外媒质疑美国安局天网，或已误杀千人

2016-02-22 15:10:25 来源：51CTO抢沙发

2016-02-22 15:10:25 来源：51CTO

摘要：我们曾报道过美国国安局NSA一项名为“天网”SKYNET的计划，根据The Intercept公布了一份文档显示，“天网”使用机器学习算法分析帮助NSA寻找潜在恐怖分子。
关键词：网络安全

　　我们曾报道过美国国安局NSA一项名为“天网”SKYNET的计划，根据The Intercept公布了一份文档显示，“天网”使用机器学习算法分析帮助NSA寻找潜在恐怖分子。如今，外媒却在质疑，这个项目可能已经在巴勒斯坦“误杀上千无辜平民”。

NSA：数据说了算 VS 专家：你们一派胡言

2014年，一名CIA和NSA前负责人宣称：我们杀人是基于元数据的。其本意大概是，我们不会滥杀无辜……但是，一名来自“人权数据分析组织”(Human Rights Data Analysis Group)的数据科学家Patrick Ball对NSA提出强烈质疑，他曾评价NSA机器学习算法“盲目乐观”并且“一派胡言”。

　　自2004年以来，巴基斯坦地区死于无人机轰炸下的人数介于2500至4000人，其中绝大部分人被美国政府定义为“极端分子”。而从此前流出的幻灯片不难发现，SKYNET机器学习程序早在2007年就在秘密开发中了。

　　SKYNET：披着大数据外衣的丧钟

“天网”就是一个很典型的大数据业务应用，程序进行元数据收集并储存到NSA云服务器，在提取所需相关信息之后运用机器学习从事有针对性的识别。NSA将其运用于巴基斯坦地区，分析了巴基斯坦地区5500万移动电话记录，其中包括手机通话数据(就是所谓的“DNR”或号码识别数据，如通话时间、持续时间、通话对象等等)，用户定位和旅程详细情况，以及关机或换SIM卡操作。任何可疑的行为都会被做上记号。

　　简而言之，NSA通过生活模式、社交网络以及旅游行为三个维度来进行数据的收集和计算。在得到了较为完整的元数据集之后，SKYNET可以速写出人们典型的日常生活——某些人一起旅行、分享联系人、在一起过夜、访问其他国家或永久移居。最终，NSA机器学习算法使用超过80种不同属性为人们的“恐怖分子率”打分。

　　然而，就是这一权威机构的科学算法却出现一个令人大跌眼镜的结果：

　　去年The Intercept公开了根据这一算法得分最高的“恐怖分子”——竟然是一名受人敬仰的记者Ahmad Muaffaq Zaidan。

　　作为记者，Zaidan有着广泛的通讯网络，并采访过包括本拉登在内的多名基地组织领导人。对于“天网”系统的误杀，Zaidan十分愤慨。

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责编：pingxiaoli

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