Biometría blanda y etiquetado de datos para preservar la privacidad
A medida que aumenta el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, los sensores y la biometría, la preservación del derecho a la privacidad de las personas resulta cada vez más difícil. En el proyecto PriMa, que se llevó a cabo con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, se han reunido expertos de la industria y de universidades y centros de investigación con el fin de preparar a jóvenes investigadores para abordar la compleja cuestión de la preservación de la privacidad en el siglo XXI. A través de programas de doctorado interrelacionados, socios de universidades y centros de investigación de toda Europa comparten conocimientos y experiencia, además de proporcionar a los investigadores las herramientas necesarias para lograr un efecto significativo en este campo. Uno de los ámbitos prioritarios de la ITN PriMa es el uso de la biometría blanda. Se trata de características físicas o conductuales que son más subjetivas y menos discriminatorias que los identificadores biométricos tradicionales como rostros, huellas dactilares y lecturas del iris. Algunos ejemplos de atributos biométricos blandos son el color del pelo, la altura, la marcha, el ritmo de tecleo y la voz. Durante el proyecto se hizo patente la necesidad de replantearse cómo enfocar el etiquetado de los atributos demográficos. Las categorías actuales pueden resultar limitadas y no reflejar la diversidad de las identidades humanas. Además, existen incoherencias en el etiquetado de los atributos biométricos blandos en los conjuntos de datos de imágenes faciales. El equipo del proyecto ha comprobado que lograr un índice elevado de concordancia entre los anotadores es fundamental para garantizar la fiabilidad y la coherencia de los datos etiquetados. En general, en el proyecto PriMa se han aportado ideas valiosas sobre los retos y las oportunidades que plantea el uso de identificadores biométricos subjetivos y menos discriminatorios para identificar y describir a las personas. La labor del proyecto pone de relieve la necesidad de transparencia en el proceso de etiquetado y de un método más inclusivo para definir los atributos demográficos. «En el marco de PriMa, hemos logrado identificar los problemas asociados al etiquetado de datos biométricos blandos ilustrados en la entrada del blog de Zohra Rezgui, lo cual nos llevó a la conclusión de que el etiquetado de datos demográficos es una tarea compleja que requiere una cuidadosa consideración y atención a los detalles», declaró Raymond Veldhuis, coordinador de PriMa. «La forma en que se etiquetan los datos puede tener un efecto significativo en la fiabilidad y la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático —explicó—. Es importante controlar la calidad de las etiquetas, sobre todo en conjuntos de datos relacionados con la biometría blanda, como las imágenes faciales, y tener en cuenta la subjetividad y la diversidad de las identidades humanas a la hora de definir atributos demográficos. Las contribuciones de PriMa, por ejemplo, no se han centrado en la propuesta de mejores protocolos para el etiquetado». Una de las aportaciones es el trabajo sobre la ocultación del sexo a partir de imágenes faciales y plantillas faciales (datos biométricos almacenados para el reconocimiento). Otra de ellas es el trabajo sobre el reconocimiento de la marcha preservando la privacidad a partir de sensores de teléfonos inteligentes, a la vez que se mantiene el rendimiento de la autenticación sin revelar datos demográficos. En PriMa también se ha proporcionado un análisis en profundidad de los datos personales y sensibles extraídos de sensores móviles de fondo y los métodos automatizados correspondientes. Estos se centran en datos demográficos, actividad y comportamiento, parámetros de salud y características corporales, estado de ánimo y emociones, seguimiento de la ubicación y registro de pulsaciones, además de elaborar un resumen de las métricas propuestas en la literatura para la cuantificación de la privacidad desde la perspectiva de los datos sensibles. Si quiere que su proyecto aparezca en la sección «Proyecto del mes» en un próximo número, envíenos un correo electrónico a editorial@cordis.europa.eu explicándonos por qué deberíamos elegirlo.
Palabras clave
PriMa, privacidad, preservación de la privacidad, biometría blanda, atributos biométricos, datos etiquetados, atributos demográficos, datos sensibles