Le laboratoire d’espionnage américain espère géolocaliser toutes les photos prises à l’extérieur sur les réseaux sociaux

Faites un selfie devant votre nouvelle cachette? Le programme Finder de l'IARPA vise à transformer cette photo en kaboom.Agrandir / Prendre un selfie devant votre nouvelle cachette? IARPA Le programme Finder vise à transformer cette photo en un kaboom.U.S. Armée photo de Spc. Jacob Krone

Imaginez si quelqu’un pouvait numériser chaque image sur Facebook, Twitter, et Instagram, puis déterminez instantanément où chacun a été pris. le possibilité de combiner ces données de localisation avec des informations sur qui apparaît sur ces photos et sur tous les contacts de médias sociaux liés � leur permettrait aux agences gouvernementales de rapidement suivre les groupes terroristes publiant des photos de propagande. (Et vraiment à peu près n’importe qui d’autre.)

C’est précisément l’objectif de Finder, un programme de recherche du Projets de recherche avancée sur le renseignement (IARPA), le Bureau du directeur du renseignement national dédié organisme de recherche.

Pour de nombreuses photos prises avec un smartphone (et avec certaines caméras grand public), les informations de géolocalisation sont enregistrées avec l’image par défaut. L’emplacement est stocké dans le fichierExif (échangeable Image File Format) de la photo elle-même sauf géolocalisation les services sont désactivés. Si vous avez utilisé la photo iCloud d’Apple stocker ou Google Photos, vous avez probablement créé une carte riche de votre modèle de vie grâce à des métadonnées géolocalisées. Cependant, cet endroit les données sont supprimées pour des raisons personnelles lorsque les images sont téléchargé sur certains services de médias sociaux et respectueux de la vie privée photographes (en particulier ceux qui s’inquiètent du potentiel des drones grèves) désactivera volontairement la géolocalisation sur leurs appareils et comptes de médias sociaux.

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C’est un problème pour les analystes du renseignement, car le travail de essayer d’identifier l’emplacement d’une photo sans métadonnées de géolocalisation peut être “extrêmement fastidieux et laborieux”, comme le fait l’IARPA description des notes du programme du Finder. Projets de recherche passés ont essayé d’estimer l’emplacement où les images ont été prises, apprendre à partir de grands ensembles existants de photos géolocalisées. la recherche a abouti à des systèmes comme le PlaNet de Google, un système neuronal système basé sur réseau formé sur 126 millions d’images avec Exif balises de géolocalisation. Mais ce genre de système s’effondre par endroits où il n’y a pas eu beaucoup de photos prises avec la géolocalisation tournée sur-des endroits que les touristes ont tendance à ne pas fréquenter, comme l’est de la Syrie.

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Le programme Finder cherche à combler les lacunes en photo et vidéo géolocalisation en développant des technologies qui s’appuient sur celles des analystes compétences de géolocalisation, en prenant des images de divers, publiquement sources disponibles pour identifier des éléments de terrain ou du visible l’horizon. En plus des photos, le système tirera ses images provenant de sources commerciales telles que satellites commerciaux et orthogonaux l’imagerie.L’objectif des entrepreneurs du programme – Appliqué Associés de recherche, BAE Systems, Leidos (société anciennement Science Applications Incorporated), et Object Video — est un système capable d’identifier l’emplacement des photos ou des vidéos “dans emplacement terrestre en plein air. ”

Le Finder n’est qu’un des nombreux projets de traitement d’images en cours. chez IARPA. Un autre, appelé Aladdin Video, cherche à extraire informations d’intelligence tirées de clips vidéo de médias sociaux par marquage avec des métadonnées sur leur contenu. Un autre, appelé Deep Analyse vidéo intermodale (DIVA), est axée sur la détection “activités” dans les vidéos, telles que des personnes agissant d’une manière qui: pourrait être défini comme “dangereux” ou “suspect” – ce qui rend possible pour surveiller d’énormes volumes de vidéosurveillance simultanément.

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