Apple과 Google, COVID-19 방지를위한 데이터 공유 협력-장단점

게시 됨: 2021-03-02

지난주에 끝날 큰 기술 뉴스는 Apple과 Google이 보건 당국이 COVID-19 환자를 더 잘 추적하고 환자와 접촉 한 사람들에게 경고 할 수있는 파트너십에 동의했다는 것입니다. 바이러스.

프로세스는 다음과 같이 작동합니다.

  • Apple과 Google은 iOS와 Android 기기에서 결합 된 기기 추적을 가능하게하는 도구를 제공 할 것입니다. 즉, 사람이 어떤 기기를 사용하든 중앙 프로세스가 블루투스를 통한 근접 신호를 기반으로이를 추적 할 수 있음을 의미합니다.
  • 그러면 보건 당국은 어떤 사용자가 다른 사람과 밀접하게 접촉했는지 추적 할 수있는 앱을 개발할 수 있습니다. 이 프로세스는 옵트 인되며 사용자는 새로운 공식 앱을 다운로드해야합니다.
  • COVID-19에 걸린 사람이 발견되면 보건 당국의 코드를 통해 앱에 기록 할 수 있습니다. 그러면 자신과 접촉 한 다른 모든 앱 사용자에게 자신이 COVID-19임을 알립니다. 위험에 처해 있으며자가 격리가 필요합니다.

Google은 제안 된 시스템에 대한 시각적 개요를 제공했습니다.

Apple / Google COVID-19 추적

개인 추적 측면에서 프로세스에 약간의 제한이 있고 우리를 어디로 데려가는지에 대한 우려가 있지만 다른 지역에서 유사한 솔루션을 어느 정도 반영하는 좋은 아이디어입니다.

좋은 ...

우선, 좋은 소식이 있습니다.이 시스템은 개인 수준에서 COVID-19 환자를 훨씬 더 잘 추적 할 수 있으며, 15 억 개의 활성 iOS 장치가 유통되고 25 억 개의 활성 Android 장치가 있으므로 잠재적 인 커버리지 기반이 엄청납니다.

이들은 전 세계에서 가장 인기있는 모바일 장치 운영 체제이며, 둘 다에서 사용자를 추적 할 수있는 능력은 광범위한 경고를 가능하게 할 것입니다. 이론적으로는 바이러스 확산을 억제하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. 우리는 정상적인 삶의 모습으로 더 빨리 돌아갈 수 있습니다.

애플과 구글이 함께 일하는 모습도 정말 놀랍습니다. 두 회사는 서로를 비판하는 것으로 악명 높았으며, Apple CEO 인 Tim Cook은 의심스러운 개인 정보 보호 관행에 대해 정기적으로 Google과 Facebook을 목표로 삼았습니다. 두 가지가 함께 모여 더 큰 이익을 얻는 것을 보는 것은 중요한 발전이지만 제안의 효과를 제한 할 수있는 몇 가지 문제가 있습니다.

나쁜 ...

이 프로세스의 효과를 제한하는 한 가지는 사람들이 다른 앱을 다운로드해야한다는 사실이며, 효과를 얻으려면 해당 앱을 광범위하게 채택해야합니다.

두 회사 모두 사용자 개인 정보를 존중하기 위해 노력하고 있으며 별도의 앱을 다운로드해야하는 요구 사항은 기본적으로 동의의 척도입니다. 그렇게함으로써 귀하는 Google과 Apple이 이러한 목적으로 귀하의 모바일 식별자를 공유하도록하는 데 동의하게됩니다. 이것은 귀하의 위치 데이터가 아닙니다. 그러나 디지털 마커는 귀하의 주변에있는 다른 기기와 교차 매칭 될 수 있습니다. .

이 점에서 추가 단계는 의미가 있지만 소수의 사람들 만 특정 앱을 다운로드하려는 노력을 기울이면 시스템이 크게 무의미하게됩니다. 예를 들어, 지역 상점에 가서 앱을 다운로드 한 유일한 사람이라면 경고의 의미에서별로 도움이되지 않을 것입니다.

그렇다면 보건 당국은 어떻게 최적의 섭취를 보장합니까?

중국에서는 다소 유사한 시스템으로 어느 정도의 성공을 거두었습니다. 차이점은 기존 앱인 WeChat 및 AliPay에 프로세스를 통합했다는 점입니다. 이 앱은 식료품 구매에서 은행 업무에 이르기까지 중국의 모든 작업에 사용되며 중국 당국에 추가 제어 권한을 제공합니다. 확산을 제한하기 위해 COVID-19 위험에 따라 사람들에게 색상 코드를 할당 하여 결과적으로 자유롭게 이동할 수있는 능력을 제한합니다.

이미 인기있는 앱과의 통합을 통해 중국 당국은 시민의 움직임을 더 잘 모니터링하고 추적 할 수 있으며,이 과정을 통해이를 제한 할 수 있습니다.

다른 국가의 보건 당국은 유사한 옵션을 고려할 수 있습니다. 예를 들어 무작위 검사를 통해 앱을 다운로드하고 사용하는 것에 따라 사람들의 움직임을 제한 할 수 있지만 서부 지역에서는 구현하기가 쉽지 않을 것입니다.

고려할 필요가있는 문제입니다.하지만 문제는 Apple과 Google이 이미 대다수의 사용자 사이에서 이러한 유형의 데이터를 추적하고 있으며 별도의 앱 없이도 제공 할 수 있다는 것입니다. 물론 훨씬 더 많은 개인 정보 보호 질문이 열리 겠지만, 결합 된 데이터베이스에는 추가 단계없이 이미 많은 정보가있을 것입니다.

연구에 따르면 스마트 폰 사용자의 최대 90 %는지도, 일일 조깅 추적, Pokemon Go와 같은 대화 형 게임 등에 편리하기 때문에 항상 위치 서비스를 켜 놓았습니다. 이는 Google과 Apple이 이미이 정보를 가지고 있음을 의미합니다. , 그리고 이론적으로 COVID-19를 앓고있는 것으로 밝혀진 사람과 특정 거리에있는 모든 사용자에게 경고하는 시스템을 만들 수 있습니다.

더 권위주의적인 시스템에서는 의사가 바이러스에 감염된 환자가 자신의 장치를 통해 자신의 상태를 등록하도록 요구할 수 있으며, 이는 이후에 근처에 있었던 모든 사용자에게 경고합니다. Google과 Apple 데이터 네트워크를 결합하면 이러한 경고가 사실상 위험에 처한 모든 사람에게 도달 할 수 있으며 추가 단계없이이를 수행 할 수 있습니다.하지만 사용자 개인 정보의 범위를 크게 넘어 설 수 있습니다.

다음 문제로 이어집니다 ...

못난이...

여기서 우려되는 점은 결합 된 Android / iOS 데이터 네트워크가 전 세계 대부분의 연결된 지역에있는 거의 모든 사람을 다루고 있으며 누구든지 여기에 액세스 할 수있는 사람에게 역사상 가장 진보 된 개인 추적 도구를 제공한다는 것입니다.

그것은 범죄 조직, 암시장 반지를 추적하는 데 열중하는 정부에게 중요한 관심사가 될 것입니다.

개인 정보 보호 옹호자들은 위기 상황에서 이러한 도구가 개발되고 있다는 경고를 울려 왔습니다. 왜냐하면 The New York Times가 최근 언급했듯이 이와 같은 개인 정보 보호 백도어가 일단 열리면 필요에 따라 다시 닫는 것이 매우 어려울 수 있기 때문입니다. 가라 앉는다.

NYT에 따라 :

"전염병에 맞서기 위해 감시를 강화하면 나중에 더 침략적인 형태의 스누핑에 대한 문이 영구적으로 열릴 수 있습니다. 이는 2001 년 9 월 11 일 테러 공격 이후 미국인들이 배운 교훈이라고 시민 자유 전문가들은 말합니다. 거의 20 년 후, 법 집행 기관은 세분화 된 위치 추적 및 안면 인식과 같은 고출력 감시 시스템에 접근 할 수 있습니다.이 기술은 반 이민 정책과 같은 정치적 의제를 더욱 강화하기 위해 용도변경 될 수 있습니다. "

세분화 된 위치 추적의 경우, 사용 방법에 대한 투명성을 제한하면서 점점 더 복잡한 시민 태깅 및 모니터링 시스템을 촉진 할 수 있습니다. Android와 iOS 시스템을 결합하는 것은 방대하며 상당한 잠재적 이점에도 불구하고 위험한 제안 인 많은 방법을 모색하게 될 것입니다.

이것은 제안이 다소 불편한 곳입니다. 예,이 시스템은 관련 보건 당국 앱 또는 앱에 대한 대량 사용자의 사용을 유도 할 수 있다면 매우 유용 할 수 있습니다. 그러나 그들이 할 수 없다면 많은 도움을 제공하지 않을 수 있으며, 어떤 형태로든 iOS 및 Android 네트워크에 대한 연결 액세스를 제공하는 프로세스를 생성하는 것은 잠재적 인 대량 감시의 다음 단계를 향한 중요한 단계입니다.

그렇다고 구글이나 애플이 그렇게 할 것이라고 말하는 것은 아니지만, 위기가 계속되면이 별도의 제안과는 별도로 기존 시스템을 이런 방식으로 활용하는 도구를 만들어야한다는 압력이 둘 다있을 것입니다.

또한 기술 대기업이 우리에게 가지고있는 방대한 데이터를 다시 한 번 강조합니다. 이론적으로 Facebook은 유사한 경고 시스템을 만들어 사용자가 누구와 언제 접촉했는지 추적하고이를 양성 COVID-19 테스트와 연관시킬 수도 있습니다. .

이러한 도구가 잘못된 손에 빠지지 않더라도 이미 존재하며 기업에서 이익을 위해 사용하고 있습니다.

이는 우려되는 상황이며 결과적으로 향상된 데이터 추적으로 이어질 경우 훨씬 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.