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A Administração de Serviços Gerais dos EUA (GSA) planeja apoiar o reconhecimento facial por meio de seu serviço de autenticação Login.gov, depois de ter se recusado a fazê-lo no ano passado.
“Hoje, a GSA está anunciando que oferecerá novos caminhos para verificação de identidade a partir do próximo ano, que se alinharão com as diretrizes 800-63-3 IAL2 do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST),”, informou a agência em uma quarta-feira. publicar.
“Esses recursos fornecerão maneiras virtuais e presenciais para as pessoas verificarem suas identidades e acessarem com segurança benefícios e serviços governamentais vitais usando tecnologia conveniente e de ponta, garantindo ao mesmo tempo que seus dados permaneçam seguros”.
De acordo com as Diretrizes de Identidade Digital SP 800-63 do NIST, IAL2 significa: “A evidência apóia a existência no mundo real da identidade reivindicada e verifica se o requerente está adequadamente associado a esta identidade do mundo real. IAL2 introduz a necessidade de acesso remoto ou físico -apresentar comprovante de identidade.”
Os regulamentos apoiar o uso de dados biométricos, como reconhecimento facial, impressões digitais e leituras de íris, como parte da autenticação multifatorial, em conjunto com um autenticador físico – como um telefone, chave de hardware ou cartão de identificação. As agências governamentais têm a opção de escolher qual método de verificação de identidade aprovado desejam usar para autenticar usuários de serviços online.
Strong The One entende que a GSA contempla apoiar a correspondência individual entre uma imagem armazenada pelo governo capturada para preparar uma identificação com foto e uma foto auto-enviada. Este é um nível de autenticação inferior ao IAL3, que exige que a pessoa esteja fisicamente presente e tenha uma parte autorizada confirmando as características de identidade reivindicadas.
O Login.gov, usado por 70 milhões de pessoas desde 2017 para acessar os serviços do governo dos EUA, também oferecerá suporte à verificação de identidade presencial em uma agência dos correios local participante e à verificação remota sem correspondência de imagem facial em chats de vídeo ao vivo.
No ano passado, a Receita Federal dos EUA planos abandonados adotar o reconhecimento facial para identificar os contribuintes, após resistência de legisladores e grupos de defesa.
Na época, Dave Zvenyach, então Diretor de Serviços de Transformação de Tecnologia da GSA, disse Strong The One isso enquanto a equipe do Login.gov investigava o reconhecimento facial e revisava estudos de equidade e acessibilidade.
“A GSA tomou a decisão, por enquanto, de não usar reconhecimento facial, detecção de presença ou qualquer outra tecnologia emergente em conexão com benefícios e serviços governamentais até que uma revisão rigorosa nos dê confiança de que podemos fazê-lo de forma equitativa e sem causar danos às populações vulneráveis. ” ele disse em julho de 2022.
Quaisquer que sejam as dúvidas que a GSA possa ter tido, parecem ter sido resolvidas como uma questão de necessidade prática, se não de satisfação científica. As diretrizes do NIST permitem que a tecnologia e o Login.gov precisem apoiá-la para serem compatíveis. A decisão de usar o reconhecimento facial foi deixada para agências governamentais, que podem ou não ter utilidade para ele.
O GSA no ano passado anunciado um estudo de equidade sobre prova de identidade remota. A GSA afirma que seu trabalho para tornar os serviços de prova de identidade equitativos está em andamento.
Quando o NIST analisou o reconhecimento facial em 2019, encontrado [PDF] a precisão dos algoritmos de reconhecimento facial variou amplamente.
“Nosso principal resultado é que os diferenciais de falsos positivos são muito maiores do que aqueles relacionados a falsos negativos e existem amplamente, em muitos, mas não em todos, algoritmos testados, disse o NIST em seu relatório. 10 a mais de 100 vezes.”
As pessoas da África Ocidental e Oriental e da Ásia Oriental tiveram a maior taxa de falsos positivos, enquanto as pessoas da Europa Oriental tiveram a mais baixa, de acordo com o estudo. As taxas de precisão dependiam do conjunto de dados e do treinamento do modelo – o relatório citou algoritmos na China que tiveram melhor desempenho com pessoas da Ásia e pior com pessoas de outros lugares. O relatório também cita taxas de falsos positivos mais elevadas para mulheres, crianças e idosos, o que apoia a preocupação da GSA com a igualdade – algumas pessoas são mais propensas a serem identificadas erroneamente pelos sistemas de reconhecimento facial do que outras.
NIST em 2021 avaliado [PDF] o Serviço de Verificação de Viajantes (TVS) da agência de Alfândega e Proteção de Fronteiras dos EUA, que compara fotografias ao vivo de viajantes tiradas em pontos de controle com imagens armazenadas e fornece um resultado correspondente ou não. Este último faz com que os viajantes sejam submetidos a uma verificação mais aprofundada.
As taxas de erro variaram entre os 29 sistemas testados, mas geralmente ficaram em torno de 0,5%, facilmente boas o suficiente para atender aos requisitos. 97 por cento [PDF] precisão exigida sob 8 USC 1187(c).
No mês passado, o Government Accountability Office (GAO) contado o Departamento de Segurança Interna que seu sistema Homeland Advanced Recognition Technology (HART), um substituto do antigo Sistema Automatizado de Identificação Biométrica (IDENT), ficou aquém em termos de divulgações de privacidade e gerenciamento de custos. ®
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