Privacy nell’era tecnologica: quella sottile linea rossa. Il microfono come strumento di spionaggio?

Nell’era ultra tecnologica dopo i social la fanno da padrone e i dispositivi rivelano in qualsiasi momento le nostre abitudini quotidiane, la sottile linea di confine fra il rispetto della privacy e un modo fatto di tracciamento, di telecamere, di microfoni che potrebbero spiare le conversazioni di un utente, è quanto mai sottile.

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Social media – Adobe Stock

I microfoni sono incorporati praticamente su tutti i dispositivi, dagli smartphone ai nuovi orologi intelligenti, passando per gli assistenti vocali, Alexa, Google Assistant o Siri. I computer utilizzano costantemente le reti neurali e l’intelligenza artificiale per elaborare il tuo discorso, al fine di ottenere informazioni su di te.

Difficile porre un freno a questo mondo. Ma c’è chi sta cercando di tutelare al massimo la privacy di un utenti. Sono i ricercatori della Columbia Engineering.

Un segnale che può interrompere qualsiasi parola che i modelli di riconoscimento vocale automatico sono addestrati a trascrivere

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Privacy – Adobe Stock

Hanno sviluppato un nuovo sistema che genera suoni silenziosi che puoi riprodurre in qualsiasi stanza, in qualsiasi situazione, per impedire ai dispositivi intelligenti di spiare un utente. Ed è facile da implementare su hardware come computer e smartphone, dando alle persone la possibilità di proteggere la privacy della loro voce.

Una sfida tecnica chiave per raggiungere questo obiettivo è stata quella di far funzionare tutto abbastanza velocemente“. Così parlò Carl Vondrick, assistente professore di informatica. “Il nostro algoritmo – spiega sul portale ufficiale di Columbia Engineering – che riesce a impedire a un microfono di ascoltare correttamente le tue parole l’80% delle volte, è il più veloce e il più accurato sul nostro banco di prova”.

Questa trovata funziona anche quando non si sa nulla del microfono, come la sua posizione o anche il software del computer in esecuzione su di esso. Fondamentalmente mimetizza la voce di una persona via etere, nascondendola a questi sistemi di ascolto e senza disturbare la conversazione tra le persone nella stanza.

Sebbene i risultati del team siano teoricamente noti da un po’ di tempo, raggiungerli abbastanza velocemente da poterli utilizzare nelle applicazioni pratiche è rimasto un grosso sempre un grosso problema, in quanto un suono che interrompe il discorso di una persona ora, in questo momento, non è un suono che interrompe il discorso un secondo dopo.

Mentre le persone parlano, le loro voci cambiano costantemente, alterazioni che rendono quasi impossibile per una macchina tenere il passo con il ritmo veloce del discorso di una persona.

“Il nostro algoritmo è in grado di tenere il passo prevedendo le caratteristiche di ciò che una persona dirà dopo, dandogli abbastanza tempo per generare il sussurro giusto da fare”. Mia Chiquier pensa positivo.

“Finora il nostro metodo funziona per la maggior parte del vocabolario della lingua inglese – rimarca l’autrice principale dello studio, nonché dottoranda nel laboratorio di Vondrick – prevediamo di applicare l’algoritmo a più lingue, oltre a rendere il sussurro completamente impercettibile”.

Il nuovo algoritmo di Chiquier utilizza quelli che lei chiama “attacchi predittivi”, un segnale che può interrompere qualsiasi parola che i modelli di riconoscimento vocale automatico sono addestrati a trascrivere. Chissà che non sia la volta buona di mettere un bavaglio a quel microfono.