В России придумали технологию, защищающую от слежки за глазами — шпионят через смартфоны и ноутбуки

Сегодня, 21 апреля, информационное издание «ТАСС» со ссылкой на пресс-службу Платформы Национальной технологической инициативы сообщило, что студентам Московского технического университета связи и информатики удалось создать свою собственную технологию по защите пользовательской электроники от систем отслеживания их действий по движению глаз. Обычно такого рода трекинг используется в различных маркетинговых целях, «шпионя» за поведением человека и тем, куда он смотрит чаще всего при посещении определённых ресурсов. Анализируя движения глаз пользователя в процессе поглощения какого-либо контента сторонние компании могут получить массу данных про интересы человека, его привычки и даже эмоциональное состояние.

Естественно, эта информация собирается не просто так — в дальнейшем полученные данные можно использовать для формирования специальной таргетинговой рекламы, продавая собранные параметры и поведенческие особенности сторонним ресурсам даже без ведома самого пользователя. А учитывая, что в ближайшем будущем система трекинга движений глаз может использоваться в формате новой системы аутентификации владельца конкретного устройства, риски в области информационной безопасности существенно возрастают. Соответственно, студенты российского вуза предлагают использовать технологию, которая позволяет запутать специальные трекеры, считывающие движения глаз пользователя через веб-камеру компьютера или камеру смартфона.

«Если кто-то получит доступ к базе данных с информацией о слежении за глазами, он потенциально может использовать её, чтобы выдать себя за пользователя или даже получить доступ к защищенным системам. В перспективе, после внедрения нашей разработки, мы можем говорить о 99% защите пользователя от идентификации в интернете», — сообщил Михаил Вяткин, лидер проекта и студент МТУСИ.

Для того, чтобы обезличить определённые характеристики движений глаз пользователя, студенты российского вуза используют технологию на базе машинного обучения. Эта система позволяет дезориентировать устройства трекинга, передавая им ложную информацию о взгляде пользователя. Например, в процессе игры технология сможет передавать усреднённые данные о движениях глаз человека в конкретном формате активности вместо того, чтобы отправлять точную информацию о текущем пользователе. Всего обещают поддержку распознавания десяти видов активности, а готовый прототип представят к концу текущего года.