Američki špijuni dobili su ‘zadatak za budale’?

Na temelju onoga što biolog Corey Chivers pretpostavlja u svojoj procjeni djelotvornosti programa za prisluškivanje PRISM, prilično je izazovno pronaći malo vjerojatan događaj (npr. osobu koja je terorist) u bilo kojem vrlo velikom skupu podataka.

Biolog koji se specijalizirao za statistiku izračunao je da unatoč tome što je američka Nacionalna sigurnosna agencija (NSA) navodno razapela široku mrežu prisluškujući Facebook, Google i druge web stranice kako bi pronašla potencijalne teroriste, vjerojatnost da je neki korisnik ili korisnica stvarno terorist iznosi jedan naprema 10.102. Do tog podatka došao je pomoću vrlo pohvalnih procjena o efikasnosti NSA-ina softvera PRISM za identifikaciju terorista, pomoću kojega američki špijuni mogu čitati sadržaje stotina tisuća računa na Facebooku, Gmailu, Skypeu i Appleovom iMessageu kako bi pronašli iglu u plastu sijena.

Na temelju onoga što biolog Corey Chivers pretpostavlja u svojoj procjeni djelotvornosti programa PRISM, prilično je izazovno pronaći malo vjerojatan događaj (npr. osobu koja je terorist) u bilo kojem vrlo velikom skupu podataka.

Chivers je pretpostavio da je NSA-in softver za otkrivanje terorista 99% točan (P (+ | negativac) = 0,99). Također je pretpostavio da je jedan na svakih milijun korisnika iz bilo kojeg od ovih online servisa terorist (P (negativac) = 1/1.000.000). A ovdje je jednadžba kojoj je dodao te brojeve.

P (negativac | +) = P (+ | negativac) P (negativac) / [P (+ | negativac) P (negativac) + P (+ | dobar momak) P (dobar momak)]

Rješenje te jednadžbe daje ovo: P (negativac | +) = 1/10.102. Drugim riječima, jedan na svakih 10.102 pozitivnih pogodaka iz NSA-inog algoritma je zapravo “negativac”.

Međutim, što ako NSA-in algoritam nije točan 99%? Što ako teroristi baš tako ne vole Facebook i Gmail kako bi željeli sigurnosni stručnjaci NSA? Umetanjem manje “dobrih” brojeva u jednadžbu dobivaju se rezultati koji su daleko gori nego u Chiversovoj procjeni jer pokazuju da bi u tom slučaju analitičari mogli biti suočeni s 100.000 lažnih pozitivaca na svakog pravog terorista.

Ovu hipotezu potvrđuje i bivši dužnosnik NSA.

William Binney, bivši obavještajni dužnosnik u NSA, smatra da je Chiversova procjena točna. Rekao je da su algoritmi za otkrivanje osoba koje je on napravio za ranije prekinuti projekt pod nazivom ThinThread bili oko 98% točni. Ali da bi program PRISM bio efikasan, Binney kaže da bi NSA trebala imati algoritme koji su dovoljno sofisticirani da automatski prepoznaju teroriste i sami donose odluke. Prema njegovim riječima, NSA vjerojatno to još nije razvila.

“Morate imati automatsku analizu podataka”, kaže Binney, koji je napustio NSA 2001. godine

“Ovaj sustav to ne čini. On sortira stvari za ljude i eventualno prezentira informacije analitičarima koji donose odluke.”

On vjeruje da je inicijativa Bijele kuće pod nazivom Big Data Initiative pokušaj da se potakne privatne tvrtke da pomognu NSA-i u sortiranju svih oblika nadzora koje prikuplja (između ostalih stvari).

Široki online sustav koordiniranih procedura za hvatanje terorista zapravo čini NSA manje učinkovitom organizacijom, slaže se i Binney.

Prema njegovim riječima, korištenje tog sustava je poput “Googleove pretrage koja izbaci 100.000 rezultata”.

“Ako se to dogodi svaki put kad pokušaju pronaći jednu stvar, zakasnili su. U biti, time sami sebe onemogućuju u otkrivanju prijetnji.”

Imaš komentar?

Povratak na Net.hr