다는 것을 보여줍니다. 또한 IoT 장치를 사용하지 않거나 소유하지 않더라도 IoT 장치에서 데이터를 수집하는 것은 곧 멈출 수 없을 것입니다. 연구의 일환으로 34 명의 사이버 보안 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시한 결과 76.5 %가 향후 XNUMX 년 이내에 사람들이 IoT와의 상호 작용을 거부 할 수 없을 것이라고 생각하는 것으로 나타났습니다.

촬영하지 않고 주거 거리를 걸을 수 없거나 대화를 녹음하지 않고 의사 대기실에있는 동안 가족과 이야기 할 수 없습니다. 활동가와 시위자들에게 주에 접근 할 수있는 기술과 데이터베이스의 엄청난 보급은 새로 출시 된 사람들이 보여주는 것처럼 식별, 추적 및 감시의 위험이 계속 증가한다는 것을 의미합니다. 감시의지도 책.

IoT를 통한 국가 감시의 위협이 증가함에 따라 활동가들은 스스로를 보호하기위한 조치를 취하기 시작했습니다. 더 많은 것 인식되기 본질적으로 개인화 된 추적 장치 인 등록 된 스마트 폰을 시위에 가져가는 위험에 대해 다른 사람들은 최근 홍콩에서 시위대의 예를 따르고 있습니다. 비공식적 인 올 블랙 "유니폼"을 채택 당국이 온라인 사진에서 개인을 식별하기 어렵게 만들기 위해 안면 마스크로 완성됩니다.

앱 시그널은 안전하고 독립적이며 암호화 된 메시지를 제공 할뿐만 아니라, 경찰이 시위대에 대한 기술적 식별에 응답했습니다. 사진 속 인물의 얼굴을 흐리게하는 도구. 픽셀 화 된 사진을 흐리게 처리 할 수있는 프로그램이 존재하지만 너무 많은 소프트웨어가 구축되지 않았다는 사실 흑인을 염두에두고 아이러니하게 만들 수있다 드러내는 데 더 나쁜 유색 인종의 얼굴.

이 문제는 특히 항의 할 권리를 행사하는 사람들이 자신의 데이터를 사용하여 데이터를 사용할 때 기술이 결코 중립적이지 않다는 것을 상기시킵니다. 이 경우 구조적 인종 차별에 맞서 싸우는 사람들과 흑인과 원주민에 대한 경찰의 잔인 함을 반대합니다.

저자에 관하여

Anjuli RK Shere, 사이버 보안 박사 연구원, 옥스퍼드 대학 과 제이슨 간호사, 사이버 보안 조교수, 켄트 대학교

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