Der US-Geheimdienst nutzt KI- und Videodaten zur Verfolgung von Personen und Fahrzeugen

Das Video LINC-Programm der IARPA könnte umfunktioniert werden, um Demonstranten auszuspionieren und die 15-minütige Einhaltung der Smart-City-Regeln durchzusetzen: Perspektive

Die Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA) stellt ein Forschungsprogramm für die US-Spionagegemeinschaft zusammen, um Menschen und ihre Fahrzeuge über große Entfernungen und Zeiträume autonom zu identifizieren, zu verfolgen und aufzuspüren.

Letzte Woche veröffentlichte der Forschungsfinanzierungszweig der US-Geheimdienste, IARPA, den technischen Entwurf für sein Forschungsprogramm Video Linking and Intelligence from Non-Collaborative Sensors ( Video LINCS ).

Der neu aktualisierte Entwurf einer umfassenden Ankündigung der Agentur und einer Finanzierungsmöglichkeit beschreibt detailliert, wie die US-Spionagegemeinschaft Menschen, Fahrzeuge und Objekte mithilfe von KI autonom identifizieren, verfolgen und aufspüren will, um Videomaterial zu analysieren, das von CCTV-Kameras, Drohnen und möglicherweise Webcams aufgenommen wurde und Telefone (wie im Video-Bild zum LINCS- Programmdesign unten gezeigt).

„Das Programm beginnt mit der erneuten Identifizierung von Personen, geht weiter zur erneuten Identifizierung von Fahrzeugen und endet mit der erneuten Identifizierung allgemeiner Objekte in einer Videosammlung.“

IARPA Video LINCS-Programm

Die offiziellen Gründe für die Entwicklung dieses Programms beziehen sich auf die Reaktion auf „ tragische Vorfälle “, die „ forensische Analysen “ erfordern, und auf die „ Analyse von Mustern für Anomalien und Bedrohungen “.

IARPA-Programmdirektor Dr. Reuven Meth erwähnte im Video unten auch, dass Video LINCS verwendet werden würde, um „ die Planung intelligenter Städte zu erleichtern “.

Aber fragen Sie sich: Warum sollte der Finanzierungsarm der US-Spionageagentur Werkzeuge für die intelligente Stadtplanung entwickeln wollen?

„Video LINCS wird arbeitsintensive Arbeitsabläufe automatisieren, um forensische Analysen, proaktive Bedrohungserkennung und intelligente Stadtplanung zu erleichtern.“

IARPA-Programmdirektor Dr. Reuven Meth

The Sociable berichtete zuvor über die erste Ankündigung des Video LINCS- Programms am 9. Januar 2024, als nur begrenzte Informationen öffentlich verfügbar waren, aber letzte Woche hat IARPA seine technischen Spezifikationen aktualisiert und uns einen detaillierteren Einblick in die Tiefe gegeben, zu der der US-Spionageapparat bereit ist seine Überwachungsbemühungen fortsetzen.

Das Video LINCS- Programm besteht aus zwei technischen Bereichen (TAs):

• Re-Identifizierung (ReID) : Autonome und automatische Zuordnung desselben Objekts (Person, Fahrzeug oder generisches Objekt) in einem Videokorpus.
• Geolokalisierung von Objekten : Geolokalisierung von Objekten, um Positionen für alle Objekte in einem gemeinsamen Weltreferenzrahmen bereitzustellen.

Unter ReID versteht man laut IARPA „den Prozess der Zuordnung desselben Objekts in einer Videosammlung, um zu bestimmen, wo das Objekt im gesamten Video erscheint.“

„Ziel des Video LINCS -Programms ist die Entwicklung von Reidentifikationsalgorithmen (reID), um Objekte über verschiedene, nicht kollaborative Videosensoraufnahmen hinweg autonom zuzuordnen und neu identifizierte Objekte einem einheitlichen Koordinatensystem zuzuordnen (Geolokalisierung)“

IARPA Video LINCS-Programm

Das Video LINCS- Programm wird, sofern es tatsächlich zu einem vollständig finanzierten Forschungsprogramm wird, über einen Zeitraum von 48 Monaten aus drei Phasen bestehen:

• In Phase 1 werden die Teams die Machbarkeit der reID für Personen in einem Videokorpus und der Geolokalisierung von Objekten demonstrieren, um alle Bewegungen des Motivs in einem gemeinsamen Referenzrahmen bereitzustellen. Die Kleidung jeder Person bleibt gleich (kurzfristige/zeitnahe ReID) und die bereitgestellten Metadaten (z. B. Zeitstempel und Kameraposition, soweit verfügbar) sind rauschfrei.
• In Phase 2 wird reID erweitert, um Personen mit Kleidungswechseln (langfristiges/zeitlich entferntes reID) einzubeziehen , Fahrzeuge einzubeziehen , Funktionalität für generische Objekte zu erfordern, zusätzliche Sensortypen und Erfassungsgeometrien werden in die Auswertungen einbezogen und Rauschen wird eingeführt in bereitgestellte Metadaten.
• In Phase 3 wird sich die Evaluierung stärker auf die ReID von generischen Objekten konzentrieren, eine zeitlich entfernte ReID von Fahrzeugen durchführen , zusätzliche Sensortypen und Erfassungsgeometrien einbeziehen und es wird eine größere Unsicherheit bei der Kameraposition geben.

Das Video LINCS -Programm zielt darauf ab, Personen, Fahrzeuge und Objekte über große Entfernungen und Zeiträume hinweg mithilfe eines Kaleidoskops von Technologien erneut zu identifizieren, darunter:

• Künstliche Intelligenz
• Computer Vision, einschließlich Objekterkennung, Tracking, Personen-/Fahrzeug-/Objektmodellierung, generisches Vision-Lernen
• Tiefes Lernen
• Geometrische Kameraprojektionen und inverse Projektionen
• Geolokalisierung von Bildern und Videos
• Maschinelles Lernen
• Modellierung und Simulation
• Offene Mengenklassifizierung
• Neuidentifizierung
• Weiche Biometrie
• Softwareentwicklung
• Softwareintegration
• System Einbindung
• Sammlung wahrheitsgetreuer Videodaten, Annotation (Wahrheit sowohl der anonymisierten Identitäten als auch des geografischen Standorts), einschließlich möglicher Forschung an menschlichen Subjekten
• Fingerabdrücke von Fahrzeugen
• Videodatengenerierung (einschließlich Simulation, generative Modellierung)

„Das System muss die Objekte automatisch lokalisieren und sie verknüpfen – über Maßstab, Ausrichtung, Dichte, Überfüllung, Verdeckung usw. hinweg – ohne Fehlerkennungen und falsche Übereinstimmungen.“

IARPA Video LINCS-Programm

Abgesehen von Bedrohungserkennung, forensischen Analysen und intelligenter Stadtplanung gibt es noch viele weitere potenzielle Anwendungsfälle, die sich aus diesem Spionageprogramm in der Zukunft ergeben könnten.

Beispielsweise könnten die Tools und Taktiken von Video LINCS hypothetisch identifizieren, wer bei einer Kundgebung, einem Protest oder einem Aufstand anwesend war – wie beispielsweise am 6. Januar 2021 in Washington, D.C. – und diese verfolgen jede Bewegung auf dem Heimweg, auch wenn sie sich umziehen.

Ein weiteres Beispiel könnte die Verfolgung von Einwanderern an Land-, Luft- und Seegrenzübergängen sein.

Und es wäre von unschätzbarem Wert für Regierungen, die in Zukunft Sperren oder Umweltzonen in 15-Minuten-Smart-Cities durchsetzen möchten, da die Behörden identifizieren könnten, wer gegen das Protokoll verstoßen hat, und gleichzeitig jede ihrer Bewegungen verfolgen und nachverfolgen könnten, damit die Strafverfolgungsbehörden sie jagen können.

All dies würde autonom und automatisch erfolgen.

Aber hey! vielleicht bin ich überdramatisch.

Schließlich hat die Regierung gesagt, es gehe darum, die Sicherheit der Menschen zu gewährleisten, und die Regierung hat uns nie im Stich gelassen, indem sie stets unser Wohl im Mittelpunkt hatte.