CBP erweitert Überwachung mit neuer Gesichtserkennungstechnologie für Fahrzeugkontrollen an der Grenze
Die United States Customs and Border Protection (CBP) sucht erneut nach Möglichkeiten, ihre Überwachungsfähigkeiten an der Grenze zu verbessern. Diesmal plant die CBP, Gesichtserkennungstechnologie für alle Autofahrer, die mit dem Auto in die USA einreisen, zu integrieren. Während die Behörde ihre Überwachungsinfrastruktur weiter ausbaut, bleibt die Gesichtserkennung ein zentrales Element.
Neue Anfrage nach Informationen: Hochwertige Gesichtsbilder
Jüngst hat das Biometric Program Office des CBP’s Office of Field Operations eine Anfrage nach Informationen (RFI) herausgegeben, um Anbieter zu suchen, die fortschrittliche Technologien bereitstellen können, die in der Lage sind, hochwertige Gesichtsbilder von Personen in Fahrzeugen an einreisenden Landgrenzen zu erfassen. Diese Bilder werden Echtzeitübereinstimmungen mit dem Traveler Verification System erleichtern, einer bereits bestehenden Gesichtserkennungslösung, die vom Department of Homeland Security (DHS) an verschiedenen Eintrittspunkten, einschließlich Flughäfen und Fußgängerübergängen, eingesetzt wird.
Aktuelle Datensammlungspraxis an Grenzübergängen
Derzeit sammelt die CBP umfangreiche Daten an Grenzübergängen, einschließlich eines „Fahrzeugpakets“, das ein Kennzeichen, ein Szenenbild und biografische Daten umfasst. Die neu vorgeschlagene Technologie soll diesen bestehenden Datensatz ergänzen, nicht ersetzen, und ein zweischichtiges System schaffen. Fahrzeuge werden zunächst die Pre-Primary Zone betreten, wo Live-Begegnungsfotos mit bestehenden Regierungsbildern verglichen werden. Anschließend gelangen sie in die Primary Zone, wo die neue Technologie Bilder von Personen analysiert, die im PPZ noch nicht „biometrisch bestätigt“ sind.
Anforderungen an die neue Technologie: Echtzeit-Feedback und Filterung
Die RFI stipuliert, dass die CBP für passive oder von Beamten aktivierte Systeme offen ist, vorausgesetzt, sie bieten Echtzeit-Feedback. Darüber hinaus müssen diese Systeme in der Lage sein, nicht-menschliche Passagiere, wie Haustiere oder Grafiken auf Kleidung, herauszufiltern und brauchbare Fotos von Personen selbst unter suboptimalen Bedingungen (z. B. beim Tragen von Hüten oder Sonnenbrillen) zu erfassen.
Eine Geschichte der Gesichtserkennung an Grenzkontrollpunkten
Das Interesse der CBP an der Nutzung von Gesichtserkennung an Fahrzeugkontrollpunkten ist nicht neu. Im letzten Jahr berichtete The Intercept über eine frühere RFI des DHS’s Science and Technology Directorate, die Informationen zur Implementierung von Gesichtserkennung für Fahrzeuginsassen an Grenzkontrollpunkten suchte. Seit 2016 hat das DHS Gesichtserkennung an Fahrzeugen an mehreren Standorten getestet, darunter die Anzalduas International Bridge, der Mariposa Port of Entry in Nogales und der Peace Bridge Port of Entry in Buffalo.
Gesichtserkennung: Die breiteren Implikationen
In einer Pressemitteilung zum Test in Buffalo betonte die CBP ihr Engagement für biometrische Überwachung und erklärte, dass sie alle ausländischen Staatsangehörigen, die die USA betreten und verlassen, biometrisch dokumentieren wolle. Sie wiesen auch darauf hin, dass die Gesichtserkennungstechnologie eine Rolle dabei spiele, „Betrüger“ daran zu hindern, gefälschte Reisedokumente zu verwenden.
Identifizierte Herausforderungen in früheren Tests
Die Electronic Frontier Foundation erhielt einen Nachbericht von 2022 des DHS über den Test in Anzalduas, der zeigte, dass zwar alle objektiven Ziele angeblich erreicht wurden, die Bilder jedoch nur in 76 % der Fälle erfasst wurden, wobei 81 % dieser Bilder verwendbar waren. Die RFI erkennt diese Herausforderungen an und nennt Faktoren wie menschliches Verhalten und Umgebungsbedingungen als bedeutende Probleme im Fahrzeugkontext.
Datenschutzbedenken bei der Ausweitung der Gesichtserkennung
Die Pläne der CBP, die Fähigkeiten zur Gesichtserkennung an der Grenze zu erweitern, haben mehrere Datenschutzbedenken hervorgerufen. Dave Mass, Direktor der Ermittlungen bei der Electronic Frontier Foundation (EFF), betonte, dass der derzeitige eins-zu-eins-Ansatz der Gesichtserkennung der CBP zu Fehlzuschreibungen zwischen Personen und ihren offiziellen Dokumenten führen könnte. Darüber hinaus stellt die Ausweitung der Echtzeit-Gesichtserkennung auf Fahrzeuge erhebliche Datenschutzrisiken dar.
Erhöhung der Bildaufnahme für bessere Genauigkeit
Der Nachbericht über Anzalduas betonte, dass die CBP die Anzahl der erfassten Bilder „deutlich erhöhen“ müsse. Die RFI scheint dies zu berücksichtigen und gibt an, dass die neue Technologie darauf abzielt, „Passagierbilder im PPZ“ zu verbessern und ein Ziel von 100 % der Fahrzeugpassagiere zu erfassen.
Frist für Anbieter zur Einreichung
Anbieter, die an einer Teilnahme interessiert sind, haben bis zum 30. Mai Zeit, auf die RFI zu reagieren.
FAQs zur Gesichtserkennungstechnologie der CBP
Wofür ist die neue Gesichtserkennungstechnologie der CBP gedacht?
Die neue Gesichtserkennungstechnologie der CBP soll die Sicherheit an der Grenze verbessern, indem sie hochwertige Bilder von Personen in Fahrzeugen erfasst, die in die USA einreisen, und diese mit bestehenden Regierungsdatenbanken abgleicht.
Wie funktioniert die Gesichtserkennung an der Grenze?
Das System erfasst in Echtzeit Fotografien von Fahrzeuginsassen, vergleicht sie mit Regierungsdatenbanken und hilft, Personen zu identifizieren, die in die USA einreisen, um die Verwendung gefälschter Reisedokumente zu verhindern.
Was sind die Datenschutzimplikationen dieser Technologie?
Die Ausweitung der Gesichtserkennungstechnologie wirft erhebliche Datenschutzbedenken auf, da sie umfangreiche Überwachungsnetze schaffen könnte, die die Bewegungen und persönlichen Informationen von Individuen verfolgen.
Welche Herausforderungen hatte die CBP bei früheren Gesichtserkennungstests?
In früheren Tests berichtete die CBP über Herausforderungen wie die Tatsache, dass in nur 76 % aller Fälle brauchbare Bilder erfasst wurden und Schwierigkeiten im Zusammenhang mit Umweltfaktoren und menschlichem Verhalten bestehen, die eine genaue Identifizierung behindern könnten.
