Khi đồ vật do thám con người

Thứ Ba, 14/02/2017, 08:35
Con người có thể bị theo dõi, do thám bởi bất cứ đồ vật nào do các đồ vật trong tương lai đều kết nối với nhau thông qua cái gọi là "mạng lưới các đồ vật".

Do thám qua mạng Internet đang là "thời thượng" trong giới tình báo thế giới. Hầu như mọi hoạt động của người dùng Internet ngày nay đều bị theo dõi. Trong bối cảnh đó, để khỏi bị theo dõi, người ta chỉ có cách thoát khỏi mạng Internet.

Thế nhưng, trong tương lai không xa, cách này cũng không an toàn, vì con người có thể bị theo dõi, do thám bởi bất cứ đồ vật nào do các đồ vật trong tương lai đều kết nối với nhau thông qua cái gọi là "mạng lưới các đồ vật".

Hiểu một cách đơn giản, mạng lưới các đồ vật (Internet of Things - IoT) hoạt động trên cơ sở kết nối tất cả các đồ vật xung quanh chúng ta. Chúng có thể thu thập và truyền dữ liệu thông qua hệ thống mạng không dây. Mọi thứ xung quanh chúng ta, từ viên gạch lát vỉa hè cho đến khối bê-tông xây tường nhà, đôi giày chúng ta mang hàng ngày, kể cả chiếc bàn chải đánh răng. Chúng sẽ được kết nối với nhau bằng công nghệ mới, truyền dữ liệu qua không khí và lưu trữ trên đám mây.

Với IoT, các vật dụng hàng ngày như vòi tắm cũng có thể kết nối để do thám con người (ảnh trái); ngay cả bàn chải cũng có thể được kết nối và do thám.

Tiềm năng ứng dụng của IoT đang ngày càng được các cơ quan tình báo Mỹ chú ý. Ngay từ năm 2016, cựu Giám đốc Tình báo Quốc gia Mỹ (DNI) James Clapper đã tuyên bố rằng các cơ quan tình báo sẽ sử dụng IoT vào việc "nhận diện, do thám, giám sát, định vị, theo dõi chỗ ở và tìm mục tiêu tuyển mộ hay truy cập vào mạng máy tính hoặc thư mục cá nhân". Điều này có nghĩa là các cơ quan tình báo Mỹ là những người tiên phong trong việc cải tiến mô hình tình báo, và chắc chắn họ sẽ cho ra đời một mô hình tình báo mới.

Hiện tại, theo định nghĩa của cộng đồng tình báo, thế giới có 6 mô hình tình báo cơ bản, bao gồm: tình báo tín hiệu (SIGINT), tình báo hình ảnh (IMINT), tình báo đo đạc và ký hiệu (MASINT), tình báo con người thực hiện (HUMINT), tình báo nguồn mở (OSINT) và tình báo địa không gian (GEOINT).

Sự phát minh IoT sẽ tạo ra mô hình tình báo mới: tình báo thời gian (TEMPINT). TEMPINT được mô tả là mô hình tình báo không theo phương pháp hạn hẹp tập trung vào một nguồn tin nhất định, mà là một giải pháp thu thập và phân tích dữ liệu mang tính tổng thể cao. Theo mô hình TEMPINT, hầu hết các cá nhân con người và cấu trúc công trình đều có thể bị theo dõi, và dữ liệu sẽ được thu thập, lưu trữ và phân tích.

Hoạt động của TEMPINT có thể được mô tả như sau: Một kẻ khủng bố có vũ trang đang tấn công những người đi mua hàng trong một siêu thị đông đúc. Hắn bị tiêu diệt chỉ trong vài phút, vì thế không thể thẩm vấn hắn để tìm kẻ tòng phạm, nhưng hắn có để lại dấu vết. Các cơ quan tình báo có thể thu thập được hình ảnh của hắn thông qua các camera ghi hình để xác định hắn đi vào theo ngả  nào. Rồi các cơ quan tình báo cũng có thể xem lại hình ảnh từ các camera an ninh ở bãi đậu xe để xác định chiếc xe của hắn.

Thường thì công tác điều tra hay bị tắc ở điểm này, nhưng trong tương lai, với sự phát triển của IoT, các nhà phân tích tình báo có thể truy ngược thời gian hoạt động của chiếc xe bằng cách sử dụng hệ thống các camera quan sát và thiết bị cảm biến cài đặt trên đường. 

Trong một thế giới hoàn toàn kết nối vào mạng Internet, các nhà phân tích tình báo có thể tua ngược thời gian để nhận dạng tất cả những người mà kẻ khủng bố có thể đã gặp gỡ, và sau đó tua ngược thời gian của những người này để phân tích sinh hoạt của họ. Giải pháp này cho phép chúng ta thử nghiệm các giả thuyết mới trên dữ liệu cũ đã được thu thập và lưu trữ không rõ mục đích. 

Trong quá khứ, các cơ quan tình báo rất kén chọn trong việc thu thập thông tin tình báo bởi khó khăn trong việc thu thập dữ liệu và lưu trữ khối lượng lớn thông tin. Nhưng giờ đây, với sự xuất hiện tràn ngập các thiết bị cảm ứng không dây có kết nối Internet, mỗi thiết bị truyền dữ liệu liên tục, không ngừng, các cơ quan tình báo chỉ cần chọn lựa lấy những dữ liệu thuận tiện, dễ lấy nhất và lưu trữ lại.

Kết quả là các cơ quan tình báo có được một công cụ mạnh: Khi các sự kiện mới xảy ra, các chuyên gia phân tích có thể truy cập trở lại các dữ liệu đã được lưu trữ và tua ngược thời gian để kiểm tra xem các sự kiện này được  hình thành như thế nào. Ý tưởng cao nhất của TEMPINT là thu hình tất cả hoạt động của cả thế giới để có thể phóng to thu nhỏ, cho đứng hình và tua ngược lại toàn bộ quá trình tuỳ ý muốn.

Có hai thách thức đối với việc ứng dụng TEMPINT vào thực tế, và những thách thức này hiện đang được khắc phục từng bước. Thứ nhất là việc lưu trữ dữ liệu. Sử dụng TEMPINT đòi hỏi phải lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu để dành xem lại về sau. Theo dự kiến, vào năm 2019, TEMPINT sẽ chứa khoảng 500 zettabyte (ZB) dữ liệu, tức khoảng 500 nghìn tỉ gygabyte (GB). Tuy nhiên, dữ liệu do thám có thể được phân rã thành những thành phần cơ bản nhất như âm thanh, vị trí, hình ảnh chụp ở từng camera quan sát.

Bên cạnh đó, năng lực lưu trữ dữ liệu hiện cũng đang được cải thiện đáng kể và chưa dừng lại. Thách thức thứ hai là việc sàng lọc khối lượng dữ liệu khổng lồ để tìm kiếm thông tin cần tìm. Thách thức này đang được giải quyết bằng việc phát triển nhanh trí tuệ nhân tạo, trong đó các mạng sinh học thần kinh đang có được khả năng nhận diện khuôn mặt, đồ vật và thậm chí định nghĩa được các khái niệm trừu tượng trong các bức tranh và video.

Một số người đặt câu hỏi: Liệu có nên trang bị TEMPINT cho các cơ quan an ninh và các doanh nghiệp thương mại không? Hỏi chỉ bằng thừa, vì trên thực tế các cơ quan, doanh nghiệp này đã có nó ở dạng này hay dạng khác. NSA đang thu thập phần lớn lưu lượng thông tin truyền trên Internet và qua các thiết bị điện tử không dây.

Chính quyền của Tổng thống Barack Obama đã cho phép NSA chia sẻ dữ liệu thu thập được với 16 cơ quan tình báo khác của Mỹ, và TEMPINT đã được sử dụng ở một mức độ hạn chế để phân tích dữ liệu. Khi việc ứng dụng IoT được mở rộng, chính phủ toàn thế giới sẽ sử dụng nó thay cho Internet hiện tại để do thám công dân mình. Khi đó, xã hội loài người không biết sẽ như thế nào?

Nguyên Khang (theo Wired)
.
.