特集　監視カメラ記事　海外　2020年12月

 

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特集 監視カメラ記事 海外 2020年12月～2019年4月
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顔認証 禁止動向
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9.■ニューヨーク州の全学校で「生体認証技術」が禁じられる 2020年12月25日
8.■小笠原みどりの「データと監視と私」 朝日 2020年7月31日
7.■アメリカの大都市が相次いで顔認証システムを禁止に 2020年6月29日
6.■米警察「アマゾン顔認識技術」利用一時停止は転換点になるかwired 2020年6月11日
5.■IBMが顔認識技術から撤退、CEOは偏向と不平等の廃絶を訴える 2020年6月9日
4.■公共の場での顔認識技術の使用禁止をEUが検討中 2020年1月20日 
3.■顔認識技術の使用禁止を政府内の監視機関が警察など法執行機関に要求2020年1月29日
2.■米サンフランシスコ、当局の顔認証技術使用を禁止へ AFP2019年5月15日 
1.■アマゾンが「顔認識技術の規制」、どこまで本気なのか？ wired 2019年2月12日

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広がる顔認証をどう考えるか
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5.■米国で広まる顔認証システムの利用と、動き始めた市民たち 2020年2月17日
4.■人工知能はわたしたちを“監視”し、判断している WIRED 2020年1月4日
3.■米国「顔認識技術」のルールなき利用は臨界点を超えている wired2019年6月12日
2.■浸透するリアルタイム顔認識は、監視社会の足音なのか？ wired 2019年5月24日
1.■顔認識技術による「監視」と、社会はどう向き合うのか wired 2018年6月11日

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顔認証 誤認問題
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7.■米リモート司法試験の顔認証で「黒人の顔が認識されない」不具合発生2020年10月5日
6.■顔認識技術誤認逮捕が浮き彫りにしたアルゴリズム以外の問題WIRED2020年7月8日
5.■「顔認証ソフトウェアの誤認率は96％に達する」警察署長明かす2020年7月2日
4.■顔認識技術のせいで無実なのに間違って逮捕された男性 2020年6月25日
3.■顔認識システム、非白人の顔を正しく認識できず 米研究 afp 2019年12月20日
2.■ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実 2019年7月5日
1.■ＡＩ顔認識、誤認逮捕の恐れ？ ３割を「男性」と識別 朝日 2019年4月2日

顔認証技術動向
1.■「生きている人間の肌」を識別して顔認証のセキュリティを向上させる技術 2020年3月7日

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監視カメラ台数
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1.■世界一の「監視都市」は北京、上海、ロンドン… ハンギョレ 2020年7月28日

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ネットワークカメラ侵入例
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3.■防犯カメラ映像をのぞき見できてしまう「insecam」レビュー 2020年7月18日
2.■自宅防犯カメラに不正侵入、8歳女児に「サンタだよ」米国続発CNN2019年12月13日
1.■Amazonのセキュリティ用ネットワークカメラがハッキングされ 2019年12月13日

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監視カメラ対抗技術等
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3.■微妙な加工でAIを混乱させて顔写真が勝手に利用されるのを防ぐ技術2020年8月5日
2.■監視時代にあらがうためのファッション──ステルス技術 wired2020年6月12日
1.■「監視システムに検出されないシャツ」 wired 2020年5月18日

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フェイク映像技術等
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11■リアルなAI製の「架空の人物の顔」はどこで見分ければいいのか？2020年11月24日
10■ポルノ版ディープフェイク、“偽動画”が溢れる時代 wired 2020年11月6日
9.■スマートフォンのカメラが“フェイクニュース対策”になる？ wired 2020年10月19日
8.■Microsoftがディープフェイク対策ツール「Video Authenticator」発表2020年9月2日
7.■AI偽動画の嘘を、認証技術とブロックチェーンが暴き出す wird 2019年3月25日
6.■フェイク画像や偽情報を「Photoshop」が暴く？ 編集履歴共通規格 2020年8月18日
5.■微妙な加工でAIを混乱させて顔写真が勝手に利用されるのを防ぐ技術2020年8月5日
4.■ディープフェイクは実用化の段階へ WIRED 2020年7月26日
3.■ディープフェイク動画、政治家も標的に 昨年末から倍増 AFP2019年10月8日
2.■女性の写真を1クリックで裸にしてしまう「DeepNude」が登場 2019年6月27日
1.■フェイクポルノを正式に違法とする地域が初めて登場 2019年7月2日

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映像加工技術等
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3.■「モザイク画像の解像度を64映倍にする研究」が人種差別の議論に発展 2020年7月2日
2.■モザイク画像の解像度を64倍にして高品質の画像を生み出す技術 2020年6月27日
1.■ディズニーが高解像度な完全自動顔交換アルゴリズムを開発 2020年6月30日 

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米国監視カメラ利用動向
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9.■「監視技術の地図」が全米に“監視の目”が広がっている現実wired 2020年8月7日
8.■「電柱に隠しカメラが設置されており市民を監視している」との報告 2020年5月14日
7.■米アマゾン傘下ドアホン「リング」、警察署400か所以上提携 afp2019年8月29日
6.■Amazon Ring米225署と提携。防犯カメラで隣近所見張り合うGIZMODO2019年8月24日
5.■墓や掃除機に見せかけた隠しカメラを政府に提供する団体 2020年01月19日
4.■米国急増住宅用の監視カメラ、暮らしの“すべて”を記録するWIRED2020年1月19日
3.■米国「トイザらス」店舗の監視カメラ技術が議論の的に wired 2019年12月16日 
2.■米 横行する宅配便の置引き窃盗。対抗する装置 2018年01月01日
1.■LA地下鉄にボディースキャナー」 武器・爆発物検知 全米初 2018年8月21日

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 アマゾン Ring問題
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5.■セキュリティカメラなのに家の中をドローンとして飛び回るRing登場 2020年9月25日
4.■アマゾン、スマート防犯カメラRingへの顔認証導入を検討 2019年12月1日
3.■アマゾンの顔認識技術は「恐怖」の表情まで識別できる WIRED 2019年9月18日
2.■「Ring」はユーザーの意思に関わらずカメラの位置情報を特定できる 2019年12月10日
1.■Amazonの監視カメラ付きドアベル「Ring」はどう普及したのか？2019年12月8日

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AIカメラの問題
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3.■AI超えの顔認識能力者「スーパーレコグナイザー」選出テスト 2020年12月11日
2.■AIカメラが審判のつるつる頭をサッカーボールと誤認し自動追跡 2020年11月4日
1.■リギングチャイナフィーバーカメラに注意してください Honovich、2020年9月8日

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顔認証システムの導入
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3.■シンガポール、国のIDシステムに世界初の顔認証導入 afp 2020年10月20日
2.■ドバイ、顔認識システムで交通機関の警備強化へ afp 2020年11月2日
1.■日本製「ライブ顔認証システム」の導入をロンドン警察が開始 2020年1月29日

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監視カメラの効果
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4.■米テネシー州爆発、防犯カメラが捉えたその瞬間AFPBB News 2020年12月29日
3.■ジョージア州集計所の監視カメラ スーツケースから大量の隠し票 2020年12月4日
2.■AIのカメラが監視、ビーチをより安全に イスラエル新興企業CNN 2020年12月1日
1.■パリで警官が黒人男性を殴打、防犯カメラ映像で発覚 BBC 2020年11月27日 

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その他 技術
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4.■ヘイSiri、警察に止められたと言うと警察行動記録できるiPhone 2020年6月15日
3.■毫 運転中スマホ使用をカメラで検知、「世界初」技術導入 豪 CNN2019年12月2日
2.■ウーバー自動運転車人身事故3つの技術的欠陥 日経コンピュ－タ2019年11月22日
1.■Wi-Fiで壁の向こうにいるのが誰か分かる新技術が登場 2019年10月3日

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韓国
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4.■伊で死亡韓国人「被害者過失」で終結…防犯カメラ見たら 中央日報2020年10月7日
3.■「セウォル号の防犯カメラ復元映像に加工の痕跡…」 中央日報2020年9月22日
2.■京畿道知事「手術室のカメラ設置を増やす、医師団体と対立朝鮮日報2019年9月3日
1.■「あっ、熱画像カメラに下着まで映ってる…」 朝鮮日報 2020年7月3日

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その他 ①
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6.■クマやウシの顔を識別するAIが登場、野生動物保護追跡に有望 2020年11月25日
5.■服を着た女性の写真を簡単に裸にしてしまうボットが広まっている 2020年10月21日
4.■テスラ・モデル3車内カメラが「ドライバーの行動」検出試みている2020年10月6日
3.■「鍵穴に鍵を挿した時の音」から合鍵を作られる危険がある 2020年8月19日
2.■「ネットにアップした顔写真が勝手に個人情報と一緒に収集されている」2020年3月26日
1.■ネットワークカメラの映像をのぞき見るソフトが3000円で売られている2017年6月21日
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その他②
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4.■動画：最先端カメラ技術で密猟を防止、ケニアの自然保護区 AFP 2019年6月30日
3.■エアビー宿泊施設に隠しカメラ、ライブストリーミングも CNN 2019年4月6日
2.■女性遺体愛撫警官取り調べ、ボディーカメラに証拠映像 米 cnn2019年12月5日
1.■つながる街、個人情報どうなる 朝日 2019年11月3日

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顔認証 禁止動向
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9.■ニューヨーク州の全学校で「生体認証技術」が禁じられる 2020年12月25日
https://gigazine.net/news/20201225-new-york-schools-ban-facial-recognition/

概要①ニューヨーク州のアンドリュー・クオモ知事が、学校での顔認証技術などの
生体認証技術の使用を一時的に禁じる法案に署名しました。生体認証技術は2
022年7月までニューヨーク州の全公立校・私立校で使用不可となります。
②12月22日、クオモ知事が学校での生体認証技術の使用を禁じる「A6787-D」
法案と、A6787-Dの実施期間を定める「S5140-B」法案に署名しました。これら
の法案は、同州の教育委員会に対して生体認証技術に関連する研究を実施す
るように指示し、「2022年7月1日に達する」「同教育委員会が許可を出す」の
どちらかの条件が満たされるまで州内に存在する全学校での生体認証技術の購
入・使用を禁じます。
③今回の法律によって、州情報技術局は州教育局と協力し、教師や両親だけで
なく、学校に関する安全性やセキュリティ、データ、プライバシーの専門家か
らのフィードバックを考慮した上で、生体認証データなどの取り扱いに関する
具体的事項を検討する予定です。
④ニューヨーク州の公式ページは、今回の法案について「女性や若年層、有色人
種などの誤認率が高い上に、生体認証データの安全性とセキュリティに関する
諸問題によって学生のプライバシーが脅かされるという懸念を受けて提出され
ました」と説明していますが、今回の法案は、顔認証技術の使用がロックポー
ト市の私立学校で承認されたことに関して、ニューヨーク自由人権協会が州教
育局を2020年11月に提訴したことを受けての措置ではないかと指摘されています

8.■小笠原みどりの「データと監視と私」 朝日 2020年7月31日
https://globe.asahi.com/article/13578960

概要①アメリカを代表するIT企業のIBM、マイクロソフト、アマゾンの3社が6月、相次
いで顔認証システムの開発・販売から撤退する、あるいは警察への販売を停止
すると発表した。
②アメリカでは顔認証システムの使用を禁じる自治体が相次いでいる。19年5月、
西海岸シリコンバレーの中心地サンフランシスコを皮切りに、東海岸のマサチュ
ーセッツ州でも5つの市が警察を含む行政機関による使用を禁じ、この5月、ボス
トンもこれに続いた。そして、世界的な技術競争の先頭を走ってきた3社が販売
停止を発表。なぜいま、方針転換の決断が下されたのか。
③3社は、顔認証システムが人種差別を後押ししている事実を認め、コロナ下でわ
き起こった反人種差別運動への応答として、方針転換を発表した。警察の差別的
な暴力に怒る世論が、技術会社にも責任を問い、販売の停止を余儀なくさせたと
も言えるだろう。人種差別は、警察という組織同様、顔認証という技術のなかに
も巣食っていることが、多くの人々に認識され始めたのだ。 
④生体認証の始まりともいえる指紋は、大英帝国支配下のインドで識別技術とし
て編み出された。19世紀のイギリス人官吏の目には、植民地インドの人々はみん
な同じように見え、福祉などを二重取りしているのではないかと疑った。そこか
ら一目瞭然の識別法として指紋による分類・検索が研究され、もう一つの大英帝
国植民地、南アフリカでも実用化された。
これを知った日本も、1920年代から中国東北部の炭鉱や鉱山で、中国人労働者
から指紋を採取し始めた。日本は1931年以降、同地域を軍事的に占領して「満州
国」を宣言すると、抵抗運動を制圧するためにも、住民から指紋を採って身分証
明書の持ち歩きを課し、住民の移動を厳しく監視した。こうして植民地で始めた
指紋入り身分証が、敗戦後の日本で、外国人に指紋押捺を強制する「外国人登録
制度」へと発展したのだ（指紋押捺は2000年、外国人登録制度は2012年に廃止
され、新しい在留制度に移行）。
アメリカでも20世紀初頭、中国からの移民を制限する目的で指紋の導入が検討さ
れた。つまり生体認証は、植民地で「異人種」を身体的なデータによって見分け
、利用したり処罰したりする手段として発達してきた。
IBMは、監視の歴史を気にかけたのではないか、と私は考えている。というのも、
IBMは識別技術を提供することでナチスのユダヤ人虐殺に手を貸した過去を持っ
ているからだ。（次回に続く）小笠原みどり

 

7.■アメリカの大都市が相次いで顔認証システムを禁止に 2020年6月29日
https://gigazine.net/news/20200629-boston-santa-cruz-ban-facial-recognition/

概要①アメリカ・マサチューセッツ州の州都ボストンが、2020年6月24日に「当局によ
る顔認証技術の使用を禁止する条例」を可決しました。ボストン議会のRicardo
Arroyo議員とMichelle Wu議員が共同で作成したこの条例案は、13人の市議会議
員の全会一致により決議された。市長の事務所は、条例案を精査の上署名の検討
を行うことを発表しました。
③ボストン市警察は、目下のところ顔認証システムを導入していませんが、既に導
入されている映像解析ソフトBriefCamのアップグレード版には顔認証技術が含ま
れているとのこと。ボストン市警察は、BriefCamをアップグレードするかどうか
について公表していませんが、ボストン市議会のリディア・エドワーズ議員は公
聴会で、「市警の幹部は、『信頼性が低いためこの種のテクノロジーは使用しな
い』ことを明言しています」と述べました。
④この条例で顔認証技術の使用が禁止されたのは、あくまで警察を含む市当局のみ
であるため、FBIなどアメリカ政府に属する捜査機関や民間企業は対象となって
いません。
⑤ボストン市と同日に、カリフォルニア州にあるサンタクルーズ市議会も顔認証技
術の使用を禁止する条例を全会一致で可決しました。この条例では顔認証技術だ
けでなく、統計的な分析などの予測手法を用いて犯罪を特定する「Predictive p
olicing(予測的警備)」も禁止されています。ロイター通信の報道によると、ア
メリカで予測的警備が禁止されたのはこれが初の事例とのことです。
市長は条例について、「予測的警備と顔認証が有色人種に対しどれだけ差別的か
を認識したため、当市は正式にこれらの技術の使用を禁止することとしました」

 

6.■米警察「アマゾン顔認識技術」利用一時停止は転換点になるかwired 2020年6月11日
  https://wired.jp/2020/06/11/amazon-facial-recognition-police-one-year-ban-rekognition/

概要①米国の警察当局も採用しているアマゾンの顔認識技術「Amazon Rekognition」に
ついて、警察当局による使用を「1年間停止」すると同社が発表した。顔認識ツー
ルを警察に提供する正当性を激しく主張してきた同社にとって、大きな転換点と
なる可能性がある。
②このツールは当局に誤用される恐れがあり、特に有色人種に対する誤用が懸念さ
れるとして政治家と人権団体が警鐘を鳴らし続けてきた。警察官によるジョージ
・フロイドの暴行死事件をきっかけに、警察の残虐行為と人種差別に対する抗議
活動が全世界に広がり始めて数週間が経つ。そんな状況でアマゾンは、こうした
懸念を受け入れたように見える。
③アマゾンはこの決定に関する短いブログ投稿において、使用停止期間を設けるこ
とで、米国内では規制のほぼ存在しない顔認識技術にまつわる「適切なルールを
採用する上で十分な時間を議会に与えることができる」ことを期待していると
述べている。
④テーザー銃（電極発射型のスタンガン）と警察官用ボディカメラのメーカーであ
るAxonは昨年、社内倫理委員会の提案を受け、顔認識システムを自社製品に採用
しないことを明らかにしている。
⑤こうしたなかIBMは、顔認識技術の事業から完全に撤退すると発表している。人権
侵害を引き起こす危険性があるというのが、その理由だ。
⑥アマゾンは「Rekognition」のほかにも、「Ring」というホームセキュリティ企
業を傘下にもつ。Ringは1,000件を超える内密の提携関係を地方警察と結んでき
た。Ringの防犯アプリ「Neighbors」でユーザーは「防犯意識を高める」よう促
されるが、これは一種の地域社会における監視であり、有色人種が不当に大きな
影響を受ける可能性がある。
⑦アマゾンやマイクロソフトのようなテック企業は、自治体が顔認識技術の禁止法
案を可決し始めたことを受け、顔認識に関する連邦規制法案を可決するよう1年
以上前から連邦議会に呼びかけてきた。各社はまた、規制法案がどのようなもの
になるべきかについて、自社の考えを公表してきてもいる。もし連邦議会が1年以
内に顔認識に関する規制法を可決しなかった場合、アマゾンがどのような手を打
つのかは不透明だ。同社はこのことについて言及していない

 

5.■IBMが顔認識技術から撤退、CEOは偏向と不平等の廃絶を訴える 2020年6月9日

IBMが顔認識技術から撤退、CEOは偏向と不平等の廃絶を訴える

概要①6月8日、IBMのCEOであるArvind Krishna氏は、今後、同社は顔認識サービスを販
売せず、そもそもそれを使うべきか否かに関する「国民的議論」を、と呼びかけ
た。彼はまた、警察の暴力を減らしその説明責任を高める新しい法案の支持を
表明した。
②IBMは、監視社会や人種判別、基本的人権と自由への違反のために他のベンダーか
ら提供され、あるいはまたは私たちの価値観および弊社のPrinciples of Trust 
and Transparency（信頼と透明性原則）と整合しない、顔認識技術などいかなる
技術の利用も認めない。私たちは今こそ、顔認識技術を我が国の法執行機関が採
用すべきか否か、採用するとしたらどのように採用すべきかに関する国民的対話
を始めるべき時であると信じる。
③顔認識は同社の収益性にあまり貢献していないようだ。率直にいってこの技術は
まだ初期段階であり、IBMのようなエンタープライズベンダーにとって意味のあ
るアプリケーションはほとんどない。議論を招いたAmazonのRekognitionサービ
スは一部の法執行機関で試用されたが、評判は良くない。まだ十分な実用性が認
められていない製品分野で他社と競合することは、IBMにとって割に合わない事業
行為だろう。
④リシュナ氏の書簡ではさらに「AIシステムのベンダーとユーザーは、AIが偏向に
関して十分テストされていることに対する責任を共有している。それが法執行機
関で使われるときにはなおさらであり、またそのような偏向試験は監査され報告
されなければならない」と述べている。この発言は現在この分野に関係する人や
企業、中でもAmazonに対する決別のようであり、顔認識技術のお粗末な品質と、
それにも関わらず販売を止めようとしない人々に対して投げかけられている。今
後、同社がこの方向でAIに関する研究を続けていくかは不明だ。
⑤クリシュナ氏が支持を表明している法案には、下院と上院で相当数の共同起草者
がおり、警察と彼らが監視する一般市民が直面する多様な問題をとり上げている
特にテクノロジー方面ではボディカメラの要件を拡大するとともに、それらで撮
った写真に顔認識技術を使うことを制限している。ハードウェアに対する政府の
補助はありえるが、ただしそれは公的に定められ列挙されたプロトコルの下で使
われる場合に限られる。

 

4.■公共の場での顔認識技術の使用禁止をEUが検討中 2020年1月20日 
https://gigazine.net/news/20200120-eu-temporary-ban-facial-recognition-public/

概要①EUの政策執行機関である欧州委員会の年次報告書の中で、EUが公共の場での顔認
識技術の利用を一時的に禁止することを検討していることが明らかになりました
。年次報告書の中には「顔認識技術の禁止」に関する初期草案がまとめられてい
たそうです。草案の最終版は、人工知能規制に関する広範な見直しを行ったうえ
で、2020年2月に公開される予定となっています。
②「顔認識技術の禁止」に関する初期草案は、EU一般データ保護規則に基づいたも
ので、「自動処理だけでなくプロファイリングをベースとした使用も対象になる
」とのこと。これにより「公共の場における顔認識技術の使用に、時間制限付き
の禁止制度が導入される」可能性があるそうです。
③具体的には、「公共の場における個人あるいは著名人に対する顔認識技術の使用
は、一定期間(3～5年)禁止され、その間に技術による影響と可能なリスク管理対
策を開発し、リスク評価についての健全な方法論を設定することができます」
と初期草案には記されています。
④2019年9月にロンドンの高等裁判所が、サウスウェールズ警察の用いる顔認識シス
テムは「人権法またはデータ保護法に違反するものではない」と判決を下した
ドイツでは134の駅と14の空港で顔認識技術の導入を検討しており、フランスで
は顔認識システムを用いて政府のウェブサイトにアクセスできる最初のEU加盟国
になることを計画しています。
⑤欧州委員会は他にも医療・輸送・警察・司法といった分野での「人工知能の高リ
スク用途」について、法的拘束力のある最低基準を設けることを検討している
模様。

 

3.■顔認識技術の使用禁止を政府内の監視機関が警察など法執行機関に要求2020年1月29日
https://gigazine.net/news/20200129-privacy-watchdog-facial-recognition-ban/

概要①アメリカ政府内に設置されているプライバシー・市民的自由監視委員会(PCLOB)
が、政府に対して顔認証技術の使用を禁止する圧力をかけています。
オーストラリアのエンジニアによって設立されたClearview AIという新興企業が
、FBIやアメリカ合衆国国土安全保障省、地元の警察機関を含む数百もの法執行
機関に対して、画期的な顔認識アプリを提供しているとのこと。
②Clearview AIが提供する顔認識アプリは、人物の顔写真をアップロードすると大
量のデータベースから該当する顔を探し、一致した画像と出典元のウェブサイト
へのリンクを表示するというもの。データベースに登録された30億枚以上の画像
は、FacebookやYouTube、その他数百万ものウェブサイト上から取得されたとのこ
とで、リンク先のウェブサイトから人物の名前やその他の個人情報を掘り出すこ
とが可能とみられています。
Clearview AIが提供するデータベースは、「アメリカ政府やシリコンバレーの企
業が構築したものよりはるかに大きい」と、ニューヨーク・タイムズは指摘。す
でにClearview AIを用いて万引きや個人情報の窃取、クレジットカード詐欺、殺
人、児童の性的搾取事件などの犯人が検挙されていると、連邦や州の法執行官は
証言しているそうです。
③アメリカ政府内の監視機関であるPCLOBは政府へ顔認識技術の使用停止を求めてい
るとのこと。政府へ送った書状の中には、「顔認識技術の急速で無秩序な展開は
、私たちの生活にとって不可欠である貴重な自由への直接的な脅威をもたらしま
す」と述べられています。また、PCLOBは顔認識技術が内包する年齢・性別・人
種によって精度が悪化する問題についても指摘しました。
④委員会のメンバーであるCarolyn Maloney議員は、顔認識技術は依然として準備
不足だと指摘し、「顔認識技術は個人の自由と権利に深刻な影響を与えます」
顔認識技術の使用を一時停止する法案が起草されていると述べました。

 

2.■米サンフランシスコ、当局の顔認証技術使用を禁止へ AFP2019年5月15日 
https://www.afpbb.com/articles/-/3225093?cx_part=top_category&cx_position=3

概要①米サンフランシスコは同国の都市として初めて、警察や市の機関による顔認証技
術の使用を禁止する条例を制定する。
②同条例案は「市民の権利や自由を危険にさらす顔認証技術の性質は、うたわれて
いるその恩恵をはるかに上回る。この技術は人種的不公平を深刻化させ、政府の
絶え間ない監視から自由に生きるわれわれの力を脅かすだろう」と述べている。
③この条例案は監視システムの使用・監査方針を定める広範囲な法制定の一環で、
顔認証技術の運用に高いハードルを課し、市当局のいかなる部署が使用する場合
にも議会の承認を必要とさせる。
④なお、空港や連邦政府管轄下の施設での顔認証技術の使用については禁止対象と
していない。

 

1.■アマゾンが「顔認識技術の規制」、どこまで本気なのか？ wired 2019年2月12日
https://wired.jp/2019/02/12/amazon-joins-microsofts-call-rules-facial-recognition/

概要①アマゾンが、顔認識技術の使用に関するルールを定めるよう求める動きを見せて
いる。これはマイクロソフトに続く動きで、国が法的な枠組みを構築することに
協力する姿勢を示したものだ。しかし、こうした姿勢表明と実態とのギャップに
不信感を抱いている専門家もおり、その本気度が問われている。
「（アマゾンが）公共施設および商業施設で撮影された映像と画像を利用した顔
認識を対象に、国が法的な枠組みを構築することに協力します」
②アメリカ自由人権協会（ACLU）が連邦議会議員の写真を使ってアマゾンの顔認
識サーヴィスを試したところ、そのうち28人が犯罪者の顔写真データと一致す
ると誤って判断された。誤った判定を受けた人物は、有色人種に偏っていた。
③ワシントン州で検討中の法案は、緊急の場合を除いて令状なしでは監視の過程に
おける顔認識の利用を禁止するものである。この法案はマイクロソフトも支持
している。一方、マサチューセッツ州で提案された法案では、新しい規制が実
行されるまで顔認識技術の使用を一時禁止するとしている。サンフランシスコ市
監理委員会の委員のひとりは、市の機関による顔認識技術の利用の完全禁止を
求めている。
④顔認識の分野は、米国のパスポート申請手続きに採用されているフランスのアイ
デミア（IDEMIA）や、空港で税関・国境警備局が国外からの渡航者をチェックす
るために使われている日本のNECなどが独占している。NECの広報担当者は顔認識
の規制について、「こうした議論を歓迎しています」という同社の社長兼CEOで
ある新野隆がプレスリリースで述べたコメントをもって返答した。アイデミア
はコメントしなかった。
⑤ジョージタウン大学の研究によると、多くの機関が顔認識の利用に関する「抑制
と均衡」のシステムや監査の仕組みをもたないことが明らかになっている。「
誤用に関するルールがない状態で、そもそも何をもって“誤用”とするのでしょ
うか」と、彼女は言う。

 

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広がる顔認証をどう考えるか
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5.■米国で広まる顔認証システムの利用と、動き始めた市民たち 2020年2月17日
https://wired.jp/2020/02/17/cities-examine-proper-improper-facial-recognition/

概要①マンハッタンのロウアー・イースト・サイドにある集合住宅。20年来の住民であ
るクリスティーナ・チャンは建物内に入ろうとして、すっかりルーティンと化し
たお決まりの行動をとった。玄関ロビーのドアがなかなか開かないので、飛び跳
ねたり、体を前後に動かしたりと、“踊り”始めたのだ。彼女が踊りを見せてい
る相手は、入口に向けて設置されたスマートカメラである。本来ならチャンを認
識してドアを開けてくれるはずだった。お手ごろ価格の住居約1,600戸が入った
この集合住宅「ニッカーボッカー・ヴィレッジ」では、いまこうした光景が日常
化しているという。
②12棟ある建物のロビーと中庭の入口それぞれに、管理会社が顔認証システムを設
置したのは2013年のことだ。ニッカーボッカー・ヴィレッジは、ニューヨーク市
内で初めて鍵などの従来の方法を廃止して生体認証を導入した大型集合住宅のひ
とつとなった。住民たちは、このシステムの問題点を多数挙げている。
③例えば、外部から来たアジア人を、住民の別のアジア人と混同して認証し、入
館を許可してしまうことがときどきあるという。夜や太陽光が強い昼には、屋外
の入口に設置されているカメラレンズの感度が原因でシステムがうまく動作しな
い場合がある。誤作動があまりに頻繁に起こるので、集合住宅の警備員は事実上
、ほぼ誰でも中に入れてしまう。そのせいで住民は不安を覚えている、言う。
④顔認証技術はほかの集合住宅でも導入されており、その多くはニューヨーク市の
各地にある家賃の安い数千人規模の集合住宅や、家賃規制下にある集合住宅。
⑤カリフォルニア州のサンフランシスコやオークランド、マサチューセッツ州のサ
マーヴィルといった地方自治体は、顔認証技術の使用を禁止しているが、その規
制が適用されるのは政府機関のみだ。自治体と関係のない者であれば、住宅や商
業施設、私有地に顔認証システムを設置できる。生体情報を収集する際には、対
象となる人すべてから同意を得たり、その事実を通知したりすることを企業に義
務づける州法を整備しているところも5～6州あるが、それらの州法はこの技術の
利用を制限するものではない。つまり、顔認識技術に対する公の規制は緩いのだ
。こうした環境下では、民間企業に対してこの技術の利用を制限するよう求める
のは、主として消費者の仕事になる。
⑥コンサートや音楽フェスでの顔認証技術利用の禁止を求めるキャンペーンが全米
規模で始まった。40以上のイヴェントが、来場者に顔認証システムを使用しない
ことを約束する事態となっている。
⑦19年4月には、ニューヨーク市ブルックリン区にあるレント・スタビライズド集
合住宅（家賃上昇率の上限が法的に定められている賃貸住宅）の「アトランティ
ック・プラザ・タワーズ」に住む130人以上が、ニューヨーク州に対して法的な異
議申し立てをしている。家主が住民の合意を得ず、ニッカーボッカー・ヴィレッ
ジと同様の顔認証システムを設置しようとしたことに対してだ。審理は現在も続
いているが、こうした動きが多くの人の目に触れたことで、ニューヨーク市議会
議員がこの問題に関心をもつようになった。2019年10月7日に開かれた公聴会で
、企業や不動産所有者が生体情報を収集する際に、対象者にその旨を通知するこ
ととと、市に登録することを義務づける提案を取り上げ、慎重に検討を実施した
その翌週には、すべての家主に対して物理的なカギを借主に渡して家に入れるよ
うにすることを義務づける別の法案が提出される予定だった。顔認証やスマート
キーといったキーレス・エントリー・システムが別に設置されているか否かにか
かわらず、義務づけられるというものだ。
⑧ところが、これらの提案には多くの批判が寄せられ、支持する人は少なかった。
顔認証技術の使用が合法であるというメッセージを民間企業に送ってしまうため
、このシステムがより広く導入されることにつながるとして、プライヴァシー擁
護派は警鐘を鳴らしている。
④ポートランド市政委員のジョー・アン・ハーデスティは、政府および民間企業に
よる顔認証システムの使用を禁止する提案を提出している。さらに同市議会は19
年9月17日、監視技術に関する作業部会を開催し、規制案を採決できるかどうか
を議論した。

 

4.■人工知能はわたしたちを“監視”し、判断している WIRED 2020年1月4日
https://www.sankei.com/wired/news/200104/wir2001040001-n1.html

概要①わたしたちは人工知能（AI）に監視されている。AIは秘密裏に情報収集を行う場
合に強力なパワーを発揮する。そしていまや、独裁政権だけでなく民主主義国家
でも、この技術が政治的および社会的な管理ツールとして利用されるようにな
ってきた。
②スタンフォード大学のチームは2017年、写真に写っている人物がゲイかどうかを
判定すると謳うアルゴリズムを開発した。精度はさておき、このようなツールは
迫害や人権抑圧につながる恐れがある。
「この種のテクノロジーを街中に張り巡らされた監視カメラ網と組み合わせて、
同性愛が犯罪とみなされるサウジアラビアのような国にもっていくと仮定しまし
ょう」と、デジタル社会学者のリサ・タリア・モレッティは言う。「通りを歩い
ていたら、いきなり拘束されるといった事態が起こりえます。その理由は、コン
ピューターがあなたは同性愛者だと言ったからなのです」
③顔認証とAI監視技術に最も力を入れている国は中国だ。さらに問題なのは、新疆
ウイグル自治区でのイスラム教徒の弾圧にこの技術が使われている点だ。同時に
、共産党政府が進める「一帯一路」政策の下、パキスタン、カンボジア、ラオス
といった国にAI監視システムが輸出されている。これは、ひいてはテクノロジー
による弾圧につながるだろう。
④政治学者でコンサルティング会社ユーラシアグループの創設者でもあるイアン・
ブレマーは、中国のAIブームは個人の自由に恐ろしい影響を与えていると指摘す
る。「政府はまず技術を確立し、それを使うことが可能であると世間に知らしめ
ます。そして見せしめに何人かを逮捕してみせればいいのです。そうすれば、あ
っという間に国民全員が恐怖を感じるようになるでしょう」
⑤人々が当局によるAIの利用を受け入れれば、欧米諸国もテクノロジーによる専制
に向かって歩き出すことになるのだ

 

3.■米国「顔認識技術」のルールなき利用は臨界点を超えている wired2019年6月12日
https://wired.jp/2019/06/12/facial-recognition-regulation/

概要①リアルタイム顔認識技術が、米国のあらゆるレヴェルの法執行機関で利用される
ようになっている。こうしたなか、依然として高い誤認識率や人種・性別などに
よるバイアスといった問題が解決されないまま、顔認識技術が普及することを問
題視する声が高まっている。下院公聴会では規制に向けて党や派閥を超えた提案
がされるなど、リアルタイムの顔認識が“監視社会”に結びつく危険性が、これ
まで以上にクローズアップされてきた。
②顔認識技術を巡る議論は、この数年で差し迫ったものになってきている。数々の
研究により、依然として高い確率で誤認識が起きていることや、人種や性別に
よって常にバイアスがかかっていることがわかったのである。
③しかし、この技術が精査されぬまま米国内で急速に広がっている。しかも、民間
の企業や学校だけでなく、政府のあらゆるレヴェルの法執行機関で利用されて
いるのだ。この技術が“野放し”の状態にあることを巡り、下院監視・改革委
員会の5月の公聴会では党や派閥を超えて懸念の声が上がった。
④「（米国で監視に使われている）カメラが5,000万台あるんですよ。合衆国憲法
修正第1条、第4条および適正手続きの保障を侵害しています。あらゆる点で間
違っています。そしてこれによって不利益を被るのは、ほとんどがアフリカ系
米国人なのです」と、下院議員のジム・ジョーダン（オハイオ州、共和党）
何らかの規制をすべきでしょう。そろそろ一度立ち止まって考えるべきではない
でしょうか」公聴会の専門家集団も、この意見に大いに賛同した。議会が十分な
制限・規制を定めた法案が可決し、透明性に関する基準が設けられるまで、政府
による顔認識システムの利用を停止するよう、その場の大多数が求めたのである。
これと同じような規制案がすでにサンフランシスコ議会で通過している。カリフォ
ルニア州オークランドやマサチューセッツ州サマーヴィルなどの都市も、これ
に続くとみられている。
⑤「合衆国憲法修正第4条では、顔認識によるプライヴァシーの侵害から国民を保
護できないでしょう」。コロンビア大学ロースクール教授のアンドリュー・フ
ァーガソンはこう証言した。「リアルタイムのテクノロジーがもつリアルタイム
の脅威に対応するには、個別の法規制を実施するしかありません。
⑥公聴会では、参考人たちが同様の主張をした。ここで強調されたのは、顔認識技
術が単なる静的なデータベースではなく、全面的かつ無差別的なリアルタイム
包囲網として利用されるようになってきているという事実である。要するに「
顔の監視」が実施されているというのだ。そして顔認識技術に重大な欠陥（特
に有色人種や女性、従来の性別に当てはまらない人々を識別する際の正確性に関
する問題）があることを踏まえると、当面は法執行機関は顔認識技術を使用する
べきではないと主張している。
⑦ほとんどの顔認識システムのトレーニングに使われるデータセットを「ペイル・
メイル（pale male）」セットと呼んでいる。大多数の写真データが白人男性の
ものであるためだ。
公聴会で語った。「ブルックリンで賃貸物件を借りている人々は、不要な顔認識
入退室システムの導入に抗議しています。
委員会は法執行機関およびそのほかの米国機関による顔認識技術の利用を監督・
制限する超党的な法案を用意する構えだ。しかしここ数年、国家レヴェルで明
確な成果が上げられたためしはない。
⑧「顔認識技術の拡散そのものを止めるにはもう手遅れでしょう。政府も民間企業
も日々、新たな方法で利用を進めていますから」と、イェール大学ロースクール
の情報社会プロジェクトに所属するプライヴァシー専門弁護士のティファニー・
リーは語る。「プライヴァシー関連の諸問題について真剣な取り組みが始まる決
定的なポイントが来ることを願っています。もしかすると、いまがその時なのか
もしれません

 

2.■浸透するリアルタイム顔認識は、監視社会の足音なのか？ wired 2019年5月24日
https://wired.jp/2019/05/24/some-us-cities-moving-real-time-facial-surveillance/

概要①監視カメラの映像によるリアルタイムの顔認識システムが、米国の大都市の一部
に導入され始めていることが、米大学の調査で明らかになった。シカゴとデトロ
イトの当局がリアルタイムの顔認識システムを導入している。シカゴ市はそのシ
ステムは使用していないと主張しており、デトロイト市も現在は使用していな
いという。だが、顔認識技術の使用を防ぐような連邦法や州法はない。
②この2都市はサウスカロライナのDataWorks Plusという企業からソフトウェアを
購入している。このソフトウェアにより、警察は監視カメラの映像からリアル
タイムで顔を認識できるようになる。
③プライヴァシー保護を訴える人々は、現在進行形のこうした方法での顔認識技
術の利用により、従来の公共スペースにおける匿名性は再定義を迫られるだろ
うと言う。「歴史的に見て、わたしたちは公共の場でのプライヴァシーを規則で
取り締まる必要はありませんでした。なぜなら、わたしたちの居所を追跡する
のは、どのような組織であれ、費用がかかりすぎることだったからです。これ
は大変革をもたらす技術です」とロチェスター工科大学のエヴァン・セリンジ
ャー教授は言う。
④デトロイト市は「プロジェクト・グリーンライト」という独自の地域警備プロ
グラムに関連した3年契約の一環として、2017年7月に初めてリアルタイム解析
が可能な顔認識システムを購入している。深夜の犯罪を防ぐため、警察の解析
担当者にリアルタイムの監視映像を送るカメラが、ガソリンスタンドやその他
の店に設置された。このプログラムは年々拡大し、教会や不妊治療クリニック
を含む500以上の場所から、警察に監視カメラ映像が提供されるようになった。
⑤リアルタイムの顔認識はプロジェクト・グリーンライトの作業自動化を支援する
目的で導入された。ジェームズ・クレイグ警察署長は「警察官はリアルタイム
機能を使っておらず、顔認識の利用は容疑者の静止画までに制限されていると
」としている。警察がリアルタイムの顔認識を過去に使用したかどうかについ
ては、明らかにしていない。
⑥シカゴ市がFaceWatch Plusを採用した時期は、少なくとも2016年にまでさかのぼ
る。「プロジェクトの目的」には、シカゴの街頭カメラと交通カメラ20,000台
の利用が含まれていた。
シカゴの属するイリノイ州は、企業が指紋や顔のデータなどの生体認証マーカー
を収集する前に、本人から同意を得ることを必要とする生体認証関連の法律が
ある3州のうちのひとつだが、公的機関は適用から除外されている。
調査結果は、顔認識に対する連邦法がないことにより、米国内にパッチワークの
ようなまとまりのない監視体制がつくり出される可能性があることを示している
オーランドとニューヨーク市の警察は、同様の技術を実験的プロジェクトで試し
ている。
⑦顔認識は、その技術がより安価で正確になるにつれ、法執行機関と行政機関での
使用が広がりつつあるとグリーンは言う。リアルタイムでの顔のスキャンには、
より高度でパワフルなソフトウェアとハードウェアが必要だが、その能力はい
まや多くの当局にとって安易に手の届くものになっている。
⑧弁護士であるモハンマド・タージザーは、警察は広範囲にわたる影響についてよ
く考えずに新しい監視技術を採用することがよくあると指摘する。体裁よく曖昧
に定義された多くの「試験」や「実験」により、全米の警察で顔認識やソーシ
ャルメディアの監視、自動車のナンバープレートの自動認識が標準化されてきた
「警察は最新のものに常に魅力を感じるのです」とタージザーは言う。
⑨2本目のレポートは、ニューヨーク市警察による顔認識システムの使用がずさん
だったことを示している。システムで容疑者の写真がマッチしなかった際に、警
官はスケッチや自分たちで容疑者に似ていると判断した有名人の写真を利用す
るといった“創造性”を発揮していたことが、研究者たちが入手した文書に記さ
れていた。この事例は「運用者による乱用」という見落とされていた危険性を
明らかにしていると、ロチェスター工科大学のセリンジャーは言う。
⑩アメリカ自由人権協会のタージザーは、顔認識技術が人権を危険にさらすリスク
は、内部規定や外部規定により防げるという考えに懐疑的だ。同協会はサンフラ
ンシスコで可決されたような禁止令を支持している。
マサチューセッツ州議会は、行政による顔認識の利用に一時停止を課す法案を検
討中だ。オークランドとボストン近郊のサマーヴィルは、それぞれ禁止令を検
討している

 

1.■顔認識技術による「監視」と、社会はどう向き合うのか wired 2018年6月11日
https://wired.jp/2018/06/11/facial-recognition-tech-creepy/

概要①中国政府は、世界最大の映像監視および顔認識システムの構築に向けた多額の
投資を行ってきた。これまでに配備された監視カメラの数は1億7,000万台を超
える。
②技術が未熟なことで、誤認識だけでなく、非検知（データベースに登録されてい
る人物を検知しない）という間違いを起こしやすいのだ。
「アルゴリズムは特定の用途に合わせて訓練する必要がありますが、そこにズレ
が生じてしまうのです。つまり、ある用途を想定してつくられたシステムが、実
際にはわずかに違う方法で配備されることでエラーが生じます。アルゴリズムの
使い方が間違っているために、システムがうまく機能しなくなっている事例を
よく見かけます」
顔認識アルゴリズムを訓練するために使われるデータセットに、人種などの社会
的な偏見が混じり込むと、それがシステムに反映されるという研究結果もある。
③研究者たちは顔認識システムについて、技術がどれだけ進化したとしても
100パーセント間違いがないものをつくるのは不可能だと指摘する。プライヴァ
シー保護を訴える活動家などはこうした現実を踏まえ、顔認識システムの評価や
管理の徹底、および関連法の整備の必要性を強調する。
④世界の立法機関は、この技術のパラメーターの法文化に手間取っている。
実際に法律が制定されるまでは、テクノロジーは野放しのままだ。
⑤全米の州警察や地方警察の少なくとも4分の1が、独自の顔認識データベースをも
つか、必要に応じて他機関のデータベースにアクセスする権限をもっている。
警察当局の大半は、運転免許証のような身分証明書に使われている写真のデー
タベースから情報を引き出すことができる。また17年3月には、司法省が独自の
顔認識プログラムを使っていると認めた。
⑥会計検査院（GAO）の監査でも問題があることが明らかになっている。16年5月に
行われた調査ではFBIがプライヴァシー関連法を遵守していないほか、「プライ
ヴァシー影響評価（PIA）」を適宜に公開していないとの結論が出た。また、顔
認識システムの精度確認テストも不十分だという。FBIはここで指摘された点の
一部については改善に向けた措置を講じたが、GAOは17年3月に、まだ未解決の問
題が残っていると指摘している。

 

 

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顔認証 誤認問題
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7.■米リモート司法試験の顔認証で「黒人の顔が認識されない」不具合発生2020年10月5日
https://gigazine.net/news/20201005-remote-recognition-concern-racism/

概要①新型コロナウイルスの影響を考慮し、アメリカの司法試験は個人のPCを通してリ
モートで実施されています。試験を受けるにあたり、受験者は顔認証システムで
個人の認証を行う必要があるのですが、「黒人の顔が認証されず試験を受けられ
ない」という問題が発生しており、一部の受験者たちから不安や怒りの声が上が
っています。
②リモートでニューヨーク州の司法試験を受けたアリーヴァルディー・ハーン氏は
「サポートから『ランプなどの適切な照明の前に座ってください』と言われ、ニ
ューヨーク州司法試験の模擬試験を完了できないという問題が発生しています。
顔認証システムは人種差別です。私は『適切な照明』を使っていますよね？」と
コメントし、怒りをあらわにしています。
③カリフォルニア州の司法試験を受ける予定である黒人のキアナ・カトン氏もリモ
ート司法試験で自身の顔を認識させるため、2日間の試験日程中ずっと顔に直接
光を当て続けなければならない可能性があるとのこと。
「顔に光を当て続けなければならないということは、人によっては頭痛を起こし
てしまう可能性があります。光に敏感な人や、偏頭痛を起こしやすい人なら、試
験のパフォーマンスに影響を及ぼすのではないかと私は本当に心配しています」
と、カトン氏は試験への不安を語りました。
④アメリカの20州で実施されているリモート司法試験はExamSoftという企業によっ
てシステムが管理されています。試験を受けるするためには、参加者は虹彩およ
び顔の生体認証データを提出する必要があるとのこと。「およそ3万人以上のロー
スクール卒業生が参加する司法試験において、リモートでの試験実施はアメリカ
史上最大の試みです。リモート試験を管理するすべての管轄区域でExamSoftを使
用する方針です」とアメリカ司法試験委員会(NCBE)の広報担当者は語っています
⑤ExamSoftは顔認識システムがハーン氏やカトン氏のような黒人の顔をそもそも認
識すらしない点については言及せず、同社が使用している顔認識システムを開発
した企業の名前も明かしませんでした。
⑥7月28日には、ExamSoftが管理するミシガン州のリモート司法試験がDDoS攻撃を
受けており、攻撃や被害の詳細は記事作成時点で調査中とのこと。そのため、顔
認証システムの精度に加えてセキュリティの面でも問題が懸念されています。
⑦ExamSoftの共同創設者であり、記事作成時点では同社から退いているグレッグ・
サラブ氏は、アメリカ法曹協会(ABA)からのインタビューに対して「模擬試験や実
地試験での一貫性のないパフォーマンスから証明されるように、現時点でリモー
ト試験を実施するのは危険だと感じています」と述べた
⑧電子フロンティア財団(EFF)が2020年9月にカリフォルニア最高裁判所へあてた
書簡でも、試験で使用されているシステムによって司法試験に不公平が生じるこ
とへの懸念が表明されていました。さらにEFFは、ExamSoftのカリフォルニア州消
費者プライバシー法(CCPA)違反について懸念を表明するとともに、「ExamSoftが
収集したデータはハッカーをおびき寄せている」と警告しています。
⑨リスクを軽減するために、カリフォルニア州はExamSoftに対して司法試験に関連
した生体認証データをすべて削除するよう要求。ExamSoftが司法試験中に収集し
た生体認証データをいつ削除するかは記事作成時点で不明ですが、テストの実施
から少なくとも60カ月後になる可能性があるとVentureBeatは推測しています。

6.■顔認識技術誤認逮捕が浮き彫りにしたアルゴリズム以外の問題WIRED2020年7月8日
https://wired.jp/2020/07/08/flawed-facial-recognition-system-sent-man-jail/

概要①顔認識ソフトの誤判定をきっかけとするものとしては、米国初の誤認逮捕が2020
年1月に発生した。逮捕までの一連の捜査を振り返ってみると、顔認識ソフトのア
ルゴリズムそのものだけでなく、その使われ方の問題も浮き彫りになってくる。
②デトロイトの警官が42歳のロバート・ウィリアムズを逮捕したのは、2020年1月。
計4,000ドル（約43万円）相当の時計数点を、1年3カ月前に店舗から盗んだ容疑
でふたりの子どもたちの目の前で手錠をかけられ、警察署に連行された。
③取調室では、警官から証拠が提示された。事件当夜の監視カメラに映っていた人
物の画像とウィリアムズの運転免許証の写真が、顔認識ソフトの判定で一致した
というのだ。ウィリアムズにはアリバイがあったことから、即座に容疑を否認し
      たという。すると警官は、事件当夜の容疑者の写真を示した。そこに写って
いるのはウィリアムズではなかったのである。「それが大柄な黒人男性であると
いうことしか、わたしにはわかりませんでした」
④ウィリアムズはそのあと30時間の拘束を経て、保釈された。事件への彼の関与
を示す証拠は顔認識ソフトの判定のみであると考えられることから、警察は
最終的に容疑を取り下げた。
⑤6月24日、ウィリアムズは米国自由人権協会（ACLU）ミシガン支部とともに、デト
ロイト市警察に対して申し立てを実施し、捜査における顔認識ソフトの使用停止
を求めた。
⑥プライヴァシーの研究者グループや人権擁護団体は、さまざまな理由から顔認
識技術を批判してきた。特に懸念材料とされてきたのは、非白人の誤認識率が白
人に比べて高い点である。これが理由で、サンフランシスコからマサチューセッ
ツ州ケンブリッジまで、さまざまな都市が顔認識ソフトの使用を禁止または制限
してきた。そして6月24日、ボストン市議会もまた、顔認識技術を禁じる条例案を
可決した。
⑦顔認識技術について考えるときは、この技術をひとつの「ツール」としてではな
く、人間とアルゴリズム双方の判断が連なった「プロセス」として見るほうがい
いだろう。これまで有識者たちは、このプロセス内の各段階で、プライヴァシー
の問題を指摘してきた。例えばウィリアムズのケースでは、誤認逮捕の予防措置
の欠如が、避けられたはずの逮捕につながったと考えられる。
⑧この事件でミシガン州警察は、事件現場の監視カメラの画像と州が保存する
4,900万人分の画像のデータベースを、顔認識ソフトを使って比較している。そ
のデータベースには、ウィリアムズの運転免許証の写真も含まれていた。人々は
自分の写真がこうやって使われることを意図していないだろうが、米国の全成人
の実に半数がデータベースに自分の写真を載せている。
加えて米国各地の警察では、犯罪現場の写真と照合するために、ソーシャルメデ
ィア上の写真や目撃証言に基づいて作成した容疑者の似顔絵、さらには3Dレン
ダリングまで用いている。
⑨ニューヨークでは、警察が違法におこなわれたストップ・アンド・フリスク（不
審だと思われる人物を警官が引き止めて実施する所持品検査）での逮捕時に撮影
した顔写真を、顔認識システムのデータベースに登録したことで批難を浴びた。
ミシガン州警察は今回の誤認識に関する報告書のなかで、顔認識ソフトによる一
致は逮捕の「相当な理由」には当たらないとした。同警察のガイドラインでは、
顔認識は容疑者の「身元の特定方法」としてではなく、「捜査の手がかりとして
のみ」考慮すべきであると規定されている。
捜査員たちは、容疑者の写真とウィリアムズの写真が顔認識ソフトによって「一
致」したことを受け、次にウィリアムズの容疑を裏付ける証拠を探した。警官は
ウィリアムズの電話も、彼にアリバイがあるかどうかも確認しなかったという。
その代わり警官たちは、事件当時に現場にいなかった外部セキュリティシステム
のコンサルタントに、ウィリアムズが監視カメラに写っている男性かどうか質問
した。その女性の答えは、ウィリアムズの逮捕に踏み切るには十分だった。
⑩『ニューヨーク・タイムズ』によると、ウィリアムズの写真がスキャンされたと
き、顔認識ソフトは一致する可能性のある写真のリストを、それぞれの「一致率
」とともに示していたはずだという。一致率とは、リストの各写真が監視カメラ
に写った容疑者の画像である可能性の確度を示す数値のことで、顔認識における
重要な判断材料となる。
例えば、アマゾンの顔認識技術「Amazon Rekognition」が、連邦議員を犯罪デー
タベースに載っている人物と誤認したとACLUが発表したとき、アマゾンはACLUが
基準とした一致率が低すぎたのだと回答した。アマゾンによると、同社では一致
率が99パーセントの場合を一致とみなす一方で、ACLUは一致率の基準値を
80パーセントに設定していたという。
⑩こうした事情もあり、顔認識に関する議論の流れは規制から禁止へと変化してい
る。たとえ顔認識による裏付けに関する規制がつくられても、警察はその規制を
くぐり抜ける方法を見つけるからだ。有識者たちは、顔認識システムによって刑
事司法制度の濫用が自動化・促進されるのではないかと懸念している。
⑩司法省は15年、ファーガソン市警察が財政政策のために黒人の運転手ばかりを狙
って交通違反切符を切っていると主張した。たった一度の不払いでも逮捕状を執
行される可能性があったことから、市民たちは高額の罰金を払わざるを得なく
なっていたのだ。こうした状況で都市に大規模な顔認識システムが実装されれば
、たまたまカメラに写ったり、ボディーカメラを装着した警官に出くわしたりす
るだけで、運転手が逮捕の危険に晒されることになる。

 

5.■「顔認証ソフトウェアの誤認率は96％に達する」警察署長明かす2020年7月2日
https://gigazine.net/news/20200702-96-percent-facial-recognition-error-rate/

概要①デトロイト市警察が顔認証ソフトウェアを証拠として逮捕した黒人被疑者が、「
証拠不十分」で釈放されました。この一件について、デトロイト市警察は「犯罪
者の特定に使われる顔認証ソフトウェアの誤認率は96％に達する」と明かした。
同市において、顔認証ソフトウェアはほとんど黒人に対してのみ使われているた
め、黒人に対する不当な扱いを示す実例として物議を醸しています。
②2018年10月、デトロイト市にある高級小売店から総額3800ドル相当(約41万円)
の腕時計5個が盗まれました。デトロイト市警察は防犯カメラに映っていた映像
を用いて顔認証検索を実施。運転免許証の写真と合致したとして、2020年1月に
ミシガン州に住むロバート・ジュリアン・ボルチャク・ウィリアムズ氏を逮捕しました。
逮捕されたウィリアムズ氏は警察の尋問中に、「防犯カメラの映像に映ってい
る男はどう見ても自分ではない」と反論。アメリカ自由人権協会がウィリアムズ
氏に代わって公式に異議申し立てを行った結果、「顔認証ソフトウェアによる照
合以外に証拠は存在しない」として、2020年6月に釈放されました。
③デトロイト市警察が用いているのは、法執行機関向けのデバイスやシステムを提
供しているDataWorks Plusの顔認証ソフトウェア。2020年6月29日に実施された
公開会議の中で、デトロイト市警察のジェームズ・クレイグ署長は、「(犯人特
定に)このソフトウェアだけを使った場合、95～97％の確率で事件を解決するこ
とができなくなります。96％の確率で誤認逮捕になると思われます」と語り、こ
のソフトウェアが犯人と別人を取り違う確率が非常に高いと認めました。
④デトロイト市警察が公開した(PDFファイル)資料によると、問題の顔認証ソフト
ウェアは2020年6月22日までに70回使用されています。この70回のうち、68回が
黒人を対象とした捜査で、残り2回は人種不明と思われる対象についての捜査だ
ったとのこと。顔認証に使われた画像は、70回中31回がソーシャルメディアの写
真、18回が防犯カメラの写真でした。
⑤この種の顔認証技術は特に黒人の誤認率が高いという問題がかねてより指摘され
ており、デトロイト市は2019年末に「ムービーから得られた画像は顔認証検索に
使わない」という決定を下していました。しかし、ウィリアムズ氏に関する捜
査は、この決定よりも前に行われたとのこと。
⑥DataWorks Plusのゼネラルマネジャーであるトッド・パストリーニ氏は、「実際
の使用時における精度に関する統計記録は存在しません。問題はソフトウェアの
使い方にあります」と回答。この種のソフトウェアはあくまで犯人候補を「絞
り込む」ためのものであり、「特定する」ものではないと説明しました。
⑦デトロイト市では捜査のための顔認証技術の利用を停止する議案が市議会に提出
されています。なお、マサチューセッツ州ボストン市では、デトロイト市に先立
って顔認証技術を禁止しています。

 

4.■顔認識技術のせいで無実なのに間違って逮捕された男性 2020年6月25日
https://gigazine.net/news/20200625-facial-recognition-false-arrest/

概要①無実の黒人男性が顔認識ソフトウェアを理由に誤って逮捕された一件が、ニュー
ヨーク・タイムズによって報じられています。ウィリアムズ氏は2020年1月デトロ
イト警察からの出頭要請をオフィスで受け取りました。全く身に覚えのなかっ
たウィリアムズ氏は、最初イタズラ電話だと思ったそうです。電話はイタズラで
はなく、実際にその30分後にウィリアムズ氏は妻と2人の娘の目の前で手錠をか
けられました。逮捕時、警察はウィリアムズ氏がなぜ逮捕されたのかを説明せず
、ウィリアムズ氏の写真とともに「重罪令状」「窃盗」と書かれた紙を提示
したのみだったとのこと。
②一晩中拘束され、翌日の午後に尋問室で2人の刑事から3枚の紙を見せられました
。この紙にはミシガン州デトロイト市の高級ブティックに設置された監視カメラ
の写真が印刷されており、赤い帽子をかぶった男が写っていたとのこと。ブティ
ックからは合わせて3800ドル(約41万円)相当の時計5つが盗み出されており、こ
の窃盗の容疑がウィリアムズ氏にかかっていたわけです。
③しかし、低画質の画像からクローズアップされた男の姿は、明らかにウィリアム
ズ氏ではありませんでした。刑事から「これはあなたですか？」と尋ねられたウ
ィリアムズ氏は「いいえ、違います。あなたは全ての黒人男性が似通っていると
思っているんですか？」と返したそうです。
④デトロイト警察が使っていた技術は、DataWorks Plusという企業に550万ドル(約
5億9000万円)で提供された顔認証技術。この顔認証技術の精度が100％でないこと
は警察側も認識しており、州からデトロイト警察に送られた資料には「これは
捜査をリードするだけのものであって、逮捕の理由ではありません」と説明され
ていたとのこと。
⑤ウィリアムズ氏は逮捕から30時間の拘束を経て、妻のメリッサさんが支払った
1000ドル(約11万円)の保釈金により釈放されました。ウィリアムズ氏は複数の弁
護士に連絡を取りましたが、弁護士のほとんどはウィリアムズ氏が有罪であるこ
とを前提に契約を結ぼうとしたそうです。
しかし、その後、弁護士のヴィクトリア・バートン・ハリス氏やミシガン州のア
メリカ自由人権協会(ACLU)の協力もあり、ウィリアムズ氏の告訴は「証拠が不十
分」だとして取り下げられました。ミシガン州のACLUはデトロイト警察に対して
捜査において顔認識ソフトウェアの使用を停止するよう求める訴状を提出して
います。
⑥2020年6月にはIBMが顔認識市場から撤退を表明しており、警察に顔認証技術を販
売していたAmazonも同技術の警察による使用を1年間停止すると発表しました。

 

3.■顔認識システム、非白人の顔を正しく認識できず 米研究 afp 2019年12月20日
https://www.afpbb.com/articles/-/3260495?cx_part=top_category&cx_position=2

概要①米国立標準技術研究所（NIST）は19日、顔認識システムが特に非白人について
、ひどく不正確な結果を出すとの研究結果を公表した。
②顔認識アルゴリズムには、異なる2人を同一人物と認識する「フォールスポジテ
ィブ（False positive、誤検知）」と、同一人物を認識できない「フォールスネ
ガティブ（False negative、見逃し）」の双方がみられた。多数のアルゴリズム
で、アジア系とアフリカ系が「フォールスポジティブ」となる割合は白人の100
倍超だった。
③米国で開発されたアルゴリズムでは、アジア系、アフリカ系、先住民系で正しい
結果が出ない割合が高いことが分かった。中でも「フォールスポジティブ」と
なる割合は、先住民系で最も高かった。さらに、2つのアルゴリズムは、35%ほど
の割合でアフリカ系の女性を男性と認識した。

 

2.■ライブ顔認証システムが見つけた「容疑者」のうち81％は無実 2019年7月5日
https://gigazine.net/news/20190705-live-facial-recognition/

概要①ロンドン警視庁が運用している、監視カメラの映像内に写った顔とデータベー
スの顔写真を照合して容疑者を見つけ出すライブ顔認証システム(LFR)は「極
めて不正確な精度で運用も不透明」と指摘を受けています。このたび、ロン
ドン警視庁からの依頼を受けてLFRに関する調査が行われ、「容疑者」と認識
された人のうち81％が無実だったという精度の低さが浮き彫りとなっています。
②エセックス大学に調査を依頼。ピート・フュッシー教授とダラー・マレー博士が
調査を行い、独立した報告書を提出しました。
③報告書では、国内法でLFRを使用するための明示的な許可がないため、裁判所
が異議を申し立てた場合、警察によるLFRの展開が違法と判断される可能性が高
いと指摘されています。
④また、具体的な問題点として、調査対象の事案の中で、LFRにより抽出された容
疑者の数は42人いましたが、本当に犯人だったケースは8人で、34人が無実だっ
たという指摘があります。これは、LFRによる容疑者の認識精度がわずか19％だ
ったことを示しています。その一方で、ロンドン警視庁の用いていた測定基準
では、エラー率は「0.1％」でした。
⑤そもそも、監視対象とする人物のリストに掲載される基準も明確ではなく、LFR
で特定しようとしていた人々はカテゴリーもばらばらだったとのこと。リスト
自体も正確さを欠き、すでに裁判が終わっている人物がリストに掲載されてい
る事例もあったそうです。
⑥ロンドン警視庁のダンカン・ボール氏は「報告書が否定的で不均衡なトーンであ
ることに失望しています。我々は、ロンドンを安全にするために犯罪と戦うにあ
たり、大衆が革新的な方法を期待していると考えています」と述べています

 

1.■ＡＩ顔認識、誤認逮捕の恐れ？ ３割を「男性」と識別 朝日 2019年4月2日
https://www.asahi.com/articles/DA3S13960947.html

概要①米ハワイで１、２月に開かれた米国人工知能学会（ＡＡＡＩ）の総会。話題を
集めたのは、巨大ＩＴ企業が開発した顔認識技術の正確さを比べた研究だ。
アマゾンが提供する顔認識ソフト「レコグニション」は、白人男性の性別は全く
間違えずに見分けた。しかしアフリカ系（黒人）ら肌の色の濃い女性では３１％
も「男性」と誤認した。ライバルのマイクロソフトの誤認率は１・５％、ＩＢ
Ｍは１７％だった。
②この研究は２人のアフリカ系女性が手がけた。洗面所の自動手洗いのセンサーが
褐色の肌に反応しない。カナダ・トロント大の学生、デボラ・ラジさん（２３）
は、そんな経験から新技術がはらむ偏りに関心を持った。もう一人、マサチュー
セッツ工科大のコンピューター科学者、ジョイ・ブロムウィニさんは、ＡＩが自
分の顔を認識せず、課題をこなすため友人の顔を「借りた」ことがある。
ブロムウィニさんはアマゾンがＡＩに学ばせたデータを疑っている。「白人男性
に偏ったデータを使えば、その時点で失敗は宿命づけられている」
③米自由人権協会（ＡＣＬＵ）が昨年、連邦議員と犯罪容疑者の写真を突き合わ
せたところ、２８人の議員を容疑者と誤認した。うち４割は非白人（議員全体で
非白人は２割）で、肌の色が濃いほど誤りが多かった。ＡＣＬＵは政府機関へ
の販売の中止を求めた。
④特にアマゾンがやり玉に挙がるのは、警察などに技術を提供し始めたからだ。
誤認逮捕につながりかねない。
⑤「無秩序な競争を避けるための、いかなる規制も歓迎する」。マイクロソフト
のナデラＣＥＯは１月の世界経済フォーラム（ダボス会議）で、顔認識技術に政
府の規制が必要だと明言した。放置すればかえって取り返しのつかない重い規制
を招くとの不安がある。
⑥ＥＵはＡＩの倫理指針づくりを始めた。肌の色や性による差別の防止、ＡＩの判
断を人がチェックする必要性などを盛り込む。

 

 

顔認証技術動向
1.■「生きている人間の肌」を識別して顔認証のセキュリティを向上させる技術 2020年3月7日
https://gigazine.net/news/20200307-face-scanning-check-live-skin/

概要①精度の低い顔認証技術を採用しているAndroidスマートフォンの中には、実際の
顔ではなく平面の写真で顔認証を突破できてしまうケースもあるとのこと。
②ドイツの総合化学メーカーであるBASF傘下のスタートアップ・Trinamixは、顔認
証技術のセキュリティを向上させるため、「生きている人間の肌」を検出するア
ルゴリズムを開発したと主張しています。顔をスキャンする際にスキャン対象が
人間の肌かどうかを調べることで、平面の写真はもちろん、3Dプリンターで作成
された精巧な模型などで顔認証を突破することができなくなります。
③新たに開発されたアルゴリズムは、既存のスマートフォンに搭載されていないよ
うな特殊な装置を必要とせず、Face IDなどで使用されている赤外線ドットプロ
ジェクターなどの技術を使い、生きた人間の肌とそれ以外を識別可能できると
のこと。赤外線ドットプロジェクターは、ユーザーの顔の形状を立体的に計測す
るために数万個ものドットパターンをユーザーの顔に投影し、それを赤外線カメ
ラで読み取るというデバイスです。
④生きている人間の肌と死んでいる人間や作り物の肌では、赤外線の後方散乱が
異なっているとのこと。そのため、既存の顔認証システムが使う赤外線ドットプ
ロジェクターなどのシステムが放出する赤外線の後方散乱を検出することで、生
きた人間の肌を識別できるというわけです。
⑤実際に、Trinamixのアルゴリズムが組み込まれたカメラを取り付けたLG製スマー
トフォンに対し、ゴム製のフェイスマスクを顔認証させようとしたところ、「こ
れは生きた人間の肌ではない」と判断されたとのこと。その後同じLG製スマート
フォンに顔を向けたところ、「これは人間の肌である」と判断されたそうです。
⑥なお、Stein氏はLG製スマートフォンを用いたデモについて、顔を特定の角度に
合わせる必要があったと述べています。
Trinamixのアルゴリズムは人間の肌とそれ以外だけでなく、木材、プラスチック
、金属など、さまざまな素材をそれぞれ識別できるそうです。そのため、ロボッ
トが工場や倉庫から特定の材料を選んで運び出すシステムなど、顔認証以外の技
術にも応用できる可能性があるとのこと。
Trinamixによると、2021年には手ごろな価格で新たな顔認証システムが提供可能
になるかもしれないとのこと

 

 

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ネットワークカメラ侵入例
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3.■防犯カメラ映像をのぞき見できてしまう「insecam」レビュー 2020年7月18日
https://gigazine.net/news/20200718-insecam/

概要①世界各地に設置されている防犯カメラの映像をリアルタイムで見ることができる
ウェブサイトの「insecam」は、記事作成時点で1万台以上の防犯カメラの映像を
見ることができます。パスワードの設定やアクセス制限が行われていない防犯カ
メラが無差別に公開されており、日本国内の防犯カメラも1000台以上が公開され
ています。
②https://www.insecam.org/
上部のメニューから「Countries」を選択すると、防犯カメラの映像を見られる
国の一覧が表示されます。かっこ内の数字は防犯カメラの数を表しており、記事
作成時点で日本では1333台の防犯カメラが登録されていました。試しに「Japan
」をクリックしてみると……日本にある防犯カメラの映像がサムネイル形式で表
示されます。公開されている防犯カメラの映像はリアルタイムで更新され、何が
映し出されるかは分からないので注意が必要。例えば「Tokyo」と入力し検索ボタ
ンを押せば、東京にある防犯カメラに絞り込むことが可能。防犯カメラの映像だ
けでなく、防犯カメラが設置されている位置や機種など、詳細な情報を確認する
ことができます。なお、中には詳細を確認できない防犯カメラもあります。
③もし自分が管理している防犯カメラがinsecamにあった場合は、防犯カメラにパス
ワードを設定することでinsecamから映像を削除可能。パスワードを設定せずにi
nsecamから削除したい場合は、上部メニューの「Contacts」にあるメールアドレ
スから削除の申請をすることができます。
④FAQには「insecamはカメラをハッキングしているのではなく、パスワード保護が
ないカメラだけをリストしている」という内容が書かれています。insecamで公開
対象となっているカメラはインターネットに接続されている防犯カメラで、PCに
接続しているUSBカメラやノートPCの内部カメラは扱われていないそうです

 

2.■自宅防犯カメラに不正侵入、8歳女児に「サンタだよ」米国続発CNN2019年12月13日
https://www.cnn.co.jp/tech/35146839.html

概要①米ミシシッピ州の一家が子ども部屋に設置していた防犯カメラに何者かが不正ア
クセスし、スピーカー機能を使って８歳の女の子に「サンタクロースだよ」など
と話しかける事件があった。不正アクセスされた防犯カメラの「リング」をめぐ
っては、ユーザーが知らないうちにアカウントに不正ログインされる事案が相次
いでいる。娘の部屋に防犯カメラを設置したのは、看護師の夜勤の時に娘の様子
を見守るためだった。「ずいぶん調べてからこれに行き着いた。安全だと信じ
ていた」とルメイさんは振り返る。カメラを設置してからわずか４日後に事件は
起きた。ルメイさんは雑用をしていて、夫は自宅で子どもたちと過ごしていた。
アリッサさんが「誰なの」と尋ねると、「僕は君の親友だよ。サンタクロースだ
よ」と答える男の声が部屋の中に響き渡った。「僕はサンタクロースだよ。僕の
親友になりたくない？」アリッサさんに嫌がらせをしたりからかったり、部屋を
破壊するようそそのかしたりしたという。ルメイさんは、「娘の『マミー、マミ
ー』という悲鳴を聞いて、部屋に駆け込んだ」と話している。
②リング社によると、ユーザーは同じユーザー名とパスワードを別のアカウントや
サービスで使い回していることがあり、そうした情報が悪用されて、防犯カメラ
に不正アクセスされることがあるという。２段階認証を設定し、破られにくいパ
スワードを使うことなどを勧告している。
③リングの防犯カメラをめぐっては、過去１週間の間に同じような事案が少なくと
も３件報告されている。リングはいずれの事案についても、同社のシステムが不
正侵入されたわけではなく、何者かがパスワードを盗んだり、安易なパスワード
を破ったりしてユーザーのアカウントに不正アクセスした可能性が大きいと説明
している。

 

1.■Amazonのセキュリティ用ネットワークカメラがハッキングされ 2019年12月13日
https://gigazine.net/news/20191213-ring-hacker-home-security/

概要①フロリダ州のケープコーラルで、AmazonのRingカメラがハッキングされるという
事態が発生しカメラをハッキングした人物は、まずけたたましい音で警報を鳴
らし、その後家主に向けて人種差別的な発言を繰り返しました。
②ハッカーがハッキングしたRingカメラの映像を報道番組のNBC2 Newsが入手して
おり、ハッカーが警報を鳴らし、家主に暴言を吐きまくる様子は以下のムービ
ーからチェックできます。なお、ハッカーは「お前の子どもはサルかヒヒか何
かか？」などの暴言を吐いています。
③マット・ウォームズレー氏は、「ハッカーは侵害されたアカウントから、Ringカ
メラの双方向チャット機能を遠隔地から利用することで、アカウントに紐付けら
れたすべてのRing端末にアクセスできるようになります。ハッカーが流出した
ユーザー名とパスワードの組み合わせをダークウェブなどで入手した場合、同じ
アカウント情報の組み合わせを他のサービスでも利用していることを期待して、
複数のオンラインサービスにログインできないか試すというのは比較的簡単なこ
とです」とコメントしました。
④同じスマートホーム製品であるGoogle Nestがハッキングされたという事例もあ
り、自宅のセキュリティを強化するためのネットワークカメラやスマートホーム
製品が、逆に危機を招くような事態はしばしば起きています。

 

 

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監視カメラ対抗技術等
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4.■微妙な加工でAIを混乱させて顔写真が勝手に利用されるのを防ぐ技術2020年8月5日
https://gigazine.net/news/20200805-facial-recognition-protects-tool-fawkes/

概要①SNSやブログにアップした顔写真が第三者に勝手に収集され、個人情報とともに
プロファイリングされることを防止する技術「Fawkes」が発表されました。
顔写真に人間には分からないほど微細な加工を施し、顔認証システムのAIを混乱
させて認識不能にすることができるとのことです。
②シカゴ大学でセキュリティを研究しているSAND Labは、個人でもAIによる顔写真
の収集を防ぐことができるPC・Mac向けソフト「Fawkes」を開発しました。
以下2枚の写真のうち左がもとの写真で、右がFawkesを使用したものですが、じっ
くり見てもどう違うのか分かりません。人の目には違いが分からなくても、AIに
は写真に映っているのが誰かまったく分からなくなってしまうとのこと。
最新鋭の顔認証技術でFawkesの効果を検証したところ、100％の確率で正確な認識
ができなくなってしまったことが確認されました。
③Fawkesの仕組みについて「ディープラーニングには、入力データに小さな変更が
あるだけで、データを分類する過程が大きく変わってしまう敵対的サンプルとい
う現象があります。Fawkesの基本的な仕組みは、敵対的サンプルが発生するのと
同じメカニズムで描画することです」と説明しています。
SAND LabはGitHub上で技術者向けのソースコードを公開しているほか、Fawkes公
式サイトでWindowやmacOS向けの実行ファイルを公開しています。
実行ファイル版のバージョンはまだ「0.3」で、更新も頻繁に行われているとの
ことなので、今後のアップデートに期待したいところです。また、SAND Labは目
下、Fawkesでの保護機能が実際に有効かを検証するためのプログラムも準備中
としています。

 

3.■監視時代にあらがうためのファッション──ステルス技術 wired2020年6月12日
https://wired.jp/membership/2020/06/12/dressing-the-surveillance-age2/

概要①コンピューターの見え方の欠陥を利用した「透明マント」の実力と秘密に迫る
前面には有機的で形のないオレンジ色の模様が放射線をひどく浴びた野菜のよう
に描かれ、上部は暗色でどことなく人の形にも見える模様がプリントされていた
カメラの前に歩み出ると、画面にはふたりの姿が写った。だがYOLO検出システム
には、彼の存在はまったく見えていなかった。後ろのイス（バウンディングボッ
クスには「イス」とラベル付けされていた）は見えていたのに、そのすぐ前に立
つ身長約180cm超、36歳の男性の姿は見えていなかったのだ──
彼の周りにバウンディングボックスは、表示されていなかった。
②このトレーナーのパターンは「敵対的イメージ」と呼ばれ、その着用者がアルゴ
リズムから識別されないよう、深層学習の錯視を招く目的でデザインされた。
ジャンクデータで監視システムの汚染を目論むポイズニング攻撃と異なり、
敵対的攻撃には、コンピューターがものを見るときの抜け穴を利用してつくられ
た画像を利用する。いわば一種のハッキングだが、その相手はAIが対象だ。
深層学習を用いたAIシステムはまだ新しく、仕組みも非常に複雑であるため、科
学者たちはAIがどのような種類のハッキングに対して脆弱なのか、まだ完全に
理解していないのが現状だ。
③敵対的イメージの事象は2011年、グーグルリサーチのクリスチャン・セゲディに
より、事実上偶然に発見された。当時のセゲディは単にニューラルネットワーク
を訓練していただけだった。船の画像をどれだけ変更すれば、システムがその画
像を飛行機として再分類するかという問題を解決しようとしていたのだ。そのと
き彼が発見したのが、システムは最小限のピクセルを修正するだけで、高い信頼
度で画像を飛行機として再分類するということだった。人間の目にはまだ明らか
に飛行機ではなく船に見える画像であっても、システムはそれを飛行機と見なし
たのだ。また、マサチューセッツ工科大学の学生たちは、甲羅の質感を備えた亀
の3次元モデルをプリントし、爬虫類をライフルに分類させるよう、グーグルの
物体検出アルゴリズムをだますことに成功した。
④18年に発表された論文「Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Vis
ual Classification（深層学習の視覚分類におけるロバストな物理世界への攻撃
）」では、研究者たちが物体分類システムに「摂動（小さなかく乱）」を与えた
、ある実験について報告されている。
研究者は実験で、8角形の赤い停止標識に数枚のステッカーを貼った。人間から
は、落書きのように見える。でもこれによって、検出システムにはこの標識が
、「時速45マイル」と白黒で書かれた長方形の制限速度標識に見えるようになっ
たのだ。こうしたかく乱手法のいずれかは、自律走行車が公道を走るであろう未
来の世界に、大きな混乱をもたらすだろう。
⑤ゴールドスタインの研究の最終的な目的は、こうした脆弱性を理解したうえで、
AIシステムをより安全なものにすることだ。同じことを繰り返し試行錯誤するシ
ステムによって、ネットワークを混乱させるパターンを作成できたという。
「このパターンがなぜ認識されなくなったのかはわかりませんでした」と彼。
特徴マップと人工ニューロンが相互に関係している箇所でしょう。おそらく、本
来はそこに生じるはずのない奇妙で悪用可能な経路が、こうしたニューラルネッ
トワークには存在しているのです」重要なのは、これらのシステムのロバスト（
頑強）性です。たとえ訓練されていない誤差などにつまずいたとしても、壊滅的
な影響を受けないようにすることが大事なのです」と彼は言う。
⑥研究者チームは、2次元のボードに敵対的イメージをプリントした。これを抱え
てYOLOの前に立つと、姿が認識されないことを発見した。パーカー、トレーナー
、Tシャツといった一連のファッションアイテムにすることを思いついた。
⑦こうした特定のぼやけた形が、なぜ敵対的イメージになるのか。その理由をゴー
ルドスタインに推測してもらったところ、彼は胸にある信号機のような形を指差
した。おそらく、トレーニングデータでは、信号機の上に人の顔は存在しなかっ
た。だからアルゴリズムはトレーナーの上にある顔を認識できなかったのではな
いか、と彼は答えた。
⑧じっとしている限り、わたしは敵対的人間でいることができた。動くとすぐにま
た発見されてしまった。実際の生活で機能するまでの道のりはまだ遠いようだ。
⑨顔認識も10年代に深層学習へ移行してからは、性能は劇的に向上した。顔を認識
するため手作業で初期に構築された特徴には、例えば両目の瞳孔の間隔、鼻下か
ら上唇の距離などを表す数式が含まれる。だが「人の顔には、どのように数式に
表せばよいのかさえわからないものもあります」「ですが、ニューラルネットワ
ークはその情報を見つけて抽出できるのです」
対象の画像はまずニューラルネットワークの層を通過し、この過程で顔の特徴部
位が素早く詳細にマッピングされる。「目がふたつ、鼻と口がひとつずつあれば
、この段階でほぼすべて顔と見なされます」とゴールドスタイン。
続いて顔のデータは一つひとつ分離され、ノイズを除去するための、より精巧な
ニューラルネットワークの層を通過していき、このあいだにユニークな座標値の
短いリスト──顔紋と呼ばれる──に抽出される。また、目や眉毛、鼻、唇、口
といった68の一般的なランドマークポイントを検出し、これによって感情や目線
も識別するシステムも多い。赤外線センサーを使って顔の深度マップを3次元で
作成できるものもある。この結果が数値データとして、個人のユニークな識別子
となるわけだ。
⑩初期の顔検出システムは、貴重な情報源となったのが、写真共有サイトやソーシ
ャルメディアに投稿された写真だった。
続きをご覧いただ

 

2.■「監視システムに検出されないシャツ」 wired 2020年5月18日
https://wired.jp/2020/05/18/facial-recognition-t-shirt-block/

概要①監視システムのカメラに捉えられても人間として認識されないシャツを、米国の
研究チームが開発した。さまざまな色が万華鏡のようにプリントされているこの
シャツは、物体検出に使われるニューラルネットワークをだます効果がある。だ
が、この技術を開発した真意は、実は人々が監視技術から逃れるためではなく、
別のところにあった。
②ノースイースタン大学とマサチューセッツ工科大学（MIT）、IBMの研究者が、着
用者がAIに認識されなくなるシャツをデザインした。いま増えつつある「敵対的
サンプル」、すなわち不気味なデジタル監視に対抗すべくつくられた対象物の
ひとつだ。
③「この敵対的Tシャツは、物体検出で使用されるニューラルネットワークに作用
します」。ニューラルネットワークは通常、画像内の誰か、もしくは何かを認識
し、その周囲に境界ボックス（バウンディングボックス）を描いた上で、その物
体にラベル付けする。
④林らはニューラルネットワークの境界ポイント、すなわちあるものが“物体”で
あるかどうか決定づける境界を見つけることによって、その裏をかくことに成功
した。AIによる分類とラベル付けシステムを混乱させうるデザインを作成した。
このために研究チームは、トレーニングに使用されることの多い「YOLOv2」と
「Faster R-CNN」というふたつの物体認識ニューラルネットワークを利用した。
そして体のどの部位にピクセルのノイズをつけ加えればAIを混乱させることがで
きて、着用者がAIから見えなくなるかを特定することができたのである。
⑤米国のカーネギーメロン大学とノースカロライナ大学チャペルヒル校の研究者は
2016年、顔認識技術をだまして着用者を誤分類させられるメガネをつくった。
17年には米国の研究者が「停止」の標識に目立たない落書きのようなものをいく
つか足すことでディープニューラルネットワークをだまし、時速45マイル（同約
72km）の速度制限標識であると誤認識させたことがある。
だが、これまでのこうした敵対的攻撃は、静止した物体の上に施されていた。ヴ
ィデオによる監視を対象に同じ効果を得るのは、はるかに厄介だ。
⑥「物理的攻撃において、本当に難しいのはヴィデオが撮影されている間ずっと検
知されないでいることです」と、スパムメール検知システムをだませる敵対的サ
ンプルを初めて作成したカリアリ大学助教のバティスタ・ビッジオは言う。「1
コマごとに検知されている場合、一貫して検知されずにいるのははるかに困難
なのです」Tシャツは停止標識とは違い、着用者が動くとしわが寄ったり波打った
りする。研究チームは、こうした状況を考慮に入れなくてはならなかった。
⑦研究チームは、動く物体にプリントできる敵対的サンプルをつくることに初めて
成功したのである。開発にあたって研究チームは「トランスフォーマー」と呼ぶ
手法を採用した。Tシャツの動きを測定し、それをデザインの上にマッピングす
るというものだ。
⑧研究者たちはチェック模様の服を着て歩く人を記録し、着用者の動きに合わせて
服にどのようなしわが寄るのか正確にマッピングするために、模様の一つひとつ
の四角の角を追跡した。この手法を使うことで、検出回避率はYOLOv2に対して27
パーセントから63パーセントに、Faster R-CNNに対して11パーセントから52パー
セントへと向上した。
⑨「現実の世界でこれをうまく機能させるのは、まだ難しいでしょうね。検出アル
ゴリズムについて、すべて理解できている前提で開発したものなんです」「完璧
ではないので、あちこちで問題が生じるかもしれません」
⑩研究チームの究極の目的は人々が検出を回避するのを助けることではなく、ニュ
ーラルネットワークの弱点を見つけて監視する企業側がそれを修正できるように
することなのだと、林は言う。「将来的には深層学習システムがだまされないよ
うに、こうした問題点を修正できればと思っています

 

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フェイク映像技術等
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15■リアルなAI製の「架空の人物の顔」はどこで見分ければいいのか？2020年11月24日
https://gigazine.net/news/20201124-ai-created-fake-people/

概要①ニューヨーク・タイムズが「AI生成画像を見分けるポイント」を公開しています。
存在しない人の画像を1枚あたり2.99ドル(約310円)、あるいは1000枚あたり100
0ドル(約10万5000円)で生成・販売するというウェブサイト「Generated.Photos
」が登場するまでになりました。あまりの精度に本物の人間の写真なのか、そ
れともAIが作り出したフェイクなのかの判別が難しくなり、フェイクニュース
で乱用されるという問題も懸念されています。
②このようなフェイクの顔を作成するためには、敵対的生成ネットワーク(GANs)が
利用されます。GANsは生成ネットワークと識別ネットワークの2つから構成され
、人が与えた「実在する人物の顔画像データ」をもとに「生成ネットワークが
画像を出力して識別ネットワークがその成否を判断する」という行動を続けるこ
とで、生成側は識別側に見分けられないように、識別側はより正確に識別でき
るように学習していくというもの。
③GANsソフトウェアはさまざまな「値」によって顔を調整できるようになっていま
す。以下から年齢という値を変更してみます。少年の顔が……
スライダーを右に動かすだけで年齢が変わり、青年の顔に。
「目」という値を触ってみます。細められた目が……
ぱっちりと見開かれた状態になりました。
「顔の向き」も1つの値。スライダーを動かすと、人物の顔の印象はそのままに
、やや角度がつきます。
「感情」の値をスライダーで変更してみます。同一人物のまま、笑顔の表情に。
さらに「性別」も変更可能。スライダーを右に動かしていくと髪が短くなり……
以下の画像では「人種」の値を変更。
④顔まわりの「アクセサリー」はAIの粗が出やすい部分の1つ。
女性のイヤリングに着目すると、左側が右側よりもやや小さいことがわかります。
また目の位置が顔の中央から等間隔というのもAI製の顔の特徴。これはGANsが実
際の人間の顔から学習する時に「中央」を捉えた状態で顔を切り取るため
さらに、眼鏡がうまく耳にかかっていなかったり……
髪に謎の人工物がついていたりすることもあります。
また背景がやけにぼやけるのもAI生成画像の特徴となっています。

 

14■ポルノ版ディープフェイク、“偽動画”が溢れる時代 wired 2020年11月6日
https://wired.jp/2020/11/06/deepfake-porn-websites-videos-law/

概要①ディープフェイクを検知しているSensityのデータによると、毎月1,000本もの
ディープフェイク動画がポルノサイトにアップロードされている。そうした動
画は2020年に入ってからも人気が高まる一方だ。そして、ディープフェイクポ
ルノ専門のコミュニティから抜け出し、一般的な存在になりつつある。
②3大ポルノサイト「XVIDEOS」「XNXX」「XHamster」に投稿されたディープフェ
イク動画は、膨大な視聴回数に達している。多くの広告が表示されるので、サ
イトの売上に貢献する存在だ。XVIDEOSとXNXXは、ともにチェコの同じ持ち株会
社の傘下にあり、ポルノサイトとしてはそれぞれ世界1位と3位である。ウェブ
サイト全体でも世界の上位10位内にランクインしている。それぞれの訪問者数
は、WikipediaやAmazon、Reddit並みか、それ以上だ。
③上記の大手3サイトすべてで視聴できる長さ30秒のある動画では、女優エマ・
ワトソンの顔が使われている。視聴回数は合わせて2,300万回以上で、XNXXだ
けでも1,300万回にもなる。視聴回数が数十万回、何百万回に達しているほかの
ディープフェイク動画で画像が使われているのは、女優のナタリー・ポートマン
、ミュージシャンのビリー・アイリッシュやテイラー・スウィフト、インド人
女優アヌシュカ・シェッティなどである。ディープフェイク動画が誕生した18
年以降、多くのセレブが絶えずディープフェイク動画のターゲットにされている
④XVIDEOSとXNXXの代表者に何度も連絡し、ディープフェイク動画に関する考えや
対策についてコメントを求めたが、回答は得られていない。
「XHamster」のヴァイスプレジデントのアレックス・ホーキンスによると、同
社にはディープフェイクに特定した方針はないが、「同意を得ていないほかの
コンテンツと同じように扱っている」という。また、同社のコンテンツモデレ
ーションには複数の異なるステージがあり、誰かの画像が許可なく使われてい
る場合には、動画が削除されるようになっているという。
⑤『WIRED』UK版が確認したディープフェイク動画のアップロード数には、「Porn
hub」のものは含まれていない。Pornhubは業界第2位のポルノサイトで、18年に
ディープフェイク動画を禁止したにもかかわらず、いまだに同じ問題を抱えて
いる。
⑥最近の事例では、セキュリティ研究者がオープンソースのソフトウェアを使っ
てトム・ハンクスのフェイク動画とフェイク音声を作成したが、それにかかっ
た費用はわずか100ドル（約10,600円）に満たなかった。
⑦Sensityが19年に公表した報告書によると、19年7月にオンライン上で検出され
たディープフェイク動画は14,678本だった。そのうち96パーセントがポルノ動
画で、ほぼすべてが女性中心だった。そして20年6月までに、ディープフェイク
動画は49,081本まで増加している。
⑧米国の一部の州では、ディープフェイク関連法が可決されている。しかし、主
な焦点はポルノ動画ではなく政治的な動画であり、ディープフェイク動画が人
々の暮らしにすでに及ぼしている影響は重要視されていない。

 

13■スマートフォンのカメラが“フェイクニュース対策”になる？ wired 2020年10月19日
https://wired.jp/2020/10/19/camera-app-designed-fight-fake-news/

概要①スマートフォンで撮影された写真や動画の信用度を高めようというアプリのプロ
トタイプが登場した。カリフォルニア州サンディエゴのスタートアップTruepicは
半導体メーカーのクアルコムと共同で、画像が撮影された時刻と場所を正確にデ
ータにタグ付けできるスマートフォン用カメラアプリを開発したのである。
②デジタル画像の新たなスタンダードを支援する「Content Authenticity Initiat
ive（CAI）」と呼ばれる取り組みから生まれた、デジタルコンテンツの真正性確
保を目指すこの取り組みには、ツイッター、アドビ、『ニューヨーク・タイムズ
』などが参加している。
③この機能を使うと、画像や動画がどこでどのように撮影されたかを示す情報を、
暗号化してタグ付けできるようになる。編集が加えられた場合は痕跡が残るので
、報道機関もそれ以外の人々も、その画像の撮影時から現在までの履歴をすべて
たどることができる。それが捏造されたものであっても、他者から入手したもの
であっても追跡は可能だ。
④CAIの新しい規格が実効性をもつには、実際にこの機能を多くの人に使ってもら
う必要がある。アドビは主力製品である画像編集ソフト「Adobe Photoshop」に、
このアプリのサポート機能を組み込む予定であると発表した。『ニューヨーク・
タイムズ』は、報道写真家や編集者たちにこの技術をどう活用してもらえるか
検証する計画を立てている。
⑤Truepicとクアルコムの共同プロジェクトは、こうした発想をハードウェアに組み
込むにはどうすればいいか示した初めての事例だ。「タグ付け機能を備えたアプ
リを最初からデヴァイスに組み込んでおけばいいと考えたのです」
⑥クアルコム製のチップは、サムスンをはじめとするスマートフォン大手のAndroi
d端末に採用されている。ちなみにアップルのデヴァイスに同様の機能を組み込む
には、別の仕様が必要になる。アップルの製品には独自設計のチップが使われて
いるからだ。
⑦Truepicが開発した写真のタグ付けコードは、スマートフォンの内部で支払いや
指紋認証などのタスクを処理するセキュアな領域で実行される。カメラをセキュ
アモードに切り替えると、デヴァイスのOSの影響を受けずに撮影が完了し、あと
から画像に手を加えることができなくなる。このコードは写真が「編集ツールや
AIではなく、光の作用によってつくられたものである」ことを高い確度で証明で
きる仕組みなのだと、Truepicのハンナは説明する。
⑧ただし、このアプリには弱点がひとつある。政府公認の標準時サーヴァーに連動
しているので、証拠能力のあるタイムスタンプを画像に残すにはインターネット
に接続している必要があるのだ。
⑨撮影プロセスのなかで、使用されたデヴァイスや撮影者を特定するデータが画像
に添付されることはない。しかし撮影場所については、使用するガジェットのGP
Sの感度次第で誤差数メートルの精度でのタグ付けが可能になる。アプリが作成す
るタグの内容はCAI方式をサポートするソフトウェアで読み取れるようになる予
定だが、CAIのつくる規格の最終的な内容はまだ決定していない。
⑩画像犯罪科学を専門とするアパーナ・バラティ氏は自分たちの仕事と名声を守り
たいメディア関係者たちは、こうしたツールを積極的に取り入れようとするはず
だと言う。一方で、真正性確保のための規格に沿ったタグ付けツールは、攻撃の
対象にされる恐れがあるとバラティは指摘する。インターネット上の偽情報を
制限しようとする試みが、いわゆる“釣り”行為の常習犯のような人々を刺激す
る可能性が高いからだ。こうした人々は行政を味方につけて規制を排除しようと
するかもしれない。「相手側の視点に立って考えてみる必要があります」
⑩CAIは現在、画像に付与されるタグの悪用やごまかしを防ぐための対策を講じて
いるという。この新機能をスマートフォンのハードウェアに最初から組み込んで
おくことで、不正行為を防止できるはずだと語る。

 

12■Microsoftがディープフェイク対策ツール「Video Authenticator」発表2020年9月2日
https://gigazine.net/news/20200902-microsoft-video-authenticator/

概要①Microsoftは政府機関と協力して、フェイクニュースやオンライン選挙に対するハ
ッキングに対抗するプロジェクトであるDefending Democracy Programを推進。そ
の一環として、ディープフェイク対抗ツール「Microsoft Video Authenticator」
を発表しました。
②画像やムービーを解析して、ディープフェイクによって発生する人間の目ではわ
からないレベルの色あせやグレースケールなどを検出し、ディープフェイクによ
る編集が行われたかどうかを判定して「信頼スコア」を算出。一目でディープフ
ェイクが使われたかどうかをわかるように表示してくれます。
③制作者側がデジタルハッシュと証明書を画像・ムービーに追加する機能も搭載さ
れています。このデジタルハッシュと証明書をチェックすることで、画像・ムー
ビーが編集されていないと高確率で保証されるとMicrosoftは記しています

 

11■AI偽動画の嘘を、認証技術とブロックチェーンが暴き出す wird 2019年3月25日
https://wired.jp/2019/03/25/video-validation-blockchain-tampering-deepfakes/

概要①動画が保存された機器がハッキングされ、AIを利用したディープフェイク技術で
巧妙に改ざんされたら、それは人の判断を狂わせる道具になる。ある企業はこの
問題を認証技術とブロックチェーンで解決しようとしている。
②「Amber Authenticate」と呼ばれるこのツールは、デヴァイスで動画を撮影する
際にバックグラウンドで動作する。そしてユーザーが決めた頻度で定期的に「ハ
ッシュ値」を生成し、消去できないかたちでパブリックブロックチェーンに記録
する。
③ユーザーは、デヴァイスのシステム的な制約と撮影内容のバランスを考えて、生
成頻度を設定する必要がある。例えば、警察官のボディカメラで撮影した動画で
のハッシュ生成頻度を30秒毎など長めに設定してしまうと、短くわずかな、しか
しインパクトの大きい改ざんが行われる可能性がある。一方、小企業の監視カメ
ラで数秒間隔の生成頻度を設定するのはやり過ぎだろう。
④ブロックチェーン上に保持されているオリジナルと合致するハッシュが動画のど
の部分にあるのか（あるいは合致しないハッシュがどこにあるのか）は、Amberの
ウェブプラットフォームで視覚的に確認できる。再生中に動画の周囲に緑色の枠
が表示されればハッシュは合致、赤色の枠が表示されている場合は合致せずだ。
Amber Authenticateのアイデアは、防犯カメラやボディカメラなどのメーカー向
けだ。メーカーはAmberをライセンス認証し、自社のデヴァイス上で実行すれば
よい。

6.■フェイク画像や偽情報を「Photoshop」が暴く？ 編集履歴共通規格 2020年8月18日
https://wired.jp/2020/08/18/photoshop-id-images-photoshopped-deepfake/

概要①Photoshopが、デジタル編集技術の悪用を見破るテクノロジーの代名詞になろう
としている。ニュースやSNSに氾濫するフェイク写真を見つけ出し、人々がだま
されることを防ぐ技術を、今年後半にも実装しようとしているのだ。
画像や動画などに暗号化されたメタデータを付与するオープンな標準規格を8月
上旬に公開したのだ。画像に付与されたメタデータから撮影の場所や時間、撮影
者といった情報がわかるほか、加工が施された場合はそれも記録されるという。
この機能は、年内にアドビが公開する次期Photoshopのプレヴュー版から利用可能
となる予定だ。
②CAIの提案するシステムでは、撮影に使われた機材や編集履歴、どのサイトで公
開されたかといった情報も記録して、画像内に保存するようになっている。オー
プンな標準規格なのでほかの画像編集アプリでも利用できる。
すべてのデータは暗号化した上で蓄積される。つまり、1枚の画像の“歴史”が
保存されていくわけだ。このシステムが普及すれば、SNSで見かけた動画や画像の
出どころを調べるようなことが常識になるかもしれない。
③グーグルはCAIに関心があるかとの質問にコメントしていない。アップルにもコメ
ントを求めたが、回答は得られていない。ニューヨーク・タイムズが早くもこの
技術を展開しようとしている。一方でニューヨーク・タイムズは、一部の情報を
あえて非公開とすることを検討している。ラヴァリーは「例えばアフガニスタン
の前線で作戦に従事する部隊を撮影した写真であれば、撮影場所の正確な緯度経
度までわかってしまうのは問題です」と指摘する。
④「100パーセント完全なものなどないということを、再確認する必要があります。
それでも特定の画像がどこから来たのか、加工処理されているのかといったこと
について、これまでと比べてはるかに信頼のおける情報が得られるようになるの
です」

 

5.■微妙な加工でAIを混乱させて顔写真が勝手に利用されるのを防ぐ技術2020年8月5日
https://gigazine.net/news/20200805-facial-recognition-protects-tool-fawkes/

概要①SNSやブログにアップした顔写真が第三者に勝手に収集され、個人情報とともに
プロファイリングされることを防止する技術「Fawkes」が発表されました。
顔写真に人間には分からないほど微細な加工を施し、顔認証システムのAIを混乱
させて認識不能にすることができるとのことです。
②シカゴ大学でセキュリティを研究しているSAND Labは、個人でもAIによる顔写真
の収集を防ぐことができるPC・Mac向けソフト「Fawkes」を開発しました。
以下2枚の写真のうち左がもとの写真で、右がFawkesを使用したものですが、じっ
くり見てもどう違うのか分かりません。人の目には違いが分からなくても、AIに
は写真に映っているのが誰かまったく分からなくなってしまうとのこと。
最新鋭の顔認証技術でFawkesの効果を検証したところ、100％の確率で正確な認識
ができなくなってしまったことが確認されました。
③Fawkesの仕組みについて「ディープラーニングには、入力データに小さな変更が
あるだけで、データを分類する過程が大きく変わってしまう敵対的サンプルとい
う現象があります。Fawkesの基本的な仕組みは、敵対的サンプルが発生するのと
同じメカニズムで描画することです」と説明しています。
SAND LabはGitHub上で技術者向けのソースコードを公開しているほか、Fawkes公
式サイトでWindowやmacOS向けの実行ファイルを公開しています。
実行ファイル版のバージョンはまだ「0.3」で、更新も頻繁に行われているとの
ことなので、今後のアップデートに期待したいところです。また、SAND Labは目
下、Fawkesでの保護機能が実際に有効かを検証するためのプログラムも準備中
としています。

 

4.■ディープフェイクは実用化の段階へ WIRED 2020年7月26日
https://www.sankei.com/wired/news/200726/wir2007260002-n1.html

概要①広告大手のWPPが、世界中に数万人いる社員に対し、ちょっと変わった企業研修ビ
デオを送付した。AIの基本的なコンセプトを説明する映像なのだが、プレゼンタ
ーはビデオを観る社員たち一人ひとりの名前を呼びそれぞれの言語で話している
そしてこの映像そのものが、AIにどんなことが可能なのかを証明するパワフルな
デモンストレーションになっている。というのも、話し手の顔も、話す言葉も、
すべてソフトウェアによって合成されたものなのだ。
この研修ビデオがディープフェイクと呼ばれても、仕方ないだろう。
②見せてもらった初期の映像は動きこそスムーズだったが、韻律は重大な欠点とい
える。それでも一人ひとりに最適化され、言語までローカライズされた状態で多
くの相手に届ける能力は、これまでの企業ビデオよりはるかに人を引きつけるこ
とができるのだと、プレトリアスは語る。「このテクノロジーは、ものすごい速
さで進歩しています」
③こうしたAIが生成するディープフェイク風のビデオの製作は、低コストで時間も
かからない。新型コロナウイルスの感染拡大による影響で従来の方法によるビデ
オ撮影が難しく、危険なものになっているいま、それが大きな利点になっている
④Synthesiaのツールを使って映像を合成するには、たった数秒しかかからない。
リストからアバターを選び、台本をテキスト入力し、「ビデオを生成」というボ
タンをクリックするだけだ。アバターは実在の人物に基づいてつくられており、
“モデル”となった人物たちは自分のデータでどれだけ多くのビデオがつくられ
たかによって利用料を受け取る。
Synthesiaのアルゴリズムは実在の人物の映像を取り込んだあと、合成された音声
に顔の動きをマッチさせ、新しい映像のフレームを作成する。音声は20以上もの
言語に対応している。顧客は実在の人物の数分間分のサンプル映像を提供するこ
とで、独自のアバターをつくったり、環境音や音声もカスタマイズできる。
⑤WPPでは法務担当責任者が中心になり、合成されたモデルや画像に関する倫理基
準の作成を進めている。その基準には、つくられた映像や画像が“本物”ではな
いことを、いつ、どのように明かすかについてもルールが設けられる予定だ。

 

3.■ディープフェイク動画、政治家も標的に 昨年末から倍増 AFP2019年10月8日
    https://www.afpbb.com/articles/-/3248461?cx_part=top_category&cx_position=3

概要①セキュリティー企業Deeptraceは7日ディープフェイク動画に関し、大半はポルノ
動画だが、政治的な動機によるものも一部に含まれるとの調査報告を発表した。
②ディープフェイクであることが判明した動画の96％が「同意を得ていないポルノ
グラフィー」でAIによって偽造された動画の中で女性著名人らの画像が無断使用
されていると説明した。
③インターネット上に存在するディープフェイク動画は昨年12月から今年7月まで
の間にほぼ倍増し、1万4678件に上ったとした。
ディープフェイクのポルノ動画の視聴数のうち、1億3400万件余りが上位4か所の
ウェブサイトに集中していた。
④一部で顕在化している新たな事例として、実在しない人物の声や画像を合成して
ソーシャルエンジニアリングのために使い、企業や政府を狙う動きが強まって
いるとした。

 

2.■女性の写真を1クリックで裸にしてしまう「DeepNude」が登場 2019年6月27日
https://gigazine.net/news/20190627-deepnude-ai-undresses-photo/

概要①AIやニューラルネットワークを用いることで、女性の写真から服だけを削除し
て裸にしてしまうという凶悪なアプリケーション「DeepNude」が登場しています
DeepNudeは服を着た女性の写真から、服部分だけを削除し、胸や外陰部がはだけ
た裸の写真に変換してしまうというもの。女性の写真のみ変換可能で、実際にD
eepNudeを使用したというIT系ニュースサイト・Motherboardは、「服を着た状態
の女性でも成功するものの、肌の露出が多い写真の方がより効果的にヌード写
真に変換できた」と記しています。
②フェイクポルノはAIを使ってムービー内の人物の顔を違和感なく別の人物に入れ
替えることができる技術「DeepFake」を用いて作成されました。しかし、今回作
られたDeepNudeは「DeepFakeよりも使いやすく、作成も速い」とのことで、より
凶悪なフェイクポルノが生まれる可能性があります。
③DeepNudeはダウンロード版のアプリと、オンライン上で試し使いできるデモ版が
あります。というわけで、「Try Online」をクリックしてデモ版を使用してみます。
④リベンジポルノ活動団体であるBadassのカテリン・ボーデンCEOは、「これはと
ても恐ろしいことです。裸の写真を撮ったことがなくても、誰でもリベンジポ
ルノの犠牲者になる可能性があります。このような技術は一般向けに公開され
るべきではありません」と語っています。
⑤メリーランド大学のロースクールに勤めるダニエレ・シトロン教授は、「(Deep
FakeやDeepNudeのような技術は)性的プライバシーの侵害です」と語っています
。加えて、「本物の陰部が写っているわけではありません。しかし、他の人たち
は(DeepNudeが作った裸の写真を見て)あなたが裸になったのだと思うでしょう。
DeepFakeの被害者たちは私に『何千人もの人々が自分の裸を見て、自分の体はも
はや自分のものではないかのように感じた』と語りました」と述べています。
⑥DeepNudeの開発者である「アルベルト」を名乗る男性と連絡を取ることに成功。
DeepNudeのアルゴリズムをトレーニングするために、1万枚以上の女性のヌード
写真を用いた。DeepNudeの男性版も開発予定としながら、男性の場合はインター
ネット上でヌード写真を見つけづらいのが難点だとしています。いずれは処理
を高速化していく予定とのこと。
⑦MotherboardによればDeepFakeを用いたポルノ映像の場合は映像の変換に数日か
かる模様。しかし、熟練した画像編集者であっても、Photoshopを使って裸のコ
ラージュ写真を作るには数分必要とのことで、DeepNudeの手軽さは凄まじいもの
があるとMotherboardは指摘しています。
⑧カリフォルニア大学バークレー校教授ハニー・ファリド氏は、「我々はDeepFake
のようなものをより早く発見できる必要があるだろう。そして、技術の進歩をよ
り安全に保護し、意図しない有害な方法で使われないようにするための方法を、
学者や研究者はより批判的に考えていく必要がある」と語っています。
⑨2019/06/28 14:42 追記
DeepNudeの開発者であるアルベルトさんは「世界はまだDeepNudeへの準備ができ
ていなかったようだ」とツイートして、ブラウザから利用できたデモ版がアクセ
ス不可能となりました

 

1.■フェイクポルノを正式に違法とする地域が初めて登場 2019年7月2日
https://gigazine.net/news/20190702-revenge-porn-laws-deepfakes/

概要①元交際相手や元配偶者の日常での画像・映像とポルノムービーを合成させる「フェ
イクポルノ」は、リベンジポルノとして使われる可能性が問題視されています。
フェイクポルノを、正式に規制した法律がアメリカ・バージニア州で2019年7月1
日(月)から施行されました。
②ディープフェイク技術に関しては、元配偶者や元交際相手が仕返しに相手の裸
    の写真やムービーなどをインターネットに公開する「リベンジポルノ」の一種
として、フェイクポルノが作られたり公開されたりすることが特に危険視されて
います。
③リベンジポルノであれば「交際期間にあっても相手に裸の写真などを提供しない」
という方法で防げますが、フェイクポルノの場合はFacebookをはじめとするSNS
上の写真を使えばいいので、防ぎようがありません。このような攻撃のターゲ
ットにされた相手は大きなダメージを負うことになります。
④アメリカ・バージニア州は、合意に反したディープフェイクの画像や映像の配布
に対して刑事罰を科すことを、新たに法律に追加しました。これは、相手の同意
なしに裸の画像や性的な画像を配布することについて定めた「Class 1 misdeme
anor(クラス1軽犯罪)」の法律を修正したもの。
⑤修正後の法律には「偽って作られた映像あるいは静止画」という言葉が加えられ
ています。この法律の対象はディープフェイクに限らず、Photoshopなどのソフ
トウェアを使った偽造画像・映像も含まれる可能性があり、違反者には最高
12カ月の懲役と2500ドル(約27万円)の罰金が科せられることになります。
⑤上院議員のYvette Clarke氏はディープフェイクを規制する法案を発表しました。
テキサス州も反ディープフェイク法を通過させ2019年9月1日から施行される予定
ですが、この法律は合意のないポルノではなく選挙を操作する偽画像・偽映像を
対象としたものとなっています。
ニューヨーク州は合意なしで作られた「デジタル複製物」の作成を禁ずる法律を
提案していますが、これにはアメリカ映画協会が「我々のメンバーが現実の人々
からインスピレーションを受け物語を作成することを阻害する」と反対の声を上
げています。

 

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映像加工技術等
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3.■「モザイク画像の解像度を64映倍にする研究」が人種差別の議論に発展 2020年7月2日
https://gigazine.net/news/20200702-twitter-ai-machine-learning-racism/

概要①計算機科学の分野において功績を収めた人物に贈られるチューリング賞を2018年
に受賞した、Facebookの人工知能部門におけるチーフ研究者、ヤン・ルカン氏は
、人工知能および機械学習における人種差別の議論で多くの非難を受け、Twitte
rアカウントを停止することを発表しました。
②きっかけは2020年6月20日に、デューク大学が人工知能アルゴリズムを用いた高
品質の画像生成に関する研究結果をTwitter上で公表したことから始まりました
デューク大学が公表したのは、16×16ピクセルのモザイクのような画像を数秒で
1024×1024ピクセルの精細な画像に変換してしまうという技術。
デューク大学が行った研究はモザイク画像から詳細な画像を「復元」する技術で
はなく、人工知能が画像から元画像を類推して「新たな画像を生み出す」という
技術です。実際、バラク・オバマ前アメリカ大統領のモザイク画像を変換した人
が、オバマ氏の顔が正しく復元されなかったことに疑問を呈しました。
③上記のツイートに対し、ペンシルベニア州立大学のブラッド・ワイブル准教授は
、「この画像は、人工知能における偏見の危険性を物語っています」とツイート
そして、ルカン氏がワイブル氏のツイートに対し、「機械学習システムの学習デ
ータにバイアスがかかっています。この顔をアップサンプリングするシステムは
、主に白人の写真を含むFlickrFaceHQで事前に訓練されているので、変換結果は
誰もが白人のように見えます。もしセネガルのデータセットで全く同じ訓練を
すれば、誰もがアフリカ人に見える結果になるでしょう」とツイートしました。
人工知能分野において黒人を守る「Black in AI」グループの創設者であり、Go
ogleで倫理人工知能チームの技術リーダーを務めるティムニット・ゲブル氏は、
ルカン氏の発言を受けて「このフレーミングにはうんざりしています。多くの人
が説明しようとしてきたし、多くの学者も説明しようとしてきました。私たちの
話を聞いてください。機械学習によるデータセットの偏りを単に減らすことはで
きません」とツイートしました。
④顔認識システムや人工知能アルゴリズムにおける人種や性の偏りに関する研究
で知られるゲブル氏は、長年にわたり人工知能における公平性や倫理性を提唱し
、「機械学習のデータセットを多様化しよう」と主張してきました。同氏がMITメ
ディアラボと共同で行った研究では、「市販の顔認識ソフトウェアは、肌の色が
薄い男性に比べて肌の色が濃い女性の方が誤分類されやすい」ということが明ら
かになっています。
⑤ルカン氏は、自身のコメントはデューク大学が用いた特定のデータセットに対す
るものであると弁明。また、データの選択に注意を払う必要があるのは「機械学
習の研究者でなく、機械学習を利用する技術者である」とも述べています
⑥しかし、ゲブル氏はルカン氏のツイートに対し「信じられない」と述べ、「私た
ちは彼のような人々が学ぶべきであると言っています。私たち自身のコミュニテ
ィで人々を教育しようとしているのです」とツイート。
⑦ルカン氏とゲブル氏の約1週間におよぶ議論は、数千件のコメントやリツイート
を集め、多くの著名な人工知能研究者がルカン氏の説明に不満を表明しました。
Google Researchの科学者であるデビッド・ハー氏は、「私は敬意を持ってルカ
ン氏の意見に同意しません。機械学習が人種に偏りのあるデータでベンチマーク
されている限り、機械学習システムの偏りとして反映されます。偏ったベンチマ
ークを行った機械学習で、技術者に偏りのないデータによる再訓練を求めるのは
何の役にも立ちません」とコメントしています。機械学習と人種の問題に関する
議論には、ルカン氏とゲブル氏を筆頭に人工知能研究者や人種差別に関する活動
家など多くの人々が参加。議論だけでなく、ルカン氏かゲブル氏のどちらかを単
に攻撃するだけのツイートも多く集まりました。
⑧6月25日、ルカン氏は「私は、AIの倫理と公平性に関するゲブル氏の仕事をとて
も尊敬しています。私は偏りが人工知能によって増幅されないことを確認するた
めに働くことについて深く気にかけています。ここでの伝え方が話題を呼んでし
まい申し訳ありませんでした」とツイートし、ゲブル氏に謝罪しました。
6月29日にルカン氏はTwitterで「先週の投稿に続いて、Twitterやその他の手段
で互いに攻撃するのをやめてください。 特にゲブル氏や私の投稿に対して批判的
であったすべての人への攻撃を停止してください。言葉であろうとなかろうと衝
突は有害であり、逆効果にしかなりません。私はあらゆる形態の差別に反対しま
す。私は自分の価値観と信念についてFacebookに投稿をしました。これが、Twi
tterでの最後の重要な投稿になります」とツイートし、アカウントへの投稿を
停止することを公表しました。
⑨Twitter上での議論を受け、デューク大学の研究チームも論文を6月24日に更新し
ました。論文には「全体的に、StyleGANからのサンプリングは、有色人種の顔よ
りも白人の顔の方がはるかに頻繁に得られるようです。生成された写真は人種的
な偏りを示しており、白人を表す写真の72.6％が白人を表しています。アジア人
は13.8％、黒人は10.1％とかなり少なく、インド人は写真のわずかな割合の
3.4％を示しています」と付け加えられています。

 

2.■モザイク画像の解像度を64倍にして高品質の画像を生み出す技術 2020年6月27日
https://gigazine.net/news/20200627-artificial-intelligence-blurry-faces/

概要①人工知能アルゴリズムを使うことで、これまで以上に細部まで再現したリアルに
近い画像をモザイク画像から作り出せる技術が開発されました。この技術を使う
と16×16ピクセルの画像を数秒で1024×1024ピクセルに変換し、まるでHD解像
度のように仕上げることが可能とのことです。既存の技術が解像度を8倍にしてい
たのに対し新たにデューク大学の研究者が開発した技術は、解像度を64倍にする
②「PULSE」という新しい手法。これまでの手法は、コンピューターが過去に学習
した高解像度画像を元に、低解像度の画像から必要なピクセルを推測し、高解像
度の画像を作成するというものでした。この場合、学習した高解像度画像の「平
均」が使われるため、髪や肌の質感が明確でなく、全体としてぼんやりとした仕
上がりになっていたとのこと。
③新たに研究者が開発したのは、高解像度の画像からAIが作り出したサンプルを精
査し、低解像度に縮小した時にできる限り似た顔を探すというもの。人工知能ア
ルゴリズムの1つに敵対的生成ネットワーク(GAN)が存在しますが、PULSEはGAN
を使ったものとなっています。
元がモザイク画像だったとは思えないほど非常に高解像度の画像に仕上げること
が可能。このため、毛穴やしわ、髪の1本1本まで描写できるようになっています。
以下は左から元となった低解像度画像、PULSEの64倍画像はさらに詳細です。
④PULSEは他のツールには行えないような「低品質の画像からリアルな写真を作り出
す」ことが可能とのこと。生成された顔は「現実には存在しない、極めてリアル
な画像」になるため、犯罪捜査などには利用できないそうです。

 

1.■ディズニーが高解像度な完全自動顔交換アルゴリズムを開発 2020年6月30日 
https://gigazine.net/news/20200630-high-resolution-neural-face-swapping/

概要①画像や動画に写っている人の顔を別の人の顔と全自動で置き換えるアルゴリズム
をディズニーリサーチスタジオとチューリッヒ工科大学の研究チームが開発した。
②実際にこの手法を用いて行う顔交換がどんなものなのか、映像が公開されてい
ます。まず登場したのは男性が話をしている映像。4つ並んでいて髪型や輪郭は
同じですが、目・鼻・口に関してはまったくの別人。
これは、左端が元のままで、右3つはそれぞれ別人の顔と交換したもの。
③研究チームでは、対象となる人物の顔の主立った点を検出した上で1024px四方の
解像度に収め、同様にして作成した他の人物の顔との置き換えを行いました。
自由自在に顔の置き換えができます。
④また、単に顔を交換するだけではなく、その精度を高める技術も盛り込まれて
います。たとえば以下の女性の表情は静止画だとわかりにくいですが、目や唇の
ように目印となる部分を安定化させています。右側は安定化が行われていないた
め、じっと見ていると目や唇がパーツとして微妙に動いてしまっています。
⑤2017年に登場した「ディープフェイク」との比較も行われています。ディープフ
ェイクもかなり破綻は少ないのですが、ヒゲなどの鮮明さでは今回の技術が優
れていることがわかります

 

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米国監視カメラ利用動向
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11■米で民間の防犯カメラが、警察の監視にも使われ始めた wired 2020年8月22日
https://wired.jp/2020/08/22/private-security-cameras-police-surveillance-tools/

概要①米国内には推定5,000万台の防犯カメラがある。大多数は個人や企業の所有であ
り、政府機関ではない。だが、警察の多くはカメラを管理する民間企業と提携し
ており、映像を入手できる。人権活動家らはこの点を懸念している。
②ニューアーク、ボルティモア、サンフランシスコ、デトロイトの各都市には、い
ずれも官民連携による監視カメラのシステムがある。ただし、それぞれの都市で
仕組みは異なる。ニューアークの場合は住民に積極的に防犯カメラの映像を確認
してもらい、犯罪行為があれば警察に報告してほしいと呼びかけている。
③デトロイト市は2016年、驚くべき傾向を発見した。当時、デトロイトでは犯罪件
数が増加していたが、なかでもガソリンスタンド周辺で急速に増えていたことが
判明したのだ。夜10時から朝8時までの間に市内で発生した暴力犯罪のうち、4件
に1件がガソリンスタンドから150m以内で起きていた。
そこで警察は、まず8カ所のガソリンスタンドに協力を依頼して監視カメラを設置
し、リアルタイムの映像を警察署へ直接配信する体制をとった。この試験運用後
、デトロイト市警察は監視カメラのネットワークを拡大し、「プロジェクト・グ
リーンライト」と名付けた。立ち上げから4年になる現在、市全域で店舗など500
カ所に700台のカメラが導入されるまでになっている。
しかし、導入拡大を受け、警察が監視カメラをガソリンスタンドのパトロール
以上の目的に使っている、と懸念する声も上がっている。デトロイト市長のマイ
ク・ダガンは昨年、信号機にもカメラを搭載する計画を発表しており、実現すれ
ば市内の監視カメラは1,000台を超える。
④カメラの購入と設置にかかる費用は、設置場所となる店舗などが負担する。だが
デトロイト市警がプロジェクトのシステムに投じた費用は約800万ドル（約8億
5,000万円）とされる。市が所有するカメラに加え、業者との各種契約、映像の
モニタリングや警察との連携を担う「リアルタイム犯罪センター」の運営にかか
る費用などが含まれる。
⑤デトロイト市警は4月、新型コロナウイルスの感染拡大抑制策の一環として、市
民がソーシャル・ディスタンシング（社会的な距離の確保）を守っているか監視
する目的でプロジェクト・グリーンライトのカメラ映像を使用した。警官は犯罪
予測に使われるアルゴリズムである「リスク・テライン・モデリング」と呼ばれ
る手法と防犯カメラの映像とを組み合わせ、ヴァーチャルパトロールで違反者
35人に罰金を科している。
⑥デトロイトの取り組みと対照的なのが、サンフランシスコだ。2012年以来、暗号
通貨業界の“大物”であるクリス・ラーセンが40万ドル（約4,200万円）以上を投
じ、市中心部ユニオンスクエアのビジネス改善地区（BID）を含む市内各地に
1,000台以上の防犯カメラの導入を進めてきた。サンフランシスコ市警察は、カ
メラとその所有者、設置場所に関するデータベースを管理し、犯罪の疑いがあれ
ば映像の確認を求める。デトロイトと違うのは、要望を出せば誰でも映像を見る
ことができる点だ。被告側の弁護士でも、映画製作者でも構わない。警察も常に
カメラにアクセスできるわけではなく、映像を確認したい場合は要請を出す。
サンフランシスコでは設置する側は費用の負担なくカメラを使用できる。
5月末から6月初旬にかけて、サンフランシスコ市内各地でジョージ・フロイドの
死に抗議するデモが実施され、のべ10,000人が参加した。サンフランシスコ市警
はデモに際し警察が監視カメラのネットワーク全体にリアルタイムでアクセスで
きるようにし、地域のあらゆる人の映像を確認できる体制をとったのだ。
サンフランシスコ市警は当初、BIDの防犯カメラ映像にリアルタイムでアクセス
できる権限を2日間認めてほしいと要請している。その後2度にわたって延長し、
アクセス権限は計9日間に及んだ。
「集約化されたカメラのネットワークがあって令状なしで警察が簡単にアクセス
できるとなれば、名称は違っても事実上は警察による監視カメラネットワークと
同じです」監視カメラの映像はナンバープレート読み取りソフトなど、別のシス
テムとも連携できると、EFFの研究者らは指摘する。
⑦「わたしたちがいま経験しているのは、テクノロジーが法の先を行く場合に生じ
る普遍的な問題です。その意味ではデトロイトに限った話ではありません。国全
体の問題です」

 

10■「監視技術の地図」が全米に“監視の目”が広がっている現実wired 2020年8月7日
https://wired.jp/2020/08/07/atlas-of-surveillance-eff-law-enforcement-map/

概要①全米のあちこちに潜む監視システムをマッピングした「監視アトラス」という名
の地図が公表された。非営利団体の電子フロンティア財団（EFF）とネヴァダ大
学が学生やヴォランティアの手を借りて構築した地図からは、米国の大都市のみ
ならず片田舎にも監視の目が広がっている実態が浮かび上がってくる。
https://wired.jp/2020/08/07/atlas-of-surveillance-eff-law-enforcement-map/
②ホームセキュリティ企業のリング（Ring）には、1,300社以上のパートナー企業
がいる。そして米国には何百もの顔認識システムや、携帯電話の基地局になりす
ます装置が何十もある。あらゆる場所に、あらゆるかたちの監視機器が設置され
ているのだ。そして、これらは新たにつくられた地図「Atlas of Surveillance
（監視アトラス）」にマッピングされている。非営利団体の電子フロンティア財
団（EFF）がネヴァダ大学リノ校のジャーナリズム大学院と共同制作した監視ア
トラスからは、警察や法執行機関が使っているテクノロジーの種類だけでなく、
どこでそのテクノロジーが使われているのかといった全体像が見えてくる。
③自動車ナンバーの自動読取装置から警察のボディカメラ、膨大な監視データを集
中処理するセンターまで、あらゆる場所に警察の高度な監視ツールが設置されて
いることが、監視アトラスを眺めていると痛感させられる。3,000の警察署による
5,300のデータポイントも、警察による監視の真の姿のほんの一部なのだ。
④「すべてを網羅するつもりはありません」と、EFFの上級調査研究員でネヴァダ
大学リノ校ジャーナリズム大学院の客員教授としてプロジェクトを率いてきたデ
イヴ・マースは言う。「拡大する監視網と互角に勝負するという目標を掲げれば
、負けてしまうでしょうね」米国の司法統計局が把握している18,000もの連邦
、州、郡、市町村すべての法執行機関を網羅したらどれほど過密なものになるか
、想像すらできない。
⑤ネヴァダ大学リノ校のマースと、ジャーナリズム大学院先端メディア研究センタ
ー所長のギ・ユンは、最初に「Google ドライブ」と「Google サーベイ」を使っ
てデータを収集した（現在は、自動的にヴォランティアにタスクを振り分けるオ
ンラインポータルであるEFFの独自ツール「Report Back」に移行している）。
プロジェクトのコンセプトを実証するため、ふたりはまずメキシコ国境沿いに
ある23郡にフォーカスした小規模版のプロジェクトを実施した。学生たちは市町
村や郡別のチームに割り振られ、それぞれの地域で使用されている監視ツールを
見つけ出すタスクが与えられる。調査の結果は、2019年9月にEFFから発表された
⑥米国政府の入札や契約に関する第三者によるオンラインリポジトリである「Gov
Spend」をたどれば、ある郡のどの地域がどんな監視装置を購入したかが大まかに
わかる。続いて学生たちは、ニュース記事や公文書によって具体的な割当額を
確認する。
⑦監視アトラスには限界もあり、その最たるものが範囲だ。住んでいる郡の名前を
思いつきで入力しても、携帯電話の基地局になりすます「スティングレイ」と呼
ばれる装置や、警察のボディカメラが表示されないことがある。このため自分の
居住地はパノプティコン（全展望監視システム）ではないと思い込んでしまうか
もしれない。だが、実はまだプロジェクトがその地域まで探索できていないだけ
の場合もある。
⑧このプロジェクトは、存続が危ぶまれる地方新聞社の情報に著しく依存している
。これは、監視アトラスのプロジェクトの落ち度というよりも、政府自体の問題
だ。国民が、この手の情報にアクセスしにくい状況になっているからである。
さらに、州によっても違いがある。メリーランドの州法では、警察は所有する自
動車ナンバー自動読取装置を報告する義務があることから、監視アトラスは正確
なデータに基づくことができる。だがほかの州や郡は、これに比べればブラック
ホールのようなものだ。
⑨「いま使われている多くの監視テクノロジーは、秘密にはされていません。ただ
、データとしてまとめられていないだけです」と、マースは言う。

 

9.■「電柱に隠しカメラが設置されており市民を監視している」との報告 2020年5月14日
https://gigazine.net/news/20200514-government-hiding-cameras-telephone-poles/

概要①海外掲示板のReddit上で「政府機関(麻薬取締局、アメリカ合衆国移民・関税執
行局、地方自治体)は電柱にカメラを隠しており、そのカメラをパスワードで保
護していません。そのため誰でもカメラの映像にアクセスすることができます」
と投稿しました。
②IIlllIIllIIlllIllIIさんが偶然電柱で発見したウェブカメラは、箱の中に収納
されており、箱の側面には「危険、高電圧」と書かれたステッカーが貼られてい
た。少なくとも9つの電柱で隠しカメラを発見しており、その中のひとつには麻
薬取締局(DEA)のラベルが印刷されているものもあったそうです。
③電柱に隠されたカメラは約300メートル先にある看板の文字を読むことができる
くらいに超高性能のものであるため、特定の個人が誰かの私生活をのぞき見する
ために設置したものとしては不適切であり、特定の組織や団体が設置したもので
あるという推測が成り立ちます。
④ネット上を調査した結果、電柱に設置されているのは「RSU Covert」と呼ばれる
人の動きを検出することが可能なセルラーモデム搭載型のインテリジェントカメ
ラシステムであることが判明。
⑤IIlllIIllIIlllIllIIさんは電柱に設置された隠しカメラにアクセスするためのUR
Lを複数公開しました。そのすべてがパスワードで保護されていなかったため、U
RLさえわかれば誰でもカメラの映像にアクセス可能でした。しかし、記事作成時
点ではほぼすべてのURLにパスワードが追加され、映像をチェックできなくなっ
ています。

 

8.■米国急増住宅用監視カメラが、暮らしの“すべて”を記録するwired 2020年1月5日
https://wired.jp/2020/01/05/ring-surveillance-suburbs/

概要①Ringなどが販売する「カメラ付きドアベル」といった住宅用監視デヴァイスが市
民生活を変えつつあるのだ。こうしたデヴァイスは、これまで気づかれることの
なかった郊外の町のさまざまな側面を記録している。
リングのカメラが目の前で起きることすべてを撮影してくれるのだ。そして、地
元の報道機関はそうした映像を喜んで報じている。
②警察はリング製のデヴァイスや、それに対応した防犯アプリ「Neighbors」を宣伝
する代わりに、同社の専用ポータルにアクセスできる。このポータルを使えば、
警察は市民にリング製デヴァイスで撮影された映像を提供するよう依頼できるよ
うになる。警察は令状なしで提供してもらえるわけだ。ただし、リングと警察の
提携に向けられる視線は厳しさを増している。
③こうした映像を多く見ていると、「リングのデヴァイスは、他人の家の敷地や公
共の場を監視するために使われているのではないか」という疑問が湧いてくる。
カメラを設置している住宅の所有者が映像でとらえた通行人を不審者だと判断す
れば、Neighborsに映像がアップロードされてしまう可能性もある。
④しかし、リングのカメラが、他人の敷地や何の罪もない通行人を撮影した場合、
その映像を「コンテンツ」にできる権利は誰にあるのだろうか。他人の家の玄関
にただ近づいただけで、夜のニュースで取り上げられてしまう可能性があるのだ
ろうか。
⑤こうしたデヴァイスが普及していくなかで、研究者やジャーナリスト、一般消費
者がすべきことは、プライヴァシーに関するあらゆる疑問について、アマゾンに
回答を要求することだ。
リングは19年夏、ユーザーが映った映像を本人の同意を得ずに広告に使ってFace
bookに掲載したことに加え、犯罪の容疑者を特定して警察に通報するよう市民を
促したことで批判を浴びた。

 

7.■米アマゾン傘下ドアホン「リング」、警察署400か所以上提携 afp2019年8月29日
https://www.afpbb.com/articles/-/3241990

概要①アマゾンは28日、同社傘下のドアホンメーカー「リング（Ring）」が開発した
アプリのネットワークに、米国内の警察署400か所以上が参加したと発表した。
米IT大手と警察の提携はまれで、一部地域では犯罪対策の一環として、住民にリ
ング製品のディスカウントや無料提供が行われている。
②アマゾンが8億3900万ドル（約890億円）で買収したリングによると、映像を録
画するスマートドアホンと、これに連結されたアプリ「ネイバーズ（Neighbors
）」を使って、住民と地元警察間の情報共有を向上させることができるという。
CEOは同社サイトで、「現在、405の警察署が『ネイバーズ』ポータルを利用して
いる。これは『ネイバーズ』アプリを拡張させたもので、警察が地域社会と協
働することができる」と発表した。
③『ネイバーズ』ポータルでは、地域社会での犯罪や安全性に関わる出来事につ
いての重要な情報が投稿され、承認済みの警察官が閲覧、コメントすることがで
きる。また、警察は録画された映像の提出を申請することで、進行中の捜査の
手掛かりを求めることができるという。
④リング製品の録画映像を警察が利用することをめぐっては、映像やその他のデー
タの収集、保管方法の安全規制がないままに、警察による監視が拡大するので
はないかとの懸念が生じている。これに対してアマゾンは、利用者が同意した
場合と映像を公的に投稿した場合のみ、映像は共有されると述べ、警察が住民
に映像提供を要請する際にはリング内の担当チームを通じて申請しなければな
らないと説明した。また、リングの利用者は警察の要請を拒否することもでき、
警察には要請を受け入れた利用者と拒否した利用者が分からないようになって
いるという。

 

6.■Amazon Ring米225署と提携。防犯カメラで隣近所見張り合うGIZMODO2019年8月24日
https://news.biglobe.ne.jp/it/0824/giz_190824_4571572453.html

概要①隣近所で不審者を通報して特典もらっちゃおう♪というノリで、Amazonの防犯
カメラ付きドアベル「Ring」を広める構想が、Ring社内で真剣に話し合われてい
たことがわかりました。Motherboardが入手した社内プレゼン資料で明らかにな
ったもの。
②見張りの班を地域ごとに作って、犯罪を報告するとRingの割引クーポンがもらえ
るという総監視社会を広める構想です。たとえば特典がもらえるのはこんな人。
・見張りの班を作って隣近所のメアド6-10件を集めたキャプテン
・警察に不審者を通報した住人 ・RingをSNSで広めた人
通報するのは、こんな目撃情報。
・不審なバンや車 ・作業員を装った不審者
・隣近所をウロウロしている不審者・車の中を覗き込んでいる不審者
班として特典がもらえるのは、こんなとき。
・新規メンバー10人獲得 ・犯罪摘発
③見張りの班にはエリアマネジャー（Ring社員）が担当について、Ringの監視カメ
ラが捉えた映像を警察に通報する手順をサポートします。めでたく犯罪摘発に
なると、こんな特典がもらえます。
班の全員に「Ring購入50ドルOFF」のプロモコード
④これ本気ですかとMotherboardが取材したら、Ring広報はAmazonに10億ドル（約
1062億円）で昨年買収される前の話だし、構想はけっきょく長続きせず終わっ
たと説明しています。この構想は一般公開を待たず、2017年に廃止になりました
⑤Ringはいろいろプライバシーのことで話題になりますしね。ウクライナのR&D拠
点では、メアド打ち込むだけで世界中の監視映像すべてにアクセスできて、自
由にダウンロードできる権限が全社員にうっかり付与されていたとかいう内部
情報もありました（TheInterceptより）
⑥米Gizmodoが入手した警察向けのRingのプレゼン資料では、すでに「米国内225の
警察と提携済み」とあって、「え？ いつの間に!?」と全米に焦りが広まって
います。Ring広報は全署にRing導入に関するSNS拡散用の文例を配っていて、そ
れ以外の配布は認めていません。プレスリリースも完全にコントロールしてい
ます。裏を返せば、どの署も一字一句違わないで発信しているということ。そ
れに気づいた市民団体がネットで調べたら50署あって、地図（下記）を公表し、
大問題になりました。米Gizmodoの調べでは、公表されていないものまで含めた
らもっとあった、というわけです。
⑦提携とは、上記の五人組アプリ「Digital Neiborhood Watch」利用者の自宅の防
犯カメラの映像が警察直結になる、というものです。そんなことが知られたら
Ringが売れなくなってしまうので、各署管内に売り込む間は提携を控えるよう
警察と密約を結んでいたり、なかなかにグレイな動きを見せています。
⑧初期提携組のフロリダ州フォートローダーデール署では管内2000人のアプリ加入
ごとにRing100台を署に寄付し、警察官に50ドルのRing割引クーポンを配布して
いました。上官が部下に宛てたメールでは「警察は売り子じゃないんだから、
競合他社の製品よりRingを薦めるようなことがあってはならない」と釘を刺し
ながらも、「アプリのダウンロードは推奨したい」と大っぴらに言ってます。
で、自治会の防犯講習に警察官が寄付のRingを持っていって、抽選会で配布し
たりしてたんです。アプリをダウンロードする約束で。まさか警察に映像が筒
抜けになるなんて、知らないで入ってた人も絶対いますよね…。

 

5.■墓や掃除機に見せかけた隠しカメラを政府に提供する団体 2020年01月19日
https://gigazine.net/news/20200119-special-services-group/

概要①墓石やベビーカー、掃除機などを模した監視カメラが、Special Services Group
という企業によって連邦捜査局(FBI)、麻薬取締局(DEA)、アメリカ合衆国移民・
関税執行局(ICE)といった政府機関に提供されていることが明らかになりました
②93ページに及ぶSpecial Services Groupのパンフレット「Black Book」には、カ
メラを始めとする監視用ツールが多数掲載されていました。
「Tombstone Cam」と名付けられた製品は、墓石に見せかけた、遠隔操作が可能な
隠しカメラ。バッテリーは約2日間持続し、音声の録音も可能とのこと。移動も簡
単に行えるとパンフレットには記載されています。
③「Shop-Vac Covert DVR Recording System」と呼ばれる製品は、掃除機に見せか
けたカメラで、1TBのハードドライブが付属しています。「掃除機のAC電源コネ
クターを接続することで長期的に使用でき、モバイル機器にも接続できます」と
パンフレットには書かれており、掃除機そのものの機能が備わっているかどう
かの説明はありません。
④他にも、アラーム時計に見せかけたムービー・音声記録装置や、小さな木の幹や
岩のように見せかけたカメラ、ベビーカーの中に隠されたカメラなどもSpecial 
Services Groupのパンフレットに記載されていました。
隠しカメラ以外にも、パンフレットには監視用のカメラやレンズ、建物に侵入す
るためのICカードを複製できるツールなどが載っていたそうです。
⑤マルティネス氏は、「私が最も懸念していることは、監視カメラのコスト、サイ
ズ、機能についてです。カメラは常に安く、小さく、有能になり続けており、法
執行機関だけが手に入りやすく隠しやすい監視カメラを使うとは限りません」
と述べています

 

4.■米国急増住宅用の監視カメラ、暮らしの“すべて”を記録するWIRED2020年1月19日
https://www.sankei.com/wired/news/200119/wir2001190001-n1.html

概要①米各地で「カメラ付きドアベル」住宅用監視デバイスが市民生活を変えつつある
人々は監視カメラなどを使って受動的に近隣の様子やほかの住民を観察・監視す
るようになっている。意図的にカメラを向けて記録しなくても、リングのカメラ
が目の前で起きることすべてを撮影してくれるのだ。そして、地元の報道機関は
そうした映像を喜んで報じている。
②警察はリング製のデバイスや、それに対応した防犯アプリ「Neighbors」を宣伝す
る代わりに、同社の専用ポータルにアクセスできる。このポータルを使えば、警
察は市民にリング製デバイスで撮影された映像を提供するよう依頼できるように
なる。犯罪と関係があるかもしれない映像を、警察は令状なしで提供してもらえ
るわけだ。
③ただし、リングと警察の提携に向けられる視線は厳しさを増している。報道記者
や活動家たちが、透明性の欠如とプライバシー侵害の可能性を批判している。
驚きの発見があった。警察だけでなく、地元の報道機関もリングで撮影された映
像の使い道を見つけていたのだ。コンテンツ制作である
動画の多くには、野生動物が登場する。「住民たちが自宅の敷地内を常時監視す
る世界」が当たり前化するプロセスに、メディアもひと役買っているわけだ。
リングなどで撮影された強盗や自動車盗難の映像も、報道に使われている。
④「リングのデバイスは、他人の家の敷地や公共の場を監視するために使われてい
るのではないか」という疑問が湧いてくる。カメラを設置している住宅の所有者
が映像でとらえた通行人を不審者だと判断すれば、Neighborsに映像がアップロー
ドされてしまう可能性もある。
⑤リングのカメラが、他人の敷地や何の罪もない通行人を撮影した場合、その映像
を「コンテンツ」にできる権利は誰にあるのだろうか。他人の家の玄関にただ近
づいただけで、夜のニュースで取り上げられてしまう可能性があるのだろうか
プライバシーに関するあらゆる疑問について、アマゾンに回答を要求することだ。
リングは19年夏、ユーザーが映った映像を本人の同意を得ずに広告に使ってFace
bookに掲載したことに加え、犯罪の容疑者を特定して警察に通報するよう市民を
促したことで批判を浴びた。

 

3.■米国「トイザらス」店舗の監視カメラ技術が議論の的に wired 2019年12月16日 
https://wired.jp/2019/12/16/toys-r-us-surveillance/

概要①2018年に破産申請し、800店を超える店舗を閉鎖した「トイザらス」が米国に帰
ってきた。この玩具小売店の象徴ともいえる企業が、クリスマスシーズンに合わ
せてテキサスに1店舗、ニュージャージーに1店舗の計2店舗を新たにショッピン
グセンターに開いたのだ。
②トイザらスはスタートアップのb8taと組んで店の天井にセンサーを設置し、おも
ちゃを見てまわる客を追跡しているのだという。「玩具メーカー用のデータを収
集するために、子どもたちが（売り場の）どこへ行くのかをトイザらスは監視し
ていている」と報じられており、トイザらスの新店舗が子どもたちを“スパイ”
しようとしているという怒りのツイートが、合計で数万回もシェアされた。
③デジタルプライヴァシーに関する唯一の主な連邦法である「児童オンラインプラ
イヴァシー保護法」（COPPA）は、13歳未満の子どもを守るために制定された。
COPPAをはじめとするこうした法律は、たいていの場合はデータを収集する前に
保護者の許可を得ることを求めている。
④だが、トイザらスの店舗で使用されている監視テクノロジーの設置にかかわった
企業は、自社の製品は子どものデータはいっさい記録しないように設計されてい
るのだと語る。RetailNextは90カ国以上の国で500社を超えるメーカーやショッ
ピングセンターに技術を提供している
「RetailNextがトイザらスに提供しているカメラは、世界中の大手小売業者で入
口や店舗内のさまざまなエリアで来店者の動きを計測するために使われているも
のと同じです」と、トイザらスの親会社Tru Kidsのコメント。「このデータによ
ってトイザらスは、製品や人員の配置といった店舗のパフォーマンスを計測し、
管理することが可能になります。トラフィックデータはすべて匿名であり、カメ
ラは子どもたちの動きを記録しません」
⑤どうすればカメラに子どもを“無視”させることができるのだろうか。RetailNex
tの広報担当者は、同社の深度検知カメラは「人間を含む高さ4フィート（約1.2
m）未満の物体」を通常は無視するように設定されていると説明する。米国の一
般的な10歳の子どもの身長は5フィート（約1.52m）近くに達する。
⑥同社の新しいセンサー「Aurora」はアルゴリズムを使用しており、画像の使用に
同意したRetailNextの顧客の写真を学習することで、子どもと大人を見分けられ
るという（そのための画像をどうやって収集したのかという『WIRED』US版から
の質問に対して回答はなかった）。
⑦カメラが誤って子どもを大人として分類し、同社のサーヴィスが提供する測定値
に含めてしまう可能性はある。カメラの精度をどうやって確実にしているのかと
尋ねたところ、RetailNextには社内監査チームがあり、カメラを設置するたびに
テストしているという。
⑧「13歳未満の子どもの個人情報を故意に収集することはありません」と、Retail
Nextのプライヴァシーポリシーには明確に示されている。「13歳未満の子どもが
当社に個人情報を提供したことに気づいた際は、当該情報を取り除く措置をとり
ます」ただし、大人は格好の標的になる。
⑨リアル店舗は、現実世界においてもネット通販と同じようなデータの収集を実現
すべく、Wi-Fiビーコンや高機能カメラといったツールにますます頼るようにな
っている。そこで得られたデータは、マーケティングキャンペーンから店舗のレ
イアウトにいたるまで、ありとあらゆる情報をもたらしてくれる。それどころか
、小売店がオンラインの競争相手と闘う一助にもなってくれるのだ。
「要するに、店をインターネットのようにすることを目指しているのです」
⑩トイザらスが組んだスタートアップのb8taは、同社が「リテール・アズ・ア・サ
ーヴィス」と呼ぶサーヴィスを専門にしている。リアル店舗をもたない企業は
、料金を支払って自社製品を全国各地のb8taの店舗で販売させてもらう見返りに
、買い物客が実際に製品とどのようにかかわったかについてのデータを入手で
きる。
b8taは天井に設置したカメラを利用して、消費者が店舗内の各社の製品を試した
時間の長さを追跡する。「当社は分析していることを一切隠しません。なぜなら
、これが当社にとって重要な部分だからです」。
⑩トイザらスへの導入事例においてb8taは、トイザらスが新店舗をインタラクティ
ヴなマーケティングの場にするための支援を実施した。例えば、子どもたちが任
天堂のゲーム機で遊んだり、おもちゃの銃を撃ったり、店舗内のシアターで開か
れるイヴェントに参加したりといったことだ。
⑩一方で、天井のセンサーは入店した買い物客の人数（繰り返すが、ここで言う「
買い物客」とは、テクノロジーが13歳を超えていると判断した人々だ）を数え、
客が各メーカーのおもちゃの前でどのくらいの時間を過ごしたかを検出する。
⑩クローガーやウォルグリーンのような企業が、店舗内のヴィデオスクリーンにタ
ーゲット広告を表示するために、通りがかった人の年齢や性別、気分を評価する
よう設計されたカメラをテストしていると、AP通信は報じている。ほかの小売業
者も、主に万引き犯を識別する目的で顔認識技術を使用している。
こうしたことが、どのくらい広まっているのかはっきりしない。とりわけ、この
テクノロジーはいまだにほとんど規制されていないからだ。
⑩アメリカ自由人権協会は昨年、顔認識を店舗で使用しているかどうかについて20
の主要小売業者に尋ねたが、大半が回答を拒んでいる。「使用していない」と答
えたのは、「Food Lion」や「Stop & Shop」といったスーパーマーケットを傘下
にもつアホールド・デレーズのみだった。使用していることを明言した唯一の小
売業者はロウズ・カンパニー（Lowe’s）だった。
⑩客が入店したらデジタルクーポンを提供する小売業者もいる。企業は携帯電話を
追跡することによって、消費者がそれぞれの通路でどのくらいの時間を過ごし、
最も引き寄せられたのは店舗内のどこなのかといった情報を集めることができる
アマゾンはこうしたテクノロジーの多くを、昨年オープンした店舗「Amazon Go
」に組み込んでいる。オンラインのアマゾンにあるような追跡機能が装備されて
おり、それこそが肝なのだ。
⑩「オフラインとオンラインの区別はありません」と、ペンシルヴェニア大学教授
のトゥロウは言う。「進化しているこの世界においては、わたしたちのあらゆる
物理的な領域とヴァーチャルな領域で、マーケティングのための監視が実施され
ていることに気づくべきです

 

2.■米 横行する宅配便の置引き窃盗。対抗する装置 2018年01月01日
http://karapaia.com/archives/52250836.html
 
概要①アメリカでは宅配便や小包は、家主不在の場合やサイン不要としている場合、玄
関にそのまま置いてある場合が多い。そのためにその荷物を置き引きする窃盗
犯が後を絶たないのが現状だ。
②ワシントン州タコマに住むこの家でも、荷物が盗まれるという被害に何度もあっ
ていてうんざりしていた。監視カメラは設置されていたものの、犯人はフードで
顔を隠しており、荷物が戻ってくることはほとんどない。
③そこで家主はこんなアイディアを思いついた。するとどうだろう。まんまと引っ
かかった窃盗犯の姿が監視カメラに映し出されていたのだ。
玄関には2つの荷物が。
犯人は荷物の中身を確認したのち、下に置いてあった荷物を置引きすることに
荷物を持ち上げたその時！仕掛けてあった爆竹が爆発。
驚いた犯人は一目散に逃げ去っていった。

 

1.■LA地下鉄にボディースキャナー」 武器・爆発物検知 全米初 2018年8月21日

LA地下鉄に「ボディースキャナー」 武器・爆発物を検知　全米で初

概要①ロサンゼルスの地下鉄に、乗客が武器や爆発物を持っていないかスクリーニング
を行うためのボディスキャナーを、国内の輸送交通機関として初めて導入する
②乗客は歩く速度を緩めなくても、スキャニングが可能だ。疑わしいものを9m先か
らでも見分け、1時間に2,000人ものスキャンを行うことができる。
新しい機械はイギリスに本社を持つThruvision社から購入したものだ。
③各駅には、乗客にボディスキャナーによるスクリーニングを行っていることを示
す表示がなされるだろう。スクリーニングへの参加は任意だが、スクリーニング
を拒否した顧客は地下鉄に乗ることができないとウィギンズ氏は述べる。
地下鉄のレッドラインは毎日およそ15万人の乗客が利用しており、地下
鉄全体では昨年およそ1億1,200万回の利用があった

 

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 アマゾン Ring問題
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5.■セキュリティカメラなのに家の中をドローンとして飛び回るRing登場 2020年9月25日
https://gigazine.net/news/20200925-ring-flying-security-camera/

概要①Amazon傘下のRingが、1つのカメラ搭載ドローンを飛ばして家中を監視できる「
Always Home Cam」を2020年9月25日に発表しました。自立型ドローンで、遠隔か
らでもスマートフォン経由で操作可能。以下のムービーから確認できます。
②住人が留守の家へ侵入を試みる男。
しかし、扉が開いた瞬間にRingのアラームが鳴り響き……
ホームベースが反応。中央のライトが赤く点灯します。
すると部屋に置かれていたボックス型の充電ドッグから……ドローンが飛び立ちます。
外にいる住人のスマートフォンにも通知が届きます。
ドローンに搭載されたカメラの映像をスマートフォンから確認できます。
③ドローンは自律飛行しますが、ユーザーはあらかじめ家の間取りを登録する形な
ので、スマートフォンからカメラを向かわせたい場所を指定することも可能です。
④Always Home Camは飛行時にのみカメラが動作し、充電ドッグに戻るとカメラが
物理的に遮られます。また飛行中のドローンは稼働音があるので、セキュリティ
カメラを利用して知らない間に盗撮される危険性もないとのこと。
⑤2021年に登場する予定で、価格は249.99ドル(約2万6000円)となる見込み

 

4.■アマゾン、スマート防犯カメラRingへの顔認証導入を検討 2019年12月1日

アマゾン、スマート防犯カメラRingへの顔認証導入を検討　警察との動画共有、プライバシー上の懸念

概要①アマゾンは、特定の人物を不審者とみなして自動で警察に通報することもできる
システムを開発中だ。特許の申請によりこのことが世間に知れ渡ってからもなお
、アマゾンはRingによる顔スキャン技術のさらなる向上を目指す可能性がある、
とマーキー議員は警告している。
②昨年以来、600を超える警察当局がRingネットワークに登録した。多くのケースに
おいて、Ringは有効な犯罪対策ツールになりつつある。

 

3.■アマゾンの顔認識技術は「恐怖」の表情まで識別できる WIRED 2019年9月18日
https://wired.jp/2019/09/18/amazon-creepy-surveillance-tech-rekognition-can-now-detect-fear/

概要①アマゾンが提供する顔認識ソフトが、人の表情から「恐れ」を検知できるように
なった。米移民・関税執行局（ICE）にも販売され、移民の顔認識にも使われて
いる可能性が高い技術の精度向上は、当局による監視の強化につながるとして議
論を呼び起こしている。
②「感情検出の精度が向上し、新たに“恐れ”の感情が追加された」という。さ
らに今回のアップデートでは、性別や年齢の推定機能の精度も向上している。
③19年の初めには、問題を憂慮した専門家らにより、濫用・悪用を防ぐための「予
防措置」が確立されるまで法執行機関に対するRekognitionの販売を中止するよ
う求める公開文書が、アマゾンに対して送付された。この夏にはAWSの従業員の
間で、アマゾンはICEと手を切るべきだと主張するメールが出回った。
④7月に開催された「AWS Summit New York」では、テクノロジー業界で働く女性約
30名のグループが乱入する騒ぎがあった。女性たちはみな移民で、トランプ政権
下のICEによって子どもたちが親から引き離される現場の録音データを再生し、
アマゾンのCTOであるワーナー・フォーゲルの基調講演を妨害した。「いまのま
までは、みなさんも共犯なんです」と、このイヴェントでの活動に参加した
「Make the Road New York」のプロジェクトをまとめるジェイミー・サン・アン
ドレスは語っている。「ともにICEに立ち向かいましょう」

 

2.■「Ring」はユーザーの意思に関わらずカメラの位置情報を特定できる 2019年12月10日
https://gigazine.net/news/20191210-ring-neighbors-network/

概要①Amazonのスマートカメラ「Ring」はWi-Fi経由で撮影したムービーを確認できる
というもので、自宅用の監視カメラとして普及しつつあるデバイスで、専用アプ
リ「Neighbors」からムービーを投稿・共有することができます。
Gizmodoが、Neighborsのユーザーによって共有された約500日分のデータである
約6万5800ものムービーを収集・分析したところ、ムービーが撮影された場所の
正確な緯度および経度まで記録されていることが判明しました。
②Neighborsは、地域の法執行機関から、リアルタイムで犯罪と安全に関するアラ
ートを受信できるツールとして宣伝されています。警察とRingが提携している都
市では、警察官は特別な法執行機関ポータルから、Ringで撮影されたムービーへ
のアクセスを要求できます。地図上の日付、時刻、場所を選択して、カメラの近
くにいるNeighborsのユーザーに警告を送ることもできます。
③Ringの広報担当者は「Ringを使用しているユーザーの正確な位置は、警察に位置
情報を伝えることをユーザーが許可しない限り、難読化されている」と述べてい
ます。しかし、Gizmodoは難読化されているはずの位置情報を解読し、ロサンゼル
ス、ヒューストン、シアトル、オークランド、ボストン、シカゴなど15都市に位
置する何万ものRingカメラの位置を示す詳細な地図を作成することに成功しま
した。
④Gizmodoによると、位置情報を取得できたのは「ムービーを共有することを許可
したユーザーのRing」のみであるとのこと。Gizmodoが調査した約500日間に、
Neighborsでムービーを共有していないRing所有者のカメラの位置情報は取得でき
ませんでした。Gizmodoが発見したのは、最大2万台のRingと推定されています。
⑤各ムービーの投稿に関連付けられた位置情報は、一部の技術系のユーザーには理
解できるようになっているとGizmodoは主張しています。
⑥CNETは2019年12月に公文書を引用して、Ringと提携した警察が、カメラが集中し
ている地域を反映した「ヒートマップ」へのアクセスを許可されていたと報告。
ガンドル氏は、ヒートマップを拡大すると、個々のカメラの周りに円が表示され
ることを発見しました。
スタンリー氏は、Ringにより「外にいるという行為そのものが、見知らぬ人によ
って絶えず記録されているようなもの」と表現し、この長期にわたる観察状態は
、人々の自然な行動を根本的に変えてしまう可能性があるとも指摘しています。

 

1.■Amazonの監視カメラ付きドアベル「Ring」はどう普及したのか？2019年12月8日
https://gigazine.net/news/20191208-amazon-ring-growth/

概要①出先からWi-Fi経由で訪問者の顔を遠隔で確認できるスマートドアベル「Ring」は
、2012年に「DoorBot」と呼ばれるインターフォンメーカーからリリースされました。
DoorBotは2014年に「Ring」と社名を変え、2018年にAmazonに買収されました。
2019年には警察と提携し、アメリカ全土でRingが玄関先を監視するほどにまで
普及しています。
②Ringがどんなものかは以下のムービーで紹介されています。
Ringは屋内外に設置可能でインターフォンとしても使用できます。
スマートフォンからカメラの様子を確認することができ、Ringの映像をアップロ
ードして共有することもできます。
③DoorBotは開発当初、ホームセキュリティ製品ではなくスマートホームの便利さ
を組み込んだ小さなツールで「どうやったらスマートフォンとインターフォンを
つなげられるか」というシミノフ氏の思想により、DoorBotは進化した。
DoorBotが防犯カメラとして登場した当初、人々から粗末なカメラという印象を
持たれてしまい、アイデアは素晴らしいが、ビデオの品質は低く、音声は途切れ
途切れだったとのこと。問題は、ビデオ、オーディオ、Wi-Fi接続不良という一
貫性がありました。
④2014年7月には、2社から450万ドルの資金を調達することに成功し2014年9月に
DoorBotはRingとして再始動しました。Amazonは2018年に約8億3900万ドル(約
911億円)でRingを買収しています。
⑤AmazonがRingを買収した目的は主に2つあります。1つは、AmazonがEchoやAlexa
互換のFire TVなど、スマートホーム製品のラインアップを拡大したかった。もう
1つは、Amazonからの荷物が配達された後、顧客が受け取る前に盗まれてしまった
場合、会社に損失が出るため、Amazonは荷物の盗難を阻止・追跡する手段を必要
としていました。Amazonは、Ringおよび警察と直接協力して、おとり捜査を通じ
て荷物盗難への対策に打って出ました。
⑥荷物盗難のおとり捜査は、Amazonで実際に用いられるテープと箱を使用して、
餌となるAmazonパッケージを作成し、Ringが装備された玄関先に荷物を置いて行
われました。おとり捜査の目標は2つあり、1つはRingのカメラで荷物が盗まれて
いる場面を押さえ、犯人を逮捕することでした。もう1つの目標は、Ringによるお
とり捜査をできるだけ多くのメディアで報道させることでした。おとり捜査では
犯人の逮捕には至らなかったものの、報道による効果はRingの存在を知らしめる
のに十分なものでした。
⑦多くの住民がボルチモアからの移住を望んでいるものの、十分なお金がないため
にボルチモアから出られない状態にありました。「警察は何もしてくれません。
彼らは車からも降りず、巡回もしません。薬物の売買もたやすくなってしまいま
す」とランドール牧師は語っています。ボルチモア警察は白人居住者と比較して
、有色人種に対して正当な理由無く過度な停止、捜索、逮捕、暴力的を行ってい
たからです。
⑧そんなボルチモア北西部で生活を送る中、ランドール牧師は、友人のテリー・ム
ーア牧師からAmazonのRingを紹介されました。ランドール牧師は、ボルチモア市
内にRingを防犯カメラとして設置するよう働きかけました。また、ボルチモア警
察が犯罪の監視を怠ったとしても、Ringがあれば住民が自身で監視できると考え
たムーア牧師は、Ringに直接連絡し、150台のRingを無償で提供すると申し出を
うけ、その代わり、各カメラからの映像を保存するためのクラウドストレージ料
金に対して、1台1カ月あたり3ドル、つまり年間5400ドル(約59万円)を支払うこと
を要求しました。
⑨ランドール牧師とムーア牧師はボルチモア市に助成金を申請し、2018年10月に、
クラウドストレージとカメラの設置費用を支払うための1万5000ドル(約162万円)
を獲得しました。ただし、Ringがカメラを提供する前に、ボルチモア警察がRing
とのパートナーシップ契約に署名する必要があったにもかかわらず、記事作成時
点ではボルチモア警察はRingとの契約に未署名です。なお、既に600を超えるア
メリカの警察機関がRingとの契約に署名しており、この数は日々増加しています
⑩警察がRingと提携するにあたり、警察はRingを宣伝し、Ringから得られる情報を
承認できるようにする必要があります。その代わりに、警察は令状を取得せずに
住民に直接カメラの映像を要求できるようになります。結果、ボルチモアでは契
約に至らなかったものの、Ringは納税者により資金提供されたカメラ割引プログ
ラムと警察の協力により、アメリカ全土の監視ネットワークを開拓していきま
した。
⑪Amazonは、Ringを買収することで、アメリカ全土で民営化された監視ネットワー
クを構築する会社をも所有するに至りました。このネットワークは、消費者がカ
メラを自分で購入することで構築されていきます。つまり、Ringは恐怖を売るこ
とでお金を稼ぐマーケティング会社とも言えます。
⑪Ringで動画のデータが共有されることに対して、ボルチモア北西部の人々も多少
の懸念はあったようです。しかし、ムーア牧師は「人々は恐怖に虐げられており
、わらにもすがる思いでいたので、Ringを歓迎していました」と語っています

 

 

AIカメラの問題
3.■AI超えの顔認識能力者「スーパーレコグナイザー」選出テスト 2020年12月11日
https://gigazine.net/news/20201211-super-recognizer-test/

概要①画像認識システムは簡単にだますことができるともいわれており、決して完璧
な技術というわけではありません。そんな時に活躍するのが、「スーパーレコ
グナイザー」と呼ばれる高い顔識別・記憶能力を持つ人で、そのような突出し
た能力を選び出すために行われる「UNSWフェイステスト」とはどのようなもの
か、ニューサウスウェールズ大学(UNSW)が研究論文で解説しています。
②「スーパーレコグナイザー」という用語は2009年に生まれたもので、出会った
人々の80％以上を記憶している人を指します。人口の1％しかいないと言われ
るスーパーレコグナイザーは、殺人事件の捜査やイベントの入場客チェックな
どで能力を発揮するため、多くの国の警察が採用しているそうです。
③スーパーレコグナイザーは、「私は人の顔を他の人よりよく覚えているかもし
れない」と感じる人に、オンラインのテストを受けてもらって、スコアが高い
場合はトレーニングコースが案内されるといった形で選考されています「UNS
Wフェイステスト」について、11月16日に公開した論文で実態を解説しています
④ただスーパーレコグナイザーの候補を比べるだけではなく、一般的な識別能力
を持つ人のテスト結果も獲得することで、優れた識別能力と一般的な識別能力
とで顔を認識する「共通点」を探っているそうです。この共通点を分析する
ことで、識別能力というものをより詳細にプロファイリングできます。
⑤UNSWフェイステストには「顔以外も含まれた写真が用いられている」という
特徴があります。証明写真のように「白背景に顔だけ」というものではなく、
場所や明暗、写っている人の年齢やポーズ・表情など「周囲の状況」を含めた
写真で識別テストを行うことで、識別タスクをより難しいものにして、スーパ
ーレコグナイザーの選考に適した有効で信頼性の高い独自のテストになって
いるとのこと。
⑥UNSWフェイステストは専用ページから無料で誰でも受講することができます。
UNSWシドニーの学生データベースからランダムに236人分の証明写真のように
撮られたスタジオ品質写真が表示されます(調査フェーズ)。自動的に切り替わ
っていくさまざまな人種・性別・特徴を持つ人の顔を記憶していきます。その
後、また異なる写真が表示され、「この写真の人物は先ほどの写真で見たか
」ということが質問されます(テストフェーズ)。
⑦2つ目のタスクでは、まずスタジオ品質の写真1枚が5秒間表示されるのでそれ
を記憶(調査フェーズ)。その後、異なる写真の山からターゲットの写真である
場合は右へ、そうでないならば左へ、と仕分けを行います。UNSWフェイステス
トはこの2つのタスクからなり、5～10分ほどで完了します。
⑧このテストの信頼性を検証するために、5つのサンプルで合計2万4084人の参加
者でテストが行われました。290人のサンプルのテスト結果は以下の画像のよ
うに分布し、フェイステストのスコアは50～60％がボリューム層で、一般的な
参加者では70％を超えることはほとんどありませんでした。また、2万回以上
のテストの中で最高点は93.3％の精度で、100％回答できた人はいなかった
とのことで、UNSWは難解なテストとしての有効性を主張しています。
⑨スーパーレコーグナイザーによる顔識別能力は、AIによる機械判定で及ばない
範囲までにわたるため、法執行機関の実務などにおいて有力に貢献するほか、
「どうやって顔を識別しているか」という基準を特定することで、機械的な顔
認識の基礎を構築することも期待されています。

 

2.■AIカメラが審判のつるつる頭をサッカーボールと誤認し自動追跡 2020年11月4日
https://gigazine.net/news/20201104-ai-ball-tracking-camera-bald/

概要①イギリスで開催されたサッカーの試合で、ボールを自動追跡するAIを搭載して
いたカメラが審判の頭をサッカーボールと誤認してしまう事態が発生しました
。カメラが審判の頭にズームインしすぎるあまり、視聴者が試合をまともに観
戦できなかったため、コメンテーターが視聴者に謝罪しなければならなかった
一幕もあったと報じられています。
②スコットランドのサッカークラブであるインヴァネス・カレドニアン・シッス
ルFC(ICTFC)は2020年10月に、無人AIカメラを開発しているPixellotとの提携に
より「ICTTVライブストリーミング」を導入したことを発表。ホームスタジアム
であるカレドニアンスタジアムで開催される試合は、カメラマンを起用せず、
無人のAIカメラで撮影した映像を配信すると発表しました。
③以下のムービーを再生すると、AIカメラが試合そっちのけで審判にズームイン
しまくっている様子をまとめた映像を見ることができます。
④ハプニングの原因について「ICTFCとPixellotの両方にコメントを求めています
が、根本的な問題はわかりきっています。人間の頭はサッカーボールと同じく
らいの大きさと形をしているので、日光に照らされるとAIは見間違えてしまい
ます」と指摘しました。肝心の試合は1対1で引き分けとなっています。

 

1.■リギングチャイナフィーバーカメラに注意してください Honovich、2020年9月8日
https://ipvm.com/reports/china-fever-comp

概要①多くの中国のフィーバーカメラメーカーは、温度をより「通常の」結果に動的
に調整するアルゴリズムを装備しており、IPVMは20台以上のデバイスを6か月間
テストしてから結論を出しました。以下の80秒のビデオを参照してください。
②これにより、実際の発熱を見逃すリスクが高まり、より多くの「正常な結果」
を生み出す一方で、誤った安心感が生まれます。これは、測定対象に特性（眼
鏡、帽子、髪の毛、散歩など）がある場合でも、ほぼすべての人が「正常な」
温度であるためです。グループで、またはデバイスに対して鋭い角度でなど）
、熱温度スクリーニングを根本的に損ないます。
③発熱カメラメーカーは、あらゆる種類の驚くべき条件で発熱を検出すると主張
これは、国民の間で誤った期待を生み出しました。
それどころか、科学、グローバルIEC規格、およびUS FDAガイドラインはすべて
、熱システムを使用して発熱スクリーニングを実施するための適切かつ正しい
方法は、キャプチャされた温度をそのまま測定して報告することであると決定
しています。
④私たちのテストで私たちが見つけた魅力的な要素は、これらの中国のシステムは
、実際のサーモグラフィが良好な読み取りを得るのを根本的に妨げる条件でも
、極端に低い結果（92°Fまたは94°Fまたは95°Fなど）を生成しないことです
⑥多くの中国のシステムでは、「補正」アルゴリズムを使用してリグの測定値を
テストし、皮膚の温度を推定しました。したがって、たとえば、人の測定され
た最高気温が?91°Fの場合、カメラは97°でそれらを報告する6度を追加する
可能性がありますが、94°で測定される場合、98°でそれらを報告する4度を追
加する可能性があります。以下のグラフは、テストの1つからの結果を示してい
ます。
⑦これらのアルゴリズムの主なリスクは、発熱温度を見逃すことです。システム
は読み取り値をより「通常の」人間の体温に補正するため、100°Fの温度の被
験者はわずか98°Fと測定される可能性があります。
第二に、発熱カメラは、検出したほぼすべての顔にほぼ「通常の」温度を表示
するため、人の顔の上半分を（段ボールで）覆っていても、カメラは体温に近
い測定値を提供します。これは世界標準と受け入れられているサーモグラフ
ィに反します。
⑨温度を補正または自己修正することは、まったく受け入れられません。彼らは
どのような根拠でそれを行っていますか？[表示]温度を変更するだけの場合、
温度を測定していると彼らはどう思いますか？
⑩私たちは、ほとんどの中国のシステムは正確に適度に高い温度を検出するため
に失敗し、これらの問題の一つ以上を示しました。特に、以下の詳細なテスト
を参照してください。

 

 

顔認証システムの導入
3.■シンガポール、国のIDシステムに世界初の顔認証導入 afp 2020年10月20日
https://www.afpbb.com/articles/-/3310942

概要①シンガポールは世界で初めて、国の身分証明システムに顔認証を導入する。
来年から顔認証一つで行政や銀行などのサービスを利用できるようになる。
②顔認証技術は国のデジタル身分証明システムに組み込まれており、現在、税務
当局や年金当局などの一部官庁で試験運用されている。
③政府技術庁の担当者は、どのデータも第三者に一切共有されないとした上で、
サービスの利用者には個人用パスワードの設定など、サービスの利用に関して
他の選択肢も用意されると説明。「これは監視ではない」「用途は極めて限定
的だ」と述べた。

 

2.■ドバイ、顔認識システムで交通機関の警備強化へ afp 2020年11月2日
    https://www.afpbb.com/articles/-/3312021?cx_part=top_category&cx_position=1

概要①アラブ首長国連邦（UAE）のドバイは、公共交通機関の警備強化のため顔認識シ
ステムを導入すると発表した。ドバイでは今年、万博が開催される予定だった
が、新型コロナウイルス流行のため来年に延期されている。
②ドバイ国際空港では既に、顔認識技術を用いた生体認証システムが運用されて
いる「スマートシティー」構想で中東諸国をリードしていると自負するドバイ
は、テクノロジーやAIの開発ハブ（中心地）となることを目指している。
③ドバイ市内の地下鉄駅では10月、ハムダン・ビン・ムハンマド皇太子の視察の
下、銃で武装した男たちが襲撃してきたとの想定に基づいた訓練を警察が実施
。顔認識システムを使った襲撃犯の特定が実演された。
顔認識システムは今後、全ての地下鉄駅に順次導入される予定。

 

1.■日本製「ライブ顔認証システム」の導入をロンドン警察が開始 2020年1月29日
https://gigazine.net/news/20200129-london-live-facial-recognition/

概要①600万台以上の監視カメラが存在する「監視カメラ大国」のイギリスで、ライブ顔
認証システム(LFR)が新たに導入される。24日ロンドン警視庁発表によるとNECが
開発した顔認証システム「NeoFace」が使用され、指名手配犯に関する捜査や、高
齢者ないし迷子といった行方不明者の捜索などに活用されるとのことです。
LFRの映像は、最大31日間保存される
②NECのNeoFaceは、すでにウェールズの首都カーディフの大規模なイベント会場で
使用されており、これまでに58人の犯罪者の逮捕に貢献しました。このほか、ア
メリカのジョージア州やインドの都市スラートなどでも導入実績があるとのこと。
ロンドン警視庁の技術責任者モーリー氏「NECのNeoFaceの精度は70％以上で、無
実の一般人を誤検知する確率は0.1％以下です」と述べました。

 

 

監視カメラの効果
4.■米テネシー州爆発、防犯カメラが捉えたその瞬間AFPBB News 2020年12月29日
https://www.msn.com/ja-jp/news/world/%e7%b1%b3%e3%83%86%e3%83%8d%e3%82%b7%e3%83%bc%e5%b7%9e%e7%88%86%e7%99%ba%e3%80%81%e9%98%b2%e7%8a%af%e3%82%ab%e3%83%a1%e3%83%a9%e3%81%8c%e6%8d%89%e3%81%88%e3%81%9f%e3%81%9d%e3%81%ae%e7%9e%ac%e9%96%93/ar-BB1ciQ2N

 

3.■ジョージア州集計所の監視カメラ スーツケースから大量の隠し票 2020年12月4日
https://www.epochtimes.jp/p/2020/12/65487.html

概要①ドナルド・トランプ大統領の弁護団は3日、ジョージア州議会の公聴会で、集計
所の監視カメラの映像を提示した。映像には、投票日の夜に監視員を開票所か
ら帰した後、開票作業が続行され、大量の票が入った複数のスーツケースがテ
ーブルの下から引き出される様子が映っている。
②ジョージア州フルトン郡にあるステートファーム・アリーナの集計所から監視
カメラの映像を入手したと述べた。
③投票日当日の11月3日午後10時頃、「三つ編みの金髪の女性」が集計員に対し
て集計を中止し、全員家に帰るように言った。これを受けて、共和党の監視員
とメディアを含むほぼ全員が作業をやめて集計所を離れた。しかし映像による
と、4人の集計員は現場を離れることはなかった。彼らは共和党の監視員とメデ
ィアが離れるまで、スキャンエリアで待っていた。
④他の人が全員現場を離れた午後11時頃、4人は監視が全くない中、票のスキャン
を再開した。これはジョージア州とフルトン郡の法律に違反している。4人は
午後11時から午前1時頃までのおよそ2時間、監視を受けずに票をスキャンし続
けた。
⑤監視員不在の間、残った集計員らは票の入った複数のスーツケースのような箱
をテーブルの下から持ち出していた。他の時間帯の映像を検証した結果、通常
の開票作業では、票はテーブルの下に置かれていないことが分かった。映像を
検証した結果、テーブルの下の複数のスーツケースは、マネージャーと思われ
るこの「三つ編みの金髪の女性」が投票日の午前8時22分頃にテーブルの下に置
いたものだった。この「三つ編みの金髪の女性」も、監視員が離れた後に開票
現場に残っている。これらの票がどこから来たのかは分かっていない。
⑥これらの集計機は1台で1時間に3000票を処理できる。集計機3台が2時間作動し
ていたとすると、監視員不在の間に処理した票は1万8000票となり、ジョージ
ア州での選挙結果を覆すのに十分な数となる。映像には午前1時頃に監視員が再
び戻ってきたのも映っており、監視員らの宣誓供述書と一致している。
⑦公聴会では、選挙日の夜にパイプの破損が原因で、ステートファーム・アリー
ナが空にされたことが挙げられた。ピック氏とトランプ陣営の他のメンバーは
、これが集計員とメディアを追い出した理由かどうかは不明だと述べた。
フルトン郡の広報担当者は、大紀元への電子メールの中で、映像の信憑性に異
議を唱えなかった。広報担当者は、「現在のところ、フルトン郡における投票
詐欺で、信頼できる報告は確認されていない。信頼できる報告については、ジ
ョージア州法に従って調査および対処する」と述べた。

 

2.■AIのカメラが監視、ビーチをより安全に イスラエル新興企業CNN 2020年12月1日
https://www.cnn.co.jp/tech/35163182.html

概要①イスラエルの新興企業「サイトビット」社の「サイトビット」というＡＩを活
用したカメラによる監視システムは人間のライフガードの監視や潜在的な危険
性の検知などを支援する。
②このシステムは周囲の監視や危険性の評価、危機の検知を行い、任務に就いて
いるライフガードにリアルタイムで情報共有を行う。これにより、死亡事故の
阻止に向けて早期に動けるようになるという。ライフガードは四六時中、すべ
ての物事を監視することは出来ず、そのために事故が発生する。ライフガー
ドの仕事の約９０％は監視だという。
③ＡＩによる監視システムは人間よりも８０％早く、水関連の危機的状況を検知
でき、緊急事態が発生する前にライフガードに危機を知らせることができるという。
④システムは３台のカメラで構成されており、それぞれが１００～１５０メート
ルの範囲を監視する。子どもだけが波打ち際にいる場合などリスクを検知し
たらライフガードに通知する。エリアフ氏によれば、この監視システムは人間
のライフガードとは違い見える範囲はすべて同時に監視できる。これにより貴
重な時間を節約でき、生死の違いにつながる可能性もある。
⑤それでも依然として微調整は必要だ。テルアビブ近くのビーチで試験運用をし
た際にはシステムが敏感に反応しすぎて、多くの誤った通報が行われたという
。このため、同社では危険を測定するアルゴリズムの調整を行っている

 

1.■パリで警官が黒人男性を殴打、防犯カメラ映像で発覚 BBC 2020年11月27日 
https://www.msn.com/ja-jp/news/world/%e3%83%91%e3%83%aa%e3%81%a7%e8%ad%a6%e5%ae%98%e3%81%8c%e9%bb%92%e4%ba%ba%e7%94%b7%e6%80%a7%e3%82%92%e6%ae%b4%e6%89%93%e3%80%81%e5%81%9c%e8%81%b7%e5%87%a6%e5%88%86%e3%81%ab-%e9%98%b2%e7%8a%af%e3%82%ab%e3%83%a1%e3%83%a9%e6%98%a0%e5%83%8f%e3%81%a7%e7%99%ba%e8%a6%9a/ar-BB1bo9g6

概要①パリ中心部で黒人の音楽プロデューサーが警官に殴られる様子の映像が浮上し
、仏当局は25日、警官3人を職務停止処分にした。フランスでは政府が、警官の
顔を撮影し公にすることを禁じる法律を導入しようとしている。こうした中で
今回の殴打事件が起きた。
②法案をめぐっては、警官の顔が映った映像がなければ、先週に起きた事件は1つ
も明るみにならなかっただろうとの批判の声が上がっている。
③事件を捉えた防犯カメラ映像は、オンライン・ニュースサイト「Loopsider」が
25日に公開したもの。映像では、男性がスタジオに入った後に警官3人が蹴った
り、殴ったり、警棒でたたいたりする様子が確認できる。同サイトによると、
男性はマスクを着けていなかったため警官に呼び止められたという。
https://twitter.com/Loopsidernews/status/1331907050281046017
④ミシェル氏は、5分間殴られた際に人種差別的な言葉も受けたと主張した。
同氏は拘束され、暴力行為と公務執行妨害の疑いで訴追されたが、検察はこれ
を退け、代わりに警官に対する捜査を開始した。パリ市長のアン・イダルゴ氏
は「耐え難い行為」に「深く衝撃を受けた」とした。ダルマナン氏は今週初め
、警察がパリ市内の仮設移民キャンプを解体し、移民や活動家と衝突した後、
完全な報告書を提出するよう警察に命じていた。
⑤こうした中、仏政府は警官の顔を撮影することなどを禁止する法案を推し進め
ている。警察の行動を細かく調べるというメディアの能力を損なうものだとの
批判の声が上がるなど、物議を醸している。法案の第24条には、警官や兵士を
個人として標的にするとされるソーシャルメディア上に、警官や兵士の画像を
投稿するのは犯罪行為だとある。政府は第24条が「警官あるいは兵士の身体的
・心理的完全性を傷つけることを明確に目的とした画像の拡散のみを対象とす
る」とした修正案を追加した。違反して有罪となれば、1年の禁錮刑または最大
4万5000ユーロ（約557万9000円）の罰金刑が科される可能性があるとしている

 

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その他 技術
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4.■ヘイSiri、警察に止められたと言うと警察行動記録できるiPhone 2020年6月15日
https://gigazine.net/news/20200615-iphone-shortcuts-police/

概要①AppleがiOS・iPadOS向けにリリースしている「ショートカット」は、画面をタッ
プしたりSiriに一言伝えたりするだけで、アプリ上で設定した作業を一発で実行
できるという便利なアプリですが、「警察に止められたとき役立つショートカッ
ト」として開発された「Police」が注目を集めています。開発したのはRobert 
Petersen氏です。
②Policeを起動するにはショートカットにPoliceを設定した状態で、iPhoneやiPad
に「ヘイSiri、警察に止められた」と語りかけるだけでOK。するとPoliceが再生
中の音楽を一時停止にし、画面の明るさを下げ、消音モードがオンになります。
続いて、あらかじめ設定していた連絡先に警察に止められた旨をテキストメッセ
ージで送信し、iPhoneのインカメラで動画の撮影がスタート。動画撮影が終了す
ると、動画ファイルがメールで再び所定の連絡先に送信され、同時にクラウドサ
ービスのDropbox上に動画ファイルが保存されます。なお、動画の録画停止は音
量を上げるか画面上の録画停止ボタンを押すだけでOK。また、撮影した動画を所
定の連絡先に送信するには手動で画面上の送信ボタンを押す必要があります。

 

3.■毫 運転中スマホ使用をカメラで検知、「世界初」技術導入 豪 CNN2019年12月2日
https://www.cnn.co.jp/tech/35146216.html

概要① オーストラリア南東部のニューサウスウェールズ州は１日から、運転中に携帯
電話を使っているドライバーが見つかる「高解像度探知カメラ」の導入を開始
②州当局によると、カメラには人工知能（ＡＩ）を使って画像を検証する機能が付
いている。ドライバーが携帯電話を操作する様子が映っていた場合は、しかるべ
き担当者が確認する。撮影された画像は安全に保存、管理されるという。今後３
年間で州内各地に計４５台を設置するが、場所は非公開で警告も表示されない
③当初３カ月間は、映っていた違反ドライバーに警告文を送付する。その後は最大
３４４豪ドル（約２万６０００円）、スクールゾーン内なら同４５７豪ドルの反
則金が科せられ、違反点数が付けられる。
④今年実施した試行運用では、運転中に携帯電話を操作するドライバーが１０万人
以上見つかった。

 

2.■ウーバー自動運転車人身事故3つの技術的欠陥 日経コンピュ－タ2019年11月22日
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/mag/nc/18/020600011/112000044/

概要①米ウーバーテクノロジーズの自動運転車による歩行者死亡事故の原因が分かった
。自動運転システムは、道路を横切る歩行者を認識できなかった。前方に障害物
を発見しても、1秒間は自動ブレーキが動作しない設定でもあった。障害物がない
のにあると誤認識する率が高かったため、ブレーキを抑制していた。技術レベル
が低いまま走行実験をしていた実態が浮き彫りになった。
②「自動運転システム（ADS）のセンサーは衝突の約6秒前に被害者を検出していた
が、ADSはそれが歩行者だと認識できなかった。交通ルールを無視した歩行者や
自転車に乗った人だと正確に予測できてもいなかった。被害者は横断歩道ではな
い場所を横切っており、ADSは設計上、交通ルールを無視する歩行者を想定して
いなかった」
③米安全運輸委員会（NTSB）は11月5日、米ウーバーテクノロジーズの自動運転車に
システム上の欠陥があったと指摘する報告書を公表した。ウーバーの自動運転車
は2018年3月18日夜、米アリゾナ州テンピ市で試験走行中に歩行者をはねて死亡
させる事故を起こしていた。
④自動運転車には緊急時に備えてセーフティードライバーが1人乗車し、運転席でシ
ステムの作動状況や運転環境を監視していた。問題が発生した際にはドライバー
がハンドルやアクセル、ブレーキを直接操作したり、センターコンソールにある
赤いノブを押し倒したりする。そうするとADSからドライバーに運転が切り替わ
る仕組みになっていた。にもかかわらず事故は起こった。報告書が指摘するシス
テム上の問題はおもに以下の3つだ。
⑤第1に自動運転車のADSが被害者を歩行者と認識できなかった。自動運転車は事故
発生時に時速約70キロメートルで走行していた。ADSのセンサーは衝突事故の5.6
秒前に被害者の存在を検出したが、そのときは「車両」と認識していた。5.2秒前
には「その他」と認識し、4.2秒前に再び「車両」とした。その後「車両」と「
その他」で修正を何度か繰り返し、2.6秒前に「自転車」と認識した。その後も
「不明」と「自転車」を行き来した。現実には自転車を押した歩行者だったが、
最後まで「歩行者」とは認識できなかった。
報告書は「対象の分類が数回にわたって変化したため、ADSは対象の進路も正確
に予測できなかった」と指摘する。自動運転車は道路の右車線を走行し、被害者
は車両の進行方向左側から右側に向かって道路を横切っていた。被害者は動いて
いたが、ADSは検出した対象が「静止している」と何度か予測していた。被害者が
完全に車両の進路上にいるとシステムが予測したのは事故のわずか1.2秒前だった
。その時に初めて衝突が差し迫っている危険な状況だとシステムが認識した。
⑥衝突を回避するには急ブレーキを踏んだりハンドルを切ったりする必要がある。
しかしADSはその時、どちらも即座に実施しなかった。その代わりにADSは「動
作抑制モード」に入った。この先は有料会員の登録が必要です。

 

1.■Wi-Fiで壁の向こうにいるのが誰か分かる新技術が登場 2019年10月3日
https://gigazine.net/news/20191003-wifi-through-walls-identify-person/

概要①カリフォルニア大学サンタバーバラ校の研究者らは、「Wi-Fiを使用して壁の向
こうにいる人物を識別することができる新技術を開発した」と発表しました。
「XModal-ID」と呼ばれるこの技術では、Wi-Fiの信号により人の動作を検知して
別の映像と照合することで、検知した人物が映像の人と同一人物かどうかを高い
精度で判別することが可能だとのことです。
以下ムービーを再生すると一体どんな技術なのかが一発で分かります。
②原理そのものは単純で、映像を元に歩き方の特徴を抽出し、それをWi-Fiの信号
から検出した人の動きと照合するというもの。Wi-Fiの信号を検知するのに使わ
れるのは、こんな感じの2基1組の一般に市販されているものだとのことです。
精度は高く、8人の人物を記録した合計360件の映像及びWi-Fi信号を用いたテス
トでは、89％の確率で特定の人物だけを識別することができました。
Wi-Fi送受信装置の前を横切るように歩いても……
Wi-Fi送受信装置から離れるように歩いても精度は変わりません。
③まず歩行映像を解析する段階では、メッシュ復号アルゴリズムにより映像から
全身3Dメッシュモデルを作成し、ボルン近似によりその人物がWi-Fiエリアを歩
いた際に発生する電磁波の乱れをシミュレーションします。
その後、実際にWi-Fi送受信装置で測定された信号を短時間フーリエ変換やエル
ミート関数などの方程式を活用して分析し、電波信号のスペクトログラムを取
得します。そして、歩行映像のシミュレーション結果から得られたスペクトロ
グラムと比較して照合することで、人物の識別が可能になるというわけです。
④この技術を活用すると、例えば監視カメラに映った強盗犯が覆面を被っていて身
元が分からなくても、潜伏先と思われる家の前にWi-Fi送受信装置を置くだけで
、犯人がそこにいるかどうかを確かめることが可能なので、安全かつ効率的に
捜査を進めることができるようになります。

 

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韓国
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4.■伊で死亡韓国人「被害者過失」で終結…防犯カメラ見たら 中央日報2020年10月7日
https://japanese.joins.com/JArticle/270907

概要①今年２月、イタリア・ミラノでトラムに引かれて亡くなった韓国人留学生事件に
対し、現地検察が被害者過失による事故として捜査を終えることにした。これに
対して遺族が強く反発している。
②英国留学中だった女子大生Ａさん（２１）は２月１０日ミラノ市内で線路を渡ろ
うとしてトラム（路面電車）に引かれて亡くなった。線路を渡っている間に段差
につまずき、起き上がろうとした瞬間、トラムがＡさんを襲った。
５カ月間行われた捜査の結果は被害者過失だった。飲酒状態で突然線路を渡り、
トラム機関士が運転席から被害者を見ることができない状況だったという。検察
は機関士が予想しにくい事故という理由で被害者過失による事故として７月末に
捜査終了を要請した。
③だが、遺族が確保した防犯カメラの映像には、被害者が倒れて立ち上がろうとし
たが被害に遭う場面がすべて含まれている。防犯カメラは機関士と同じ目の高さ
に設置されている。被害者の飲酒の有無も分からない。解剖検査ではアルコール
成分が出てこなかった。遺族側は「被害者が外国人という理由で捜査を大雑把
にしたのではないかと疑わざるをえない状況」としながら「裁判所の再捜査で責
任の所在を明確にしたい」と話した

3.■「セウォル号の防犯カメラ復元映像に加工の痕跡…」 中央日報2020年9月22日
https://japanese.joins.com/JArticle/270471

概要①調査委員会は２２日に記者会見を行い、「セウォル号の防犯カメラ映像加工疑惑
を調査した結果、事故当時裁判所に提出された防犯カメラの復元映像ファイルに
手が加えられていたという事実を確認した。ＤＶＲ本体回収過程でのデータ操作
に対する証拠を追加で確保したことから国会に特別検事任命を要請する予定」と
明らかにした。
②調査委員会は「これまでの検察の捜査はＤＶＲ復元データに対する深みのある分
析ができず、データで識別できる加工の痕跡を見つけられなかった。セウォル号
ＤＶＲ回収過程で確認される深刻なデータ操作状況もまた見逃した」と指摘した
③また「２０１６年にセウォル号特別調査委員会は最長９時４０分ごろまで防犯カ
メラが正常稼動していた可能性を複数の陳述で確認したが、復元データの分析調
査を完了できないまま強制解散した」として問題を提起した。
④調査委員会は「光州地裁木浦支部に提出された映像ファイルを分析した結果、
１万８３５３カ所で周辺部と同じ内容のセクターが識別された。無関係の周辺セ
クターのデータをコピーして上書きされたために該当セクターの映像再生時にエ
ラーが発生することが確認された」と説明した。
続けて「上書きに使われたソースデータとエラーが発生するデータの間の間隔に
任意の規則性が発見され、上書きされたデータは動画ファイルであるのに関連規
格に適合しないものでだれでも識別が可能だ」とした

2.■京畿道知事「手術室のカメラ設置を増やす、医師団体と対立朝鮮日報2019年9月3日
  http://www.chosunonline.com/site/data/html_dir/2019/09/03/2019090380085.html

概要①京畿道が「医療への不信を解消する」との理由で、手術室に監視カメラを設置
する民間病院に補助金を支給する方向で検討している。カメラの設置については
医師らの団体などは「手術時の集中力が低下する」との理由でこれに反対して
きたが、京畿道の方針が知られると直ちに反発した。一方で一部の病院ではカ
メラの設置を逆に積極的に宣伝するなど、医療に対する不信を利用する動きも
出始めている。
②京畿道医療院に所属する六つの病院では手術室などにすでにカメラが設置され
ている。民間の医療機関10－12カ所を選定し、1病院当たり手術室の監視カメラ
設置費用として3000万ウォン（約260万円）相当の支援を行うという。そのため
京畿道は来年度予算に3億6000万ウォン（約3100万円）の予算を確保する計画だ
。京畿道は「この事業の効果が確認されれば、一般の病院にも少しずつ監視カ
メラ設置が増えると期待している」とコメントした。
③医師団体はこれまで手術室での監視カメラ設置に対し「絶対反対」の立場を守っ
てきた。手術室に監視カメラがある場合、手術時の集中力が低下し、死亡率の
高い手術を避ける傾向が医師の間で出てくるとの理由からだ。また監視カメラ
映像が流出した場合、患者の身体に関する情報など、非常にデリケートな個人
情報が露出することも医師団体が反対する理由だ
④韓国における手術室での監視カメラ設置問題は、2016年にある若者がソウル市内
のある整形外科で顔面の輪郭手術を受けた際、大量出血が原因で死亡した事故
がきっかけになった。当時、この事件を受け病院側は手術室の監視カメラ映像
を遺族に提供し「病院には全く過失がない」と主張したが、裁判ではこの映像
を根拠に病院側の過失がほぼ全面的に認められ、今年5月に病院に賠償を命じる
判決が下された。
⑤手術室での監視カメラ設置は京畿道の李在明知事の公約でもあった。李知事は
今年3月、全国1818の医療機関の手術室に監視カメラ設置を義務づける医療法
改正案を保健福祉部（省に相当）に提案した。
⑥昨年9月に京畿道住民1000人以上を対象にアンケート調査を行ったところ、回答
者の91％が「京畿道医療院手術室への監視カメラ設置」に賛成し、87％は「民
間医療機関へのカメラ設置拡大」にも賛成だった。京畿道医療院所属の6病院に
は5月から手術室に監視カメラが設置されているが、その後の3カ月間に行われた
1225件の手術中782件（62％）で患者が手術の撮影に同意している。
⑦医療関係者によると、医師団体の反発にもかかわらず、自発的に監視カメラを設
置し、これを宣伝に利用する病院も増えているという。整形情報専用アプリ「
バビートーク」は、整形外科病院の手術室に監視カメラが設置されているかを
ユーザーに知らせている。2017年に初めてこのサービスを導入した提携病院はわ
ずか23カ所だったが、現時点でアプリを利用する提携病院650カ所のうち132カ
所（20％）がカメラ設置に関する情報を提供している。

 

1.■「あっ、熱画像カメラに下着まで映ってる…」 朝鮮日報 2020年7月3日
  http://www.chosunonline.com/site/data/html_dir/2020/07/03/2020070380117.html

概要①コロナ防疫を理由に建物の入り口に設置してある熱映像カメラが、早くも到来し
た暑さの中で物議を醸している。薄着になることで、一部の熱画像カメラが下着
の輪郭まで感知し、モニター画面に表示してしまうという困ったことが起きてい
るからだ。とりわけ女性の場合、下着のスタイルによってはビキニを着ているか
のように映ることもあり「プライバシーの侵害ではないか」という反応も見られる
②6月初めから生徒が夏服を着用し始めた忠清南道天安のある高校でも、騒動にな
る一幕があった。夏服の素材が薄いせいで、一部の女子生徒の足のラインが映る
ということが起きたのだ。「業者に問い合わせて、一般の監視カメラのようにリ
アルタイム映像で映していたのを、頭の上に体温だけが表示される形式に変え
た」と説明した。
③延世大学図書館を毎日利用する就職準備生のイムさん（31）は「熱画像カメラが
設置されている出入り口を通るたび、ジャケットを着て身をすくめて通り抜ける」

 

 

その他 ①
6.■クマやウシの顔を識別するAIが登場、野生動物保護追跡に有望 2020年11月25日
https://gigazine.net/news/20201125-face-recognition-ai-bears-cows/

概要①「人間を識別するために使われる顔認識AIが、クマにも適用できるのではない
か」と考え始たClapham氏は3人で協力して「クマの顔認識AI」の開発を始めた
イヌの顔を識別して口ひげや帽子を追加できる既存のAIソフトウェア「Dog Hip
sterizer」を改良し、クマの顔を認識できるAIを開発したとのこと。このAIに
クマの顔写真を大量に学習させることで、各個体を識別できるAIの開発を目指
しました。
②ハイイログマの写真を合計4674枚収集し、そのうち80％を顔認識システムのトレ
ーニングに、残りの20％をシステムの精度測定に使用しました。すでにAIが学
習済みのハイイログマの個体であれば、実に84％の精度で識別できるそうです。
BearIDを用いたハイイログマの追跡プロジェクトでは132頭の個体が追跡されて
いるそうで、研究チームは個体の耳にRFIDのタグを埋め込む方法よりも安価か
つ非侵襲的で、より長期間にわたる追跡が可能だと述べています。
③「CattleTracs」というウシの追跡アプリは誰もがウシの写真を撮影してGPS座
標や時刻と紐付け、オンラインデータベースに保存することが可能。データベ
ースに保存された各個体の写真は以前の写真と照合され、撮影されたウシがど
この生産者の元で生まれたのか、どのような経緯をたどって現在の場所に来た
のかを知ることができます。13万5000枚以上の若い肉牛の写真を用いて訓練され
たCattleTracsは、たとえ初見のウシであっても94％の精度で識別できるそうで
、ウシ同士が密着していると上手く機能しないRFIDを用いた追跡よりも正確で
優れているとのこと。
④Hoagland氏はCattleTracsを使うことで、家畜の間で広まる感染症の調査におい
て、各個体の接触を容易に追跡することができると主張。「CattleTracsを使え
ば病気の動物を追跡して原因を見つけ、隔離し、接触追跡と行うことができます
。新型コロナウイルスで話されていることは全て、動物でもできることです」
⑤悪意を持った人に個体識別AIやトレーニングデータが悪用されるかもしれません
たとえば、密猟者が顔認識AIのトレーニングデータを用いて目当ての動物を追跡
し、捕獲や狩猟に役立てる可能性があるため、特定の人だけがデータにアクセ
スできる対策などが必要だとのことです。

 

5.■服を着た女性の写真を簡単に裸にしてしまうボットが広まっている 2020年10月21日
https://gigazine.net/news/20201021-telegram-deepfake-bot-creating-nude/

概要①SensityはメッセージアプリのTelegram上で、リクエストに応じてヌード写真を生
成する「ディープフェイクエコシステム」を発見したと報告しました。ユーザー
がSNSなどで取得した女性の画像をボットに送信すると、ディープフェイクを活用
するボットが服をはぎ取った偽のヌード写真を生成し、ユーザーに送るシステム
になっているそうです。
②ボットは、2020年7月末までに少なくとも10万4852人の女性のヌード写真を生成し
ており、ヌードの生成数は5月～7月の3カ月間で198％も急増したとSensityは述べ
ています。また、ヌード写真の生成に使われた写真の70％はSNSアカウントから
取得されたものか個人的に撮影した写真で、ヌード写真の中には未成年と思われ
るもあったとのこと。
③ボットおよび関連チャネルは世界中で10万人以上のユーザーを引きつけているそ
うで、その70％はロシアか旧ソ連諸国だそうです。ボットは基本的に無料で利用
できるものの、無料だと透かしが入った写真か部分的なヌードのみが生成される
そうで、完全な写真が欲しいユーザーは利用料金を支払う必要がある模様。
ある「初心者向けプラン」では100ルーブル(約135円)を支払うことによって、「
7日間で100枚の透かしがない画像」を生成できるとSensityは述べています。
④ヌード写真を生成するために使われているソフトウェアは、2019年に登場した
「DeepNude」だとのこと。すでに開発者によってウェブサイトは削除されていま
す。ところが、一部の人々がDeepNudeをリバースエンジニアリングしたそうで、
依然として密かに広がり続けているとSensityは指摘しています。

 

4.■テスラ・モデル3車内カメラが「ドライバーの行動」検出試みている2020年10月6日
https://gigazine.net/news/20201006-tesla-camera-monitor-driver/

概要①テスラのEV車である「モデル3」や「モデルY」のバックミラーには、車内の様子
が撮影できるカメラが搭載されているが、「ドライバーの行動」を検出するよう
に設計されていることが新たな調査によって判明しました。
②モデル3やモデルYのバックミラーに設置された車載カメラは、車内の様子が撮影
できる配置になっています。6月のアップデートでついにカメラの利用が開始さ
れました。
③カメラを有効にすると、テスラは衝突または危険なイベントの直前に画像と短い
ビデオクリップを自動的に撮影し、エンジニアが将来の安全機能と拡張機能を開
発できるようにします」と述べ、カメラが事故防止機能の改善に役立てられると
主張しています。また、カメラで撮影された画像や映像はプライバシー保護のた
め、特定のドライバーと紐付けられないとのこと。
④green(@greentheonly)氏によると、「暗闇」「目を閉じている」「目を伏せてい
る」「目を上げている」「頭を下げている」「左を見ている」「右を見ている」
「携帯電話を使っている」といった行動を、テスラのカメラは検出しようとして
いるそうです。
⑤ゼネラルモーターズの運転支援システム「スーパークルーズ」では、ドライバー
の視線が前方に向けられているかどうかを検出しているとのこと。

 

3.■「鍵穴に鍵を挿した時の音」から合鍵を作られる危険がある 2020年8月19日
https://gigazine.net/news/20200819-listen-lock-sound-duplicate-key/

概要①シンガポール国立大学の研究チームが、「鍵穴に鍵を挿した時の音」から合鍵を
作ることが可能であると報告しました。
②2020年3月「HotMobile 2020」でRamesh氏が行った発表は、以下のムービー
鍵を錠に挿し込む際には、必ず鍵の隆起が錠の内部にあるピンにぶつかって金属
音が発生します。Ramesh氏の研究チームは、この「音」を手がかりにして、正し
い鍵の形状を推測できるのではないかと考えました。
ピンタンブラー錠に使われる鍵の隆起部分や平面部分には規則性があり、一定の
間隔でピンと組み合わさる平面部分が配置されているとのこと。
鍵を挿した時の音は、内部のピンが鍵の隆起部分や平面部分にぶつかったり、こ
すれたりした時に発生します。ピンが隆起部分を乗り越える際の音は一定の間隔
で発生するため、鍵の形状を推測する重要な手がかりとなります。
③研究ームはこの音を解析するソフトウェアを開発し、錠に鍵を挿した時の音を手
がかりにして、鍵の隆起部分と平面部分の形状を高い精度で推測することに成功
鍵を挿し込む速度が一定でない場合は推測の精度に悪影響が出るものの、ある程
度の変動はソフトウェアで補正することができるとのこと。
④正しい鍵の形状が推測できれば3Dプリンターなどを用いて合鍵を作ることが可能
研究チームが開発したソフトウェアは、およそ33万通りあるピンタンブラー錠の
鍵の中から、正しい鍵の候補を3通りにまで絞り込むことができたそうです。候
補がたった3個であれば、全てを3Dプリンターで作成して解錠を試しても、それ
ほど時間はかかりません。
⑤この攻撃を仕掛けるためには、犯罪者が「目的の鍵を錠に挿し込んだ時の音」を
入手する必要があります。考えられる方法としては、「鍵を開けている際にこっ
そり背後に近づいて、スマートフォンのマイクで録音する」「マルウェアを被害
者のスマートフォンにインストールし、鍵を開けた際の音声ファイルを入手する
」「鍵穴の近くにあるドアベルなどをハッキングして音声ファイルを入手する」
「離れた場所から録音可能なガンマイクを使う」「廊下の隅などに隠しマイクを
仕掛ける」といったものが挙げられます。
攻撃者自身のスマートフォンを使った方法では、鍵から5～10cmほど離れた位置
でないと解析に十分な音量が得られずさまざまな方法を検討している最中。
⑥Ramesh氏は次のステップとして、音声を手がかりにした合鍵複製の攻撃を防ぐ方
法についても研究しています。鍵をゆっくりと静かに挿し込むことで鳴らす音を
抑えることや、鍵の隆起部分を滑らかにして挿し込んだ時の音を小さくすること
などで、音を手がかりにして合鍵を複製される危険性を減少させられると
Ramesh氏は述べました

 

2.■「ネットにアップした顔写真が勝手に個人情報と一緒に収集されている」2020年3月26日
https://gigazine.net/news/20200326-clearview-ai-file-facial-recognition/

概要①1月に、Clearview AIという新興企業がウェブスクレイピングにより収集した顔
写真などのデータが、連邦捜査局(FBI)をはじめとする多数の法執行機関によって
利用されていることが報道されました。この問題は大きく取り沙汰され、Google
・YouTube・Venmo・LinkedInなどの企業が相次いでClearview AIにデータの使用
停止を求める事態にまで発展しています。
②スミス氏は、カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)を活用して、Clearv
iew AIが自分の情報を保有していないか照会してみることにしました。
この法律は事業者に対し、「消費者から要請があった場合は、45日以内に情報の
開示、削除または個人情報の売却を停止しなければならない」と義務づけており
、違反した場合は1件につき最大7500ドル(約83万円)の罰金が課せられるほか、
民事訴訟に発展した場合は「カリフォルニア州の居住者1人につき1ドル(約110円
)から750ドル(約8万3000円)の法定損害賠償金、または実際の損害額のいずれか
大きい方」の支払いが命じられることになっている
③1カ月が経過してからようやく、サイト上の入力フォームで追加の申請を行うよ
う促す連絡が届きました。スミス氏がこの求めに応じてからさらに数週間後、Cl
earview AIから今度は「運転免許証のコピーとスミス氏がはっきり映った写真」
を送るよう要求がありました。スミス氏が自分の写真を送ってからわずか数分で
、自社が保有するスミス氏の情報を返信してきました。その内容が以下。
④スミス氏は「Clearview AIが私について収集したデータの深さやバラエティの豊
かさには驚かされます。2012年に母校で開かれた同窓会の写真や、所属していた
ことすら忘れていたPythonプログラマーの集いの写真、私と妻が結婚してすぐの
ころにブログにアップロードした写真までありました」とコメントしました。
スミス氏はさらに「このデータから、Clearview AIが私についてかなりのことを
知っていることが推測できます。名前はもとより、通っていた学校や現在の職業
、住んでいる場所まで筒抜けになっています」と述べています。
スミス氏のものだとされているFacebookのプロフィールの1つは別人のものだった
⑤スミス氏は「Clearview AIのようなシステムは単にプライバシー侵害するだけで
はありません。児童の性的虐待や長年にわたり捜査が進展しなかった未解決事件
に切り込むための画期的なテクノロジーでもあります。また、新型コロナウイル
スが世界中にまん延するに伴い、多くの顔認証関連企業がパンデミックを人々の
監視やサービス拡大の口実に使っています。しかし、この手法が時には有用な安
全対策につながるのは事実です」と指摘。
⑥スミス氏はさらに、今回CCPAによりClearview AIにデータを開示させることに成
功した経緯から、「データを制御する力は、これまでは大企業の手に委ねられて
きましたが、だんだん私たちのものになりつつあります」と述べて、個々人がGDP
RやCCPAのような法制度を活用したプライバシー対策を講じていくことが重要だ
と結論付けました。

 

1.■ネットワークカメラの映像をのぞき見るソフトが3000円で売られている2017年6月21日
https://gigazine.net/news/20170621-network-camera-crack/

概要①中国・央?网の記者によると、販売されていたのは隠されているカメラのIPアドレ
スをスキャンするソフトウェアと再生用ソフトウェア、詳細な取扱説明書のセッ
トで、価格は188元(約3100円)。央?网の記者が接触した販売者の場合、1日の
稼ぎは500元(約8100円)ほど。
②別途、IPアドレスとID・パスワードのセットも提供されており、央?网の記者が試
しに再生用ソフトウェアに入力して使ってみると、どこかの家庭に設置されてい
るネットワークカメラの映像を見ることができたとのこと。
③中国で人気のチャットソフト「QQ」には、興味深いカメラのIPアドレスを交換す
る2000人規模のグループも存在。新たなIPアドレスが200～400件含まれているク
ラックファイルが毎日公開され、そのたびに数百件のダウンロードがある。
④中国のネットワークカメラ市場の上位5社のうち無作為に2社を選んで調査しただ
けでも、1000万台以上のネットワークカメラで容易にスキャン可能な脆弱なパス
ワードが使用されていたとのこと。

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その他②
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4.■動画：最先端カメラ技術で密猟を防止、ケニアの自然保護区 AFP 2019年6月30日
https://www.afpbb.com/articles/-/3232895?cx_part=top_category&cx_position=4

概要①ケニア・ライキピア高原にあるオルペジェタ自然保護区は、最先端のカメラ技術
を導入して密猟と闘っている。密漁者をカメラが感知した場合、人数や所有物
、現在位置などが伝えられ、実際にセキュリティーチームをその場に送ること
もできるという。

 

3.■エアビー宿泊施設に隠しカメラ、ライブストリーミングも CNN 2019年4月6日
https://www.cnn.co.jp/world/35135362.html

概要①ニュージーランドからアイルランド南部コークを訪れていた旅行者の一家がエア
ビーアンドビーを利用して宿泊した施設に隠しカメラを発見した。ライブストリー
ミングも行われていたという。
②欧州各地を巡る１４カ月の旅の途中、４人の子どもとめいを連れてエアビーアン
ドビーで選んだ物件に到着した。荷物を取り出した後、ＩＴセキュリティーの分
野で働くアンドリューさんがＷｉ－Ｆｉネットワークをスキャンしたところ、カ
メラが検出され、ライブストリーミングの映像も見つかった。
③映像の撮影角度を手がかりに一家で室内を調べ、煙警報器か一酸化炭素検知器と
みられる装置の中に隠しカメラがあるのを突き止めた。エアビーアンドビーに
カメラの件を報告。しかし助言は得られず、１４日以内のキャンセルは返金され
ないとだけ告げられたという。
続けてアンドリューさんが大家に電話したところ、大家はいったん切った後にか
け直してきて、家の中にあるカメラはリビングのものだけだと主張した。カメラ
は大家の資産を守るために設置したとも述べたという。ライブストリーミングや
音声の録画について聞いても大家は確認を避けた。
④一家は近隣のホテルに移り、翌日エアビーアンドビーに電話したが、「まだ問題
の深刻さが分かっていない様子」で、予約のキャンセル案件として扱っている
ようだったという。最終的には安全対策チームが調査を約束し、この物件の掲載
が一時的に停止された。
⑤その後エアビーアンドビーからの連絡はなく、２週間後にニーリーさんから連絡
を取ったところ、大家に問題はなく掲載を再開したと告げられた。ニーリーさん
はこれを受けフェイスブックにこの出来事を投稿、ニュージーランドの地元メデ
ィアが報道した。その後初めて、大家に対する永久的な掲載禁止の措置がとられ
たという
⑥エアビーアンドビーはＣＮＮに寄せた声明で「本件に対する最初の対応は我々自
身に求める高い水準に達していなかった。一家には謝罪と全額の返金を行った
」と述べた。アイルランドのデータ保護委員会は本件を認知しており、エアビ
ーアンドビーからさらなる情報提供を求めていると述べた。

 

2.■女性遺体愛撫警官取り調べ、ボディーカメラに証拠映像 米 cnn2019年12月5日
https://www.cnn.co.jp/usa/35146438.html

概要①米ロサンゼルス市警は４日、女性の遺体発見の現場に出動した警官１人が遺体の
胸を愛撫していた疑いが浮上し、取り調べを受けていることを明らかにした。
警官が体に装着していたカメラにこの映像が収まっていた。警官はカメラを直前
に切っていたが、写真データが長さ２分間の一時記録用メモリーに残っていた
②今回の不祥事は数週間前に発生。市警の警官に配備されるボディーカメラの無
作為の調査で判明した。問題の警官は同僚と共に住宅で遺体発見との可能性を
示す通報で出動。調べで死亡を確認後、同僚の警官が所用で車に戻った隙に、
遺体の胸を触っていたという。渦中にある警官は休職処分となった。

 

1.■つながる街、個人情報どうなる 朝日 2019年11月3日
https://www.asahi.com/articles/DA3S14242523.html

概要①膨大なデータの源泉として「街」に注目が集まってきた。問題になるのが、街で
得られるデータの扱いだ。企業が自由に使っていいのか、自治体が管理するのか？
論争が起きたカナダ・トロント市を、日本は「対岸の火事」として見られるのだ
ろうか。残り：2706文字／全