Stimmenregistrierungshacks, unsichere personenbezogene Gesundheitsdaten während der COVID-19-Pandemie, heimtückische Muster der Online-Diskriminierung – Datenschutz könnte nicht wichtiger sein, um zu navigieren, was ein noch schwierigeres Jahr ausmacht.
Latanya Sweeney, Daniel Paul Professor of the Practice of Government and Technology bei Harvard und Direktorin und Gründerin des Harvard Data Privacy Lab, hat einige wichtige Erkenntnisse über Herausforderungen wie diese zu teilen. Der Datenschutz-Pionier ist ein Hauptredner auf der diesmonatigen Konferenz Women in Cybersecurity (WiCyS) ( 17-19. März) in Cleveland.
Sweeney untersucht, wie Technologie dabei helfen kann, die Registrierungsdateien der Wähler zu schützen und andere gesellschaftliche, politische und Governance-Probleme zu lösen. Sie war führend in den Bereichen Datenschutz und algorithmische Fairness.
„Technologiedesigner sind die neuen politischen Entscheidungsträger.“
Ihre Arbeit wurde im Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) zitiert, der medizinische Datenschutzvorschriften auf Bundesebene festlegt. „Ich hatte gerade eine unheimliche Geschichte, als ich früh in einem Technologie- und Gesellschaftskonflikt war, ein Experiment machte, das das Problem hervorhebt, und dann tausend große Köpfe dazu brachte, zu versuchen, es zu lösen“, sagte Sweeney in einem Interview mit Endpoint.
Zuvor war Sweeney Chief Technology Officer bei der U.S. Federal Trade Commission und Empfänger des renommierten Louis D. Brandeis Privacy Award. Sie war die erste schwarze Frau, die 2001 einen Doktortitel in Informatik vom Massachusetts Institute of Technology erhielt. Sweeney soll eine Rede auf der WiCyS 2022 -Konferenz am halten18. März.
(Das folgende Interview wurde zur Übersichtlichkeit zusammengefasst und bearbeitet.)
Können Sie uns Highlights Ihrer Hauptrede „Wie Technologie unsere gesellschaftliche Zukunft gestalten wird“ auf der Women in Cybersecurity-Konferenz geben?
Technologiedesigner sind die neuen politischen Entscheidungsträger. Wir wählen sie nicht aus; wir stimmen nicht für sie ab. Aber die willkürlichen Entscheidungen, die sie treffen, und die Technologie, die sie entwickeln, bestimmen, wie wir unser Leben führen. Unsere Fähigkeit, einen bestimmten Wert oder Standard oder Gesetz durchzusetzen, hängt stark davon ab, was uns diese Technologie ermöglicht.
Wie haben Sie sich für den Datenschutz interessiert?
Eigentlich war ich nicht [anfangs]. Also war das Jahr 1996. Ich wollte mein ganzes Leben lang Computerwissenschaftler sein und wollte eine „Denkmaschine“ bauen, einen Computer, der lernen und wie Menschen denken konnte. Ich war auf dem besten Weg als Doktorand in Informatik am MIT.
„Ich ging durch das Labor und hörte einen Ethiker sagen: „Computer sind böse.““
Als ich Absolvent war, ging ich eines Tages durch das Labor und hörte einen Ethiker sagen: „Computer sind böse.“ Das Beispiel, das sie gab, waren Gesundheitsdaten, die von staatlichen Mitarbeitern, ihren Familien und Rentnern erfasst und Forschern und Unternehmen zur Verfügung gestellt wurden. Sie sagte: „Wissen sie nicht, dass die Leute diese Daten verwenden könnten , um Richter zu erpressen oder die Strafverfolgung zu gefährden? Ist es anonym?“
[Die Gesundheitsdaten] hatten Monat, Tag und Jahr der Geburt, Geschlecht und fünfstellige Postleitzahl. Also ging ich ins Rathaus und kaufte die Wählerliste für 20 Dollar. Der Grund, warum ich in das Rathaus von Cambridge gegangen bin, um die Wählerliste zu kaufen, war zweifach. Erstens war William Weld damals der Gouverneur von Massachusetts und er war kollabiert. Informationen über seinen Kollaps wären in diesen Gesundheitsdaten enthalten. Und der zweite Grund war, dass der Wähler das Geburtsdatum, Geschlecht und die Postleitzahl teilte.
Es hat sich herausgestellt, dass sechs Personen in Cambridge sein Geburtsdatum hatten. Nur
drei davon waren Männer, und er war der einzige in seiner Postleitzahl.
Das bedeutete, dass das Geburtsdatum, Geschlecht und die Postleitzahl
für William Weld in der Wählerdatei einzigartig waren und für ihn
in den Gesundheitsdaten einzigartig wären, und dass ich diese [Datensätze] verknüpfen und seinen
Namen eindeutig in seine Krankenakte einfügen konnte. Und das war ein ziemlich auffälliges Erlebnis.
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Aufgrund dieses Experiments haben sich die Gesetze auf der ganzen Welt sehr schnell geändert . Hier wäre in den Vereinigten Staaten dies die HIPAA-Datenschutzregel. Es war wirklich ein erstaunlicher Moment.
Sie sind auf einige Hindernisse gestoßen, um die Ergebnisse dieses Experiments zu veröffentlichen, oder?
Das ist absolut wahr. Es gab seit Jahren eine große Debatte über: Ist dies Computerwissenschaft? Einige Leute würden sagen, dass es sich nicht wirklich um Computersicherheit handelt, weil mit dem Datenschutz, über den wir sprechen, niemand eingedrungen ist, um [die Daten] zu erhalten. Es sind die Daten, die ich freiwillig weitergebe.
„Das war ein ziemlich auffälliges Erlebnis. Die Gesetze auf der ganzen Welt haben sich sehr schnell geändert.“
Computersicherheit war zu diesem Zeitpunkt ziemlich um die Perimetersicherheit herum oder um sicherzustellen, dass die Menschen nicht in Informationen einbrachen oder dass sie Verschlüsselung verwendeten. Keine dieser Denkweisen, mit dieser Art von Toolbox, würde dieses Problem lösen. Es machte es sehr, sehr schwierig zu veröffentlichen, weil es einfach nicht die Art von Problem war, an das sich die Computerwissenschaft gewöhnt hatte.
Kürzlich haben Sie das Public Interest Tech Lab in Harvard eingerichtet, das Wissenschaftlern hilft, „neu zu überdenken, wie Technologie von Regierungen und der Zivilgesellschaft zum öffentlichen Wohl verwendet werden kann“. Aber es ist nicht nur ein Ort, um Theorie zu besprechen. Sie produzieren tatsächliche Apps und Plattformen.
In vielerlei Hinsicht ist das Public Interest Tech Lab, das wir nur das Tech Lab nennen, eine natürliche Erweiterung der Arbeit, die als Absolvent begann. Die erste Welle dieser Technologie- und gesellschaftlichen Konflikte war der Datenschutz. Und dann kommt algorithmische Fairness und all diese Probleme mit der 2016 -Wahl. Und in vielerlei Hinsicht sind alle diese Wellen noch bei uns. Wir haben sie wirklich nicht vollständig gelöst.
Welche neuen Technologien könnten wir anbieten, die damit beginnen könnten, diese Probleme zu lösen? Und manchmal ist die Lösung eine rechtliche oder regulatorische Änderung, und wir haben das getan. Aber wir haben auch neue Technologien entwickelt.
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Aber wir brauchen immer mehr Technologen – in der Regierung, im Kongress. Wir brauchen Technologen, die im öffentlichen Interesse so denken und sogar bei den großen Tech-Unternehmen arbeiten. Die Frage lautet also: Wie erstellen Sie diese Pipeline? Das ist der Grund für das Tech Lab.
Was lernen Sie durch diese Arbeit?
Im Jahr 2016 waren wir unter anderem die Ersten, die auf Schwachstellen auf den Websites zur Registrierung von Wählern hinwiesen. Und zum größten Teil sind diese Schwachstellen noch bei uns. Es gibt keine schnelle Lösung.
Das Problem besteht darin, dass Sie sich als Wähler ausgeben und dann ihre Wählerregistrierung so ändern könnten, dass ihre Stimme nicht
oder nicht vollständig zählt. Es gibt nichts, was der Wähler wissen oder
tun könnte, und Sie könnten dies im großen Maßstab tun, damit Sie einen oder zwei Prozentpunkte im gesamten Bundesstaat absparen können, ohne dass es jemand wirklich bemerkt.
Wir haben diese Idee von VoteFlare entwickelt. Die Idee ist, die Wählerregistrierung der Personen in Echtzeit zu überwachen. Es ist wie eine Kreditüberwachung, bei der Sie die Kreditfirma informieren wird, wenn etwas mit Ihrem Kredit schiefgeht. Nun, wir machen das Gleiche mit Wählerregistrierungen und Mail-In-Woots. Wenn etwas schief geht, senden wir Ihnen je nach Auswahl eine Textnachricht, eine E-Mail oder eine Sprachnachricht, um Sie darüber zu informieren, dass etwas nicht stimmt, damit Sie die Möglichkeit haben, es zu korrigieren und Ihre Stimme vollständig zu zählen.
Wir konnten uns für die Runoff-Wahl in Georgia einsetzen. Und so konnten wir den Wählern in Georgia im gesamten politischen Spektrum eine große Erleichterung bringen. Und dieses Jahr versuchen wir, es auf 48 Staaten und den District of Columbia auszurollen. Texas hatte seine Primäre und ist bereits in Texas betriebsbereit.
Sie haben algorithmische Fairness erwähnt. Was zeichnet Sie in Bezug auf Voreingenommenheit und Stereotypen aus?
Als ich zum ersten Mal Professor bei Harvard wurde, wurde ich von einem Reporter interviewt und musste ihm ein bestimmtes Dokument [von mir] zeigen. Also habe ich meinen Namen in die Google-Suchleiste eingegeben, und er verweist auf eine Werbung, die auf der rechten Seite angezeigt wird, und er sagt: „Nun, vergessen Sie dieses Papier. Erzählen Sie mir von der Zeit, als Sie verhaftet wurden.“
„Die Werbung sagte: „Latanya Sweeney hat verhaftet“ mit einem Fragezeichen. Und ich sagte ihm: „Nun, ich wurde nie verhaftet.“
Die Werbung sagte: „Latanya Sweeney hat verhaftet“ mit einem Fragezeichen und „Erfahren Sie mehr über ihre Verhaftung und mehr“. Und ich sagte ihm: „Nun, ich wurde nie verhaftet.“
Die Anzeige kam in zwei Varianten: Entweder implizierte sie, dass Sie einen Festnahmerekord hatten, oder sie war neutral und sagte: „Erfahren Sie mehr Informationen.“
Warum ist das passiert? Welche Namen kamen auf die Festnahmewerbung und welche nicht? Wenn ich „Latanya“ in die Bildsuche von Google eingegeben habe, werden alle diese schwarzen Gesichter angezeigt, und wenn ich „Tanya“ in die Bildsuche eingegeben habe, werden alle diese weißen Gesichter angezeigt.
Das hat mich zu einer Studie veranlasst. Klar genug, wenn Ihr Vorname häufiger schwarzen Babys als weißen Babys gegeben wird, haben Sie diese Anzeigen erhalten, die eine Verhaftung implizieren. Denken Sie daran, dass die Anzeige auf den
vollständigen Namen der Person gesetzt wird. Es geht nicht nur um einen Vornamen. Es ist kein Latanya. Es ist Latanya Sweeney.
Es war das erste Mal, dass ein Algorithmus, in diesem Fall Google AdSense, qualifiziert war, vom Justizministerium als Verstoß gegen das Civil Rights Act untersucht zu werden.
Was sagen Sie Frauen, die in Betracht ziehen, in Ihr Feld einzusteigen?
Es ist unglaublich wichtig, weil verschiedene [Frauen] verschiedene Dinge sehen werden. Wenn Sie an diese Geschichte über Diskriminierung und Online-Werbung denken, wäre es nie passiert, wenn ich keinen Namen hätte, der schwarzen Babys häufiger als weißen Babys gegeben würde.
Nichts sollte für Frauen unbegrenzt sein. Wir brauchen die beste und klügste Arbeit in einem Bereich – nicht die, die das eine oder andere Kästchen ankreuzt, sondern die, die wirklich die beste und klügste ist und uns hilft, besser zu verstehen, wie wir in einer globalen Welt konkurrieren und Leistung erbringen können.
