Bicicletas azuis. Rostos vermelhos. Os dados de uso do programa de compartilhamento de bicicletas de Londres publicados na Internet foram retirados após as críticas de que isso poderia ter permitido que passageiros individuais fossem identificados.
Blogger James Siddle revelou que um disponível publicamente Conjunto de dados de transporte para Londres cobrindo seis meses de viagens de bicicleta feitas há pouco mais de um ano, incluíam IDs de motociclista exclusivos. Siddle diz que isso significa que alguém que tem acesso aos dados pode extrair e analisar as viagens feitas por ciclistas individuais em Londres durante esse tempo. “Com um pouco de esforço, é possível encontrar as pessoas reais que fizeram as viagens”, diz ele.
Siddle construído mapas , um exemplo do qual está acima, com base nas viagens de um punhado de passageiros individuais para destacar os problemas de privacidade que a divulgação de dados levanta. Ele foi capaz de fazer suposições informadas sobre onde moravam e trabalhavam e, usando carimbos de data / hora, onde provavelmente passavam as noites.
Ele diz que não deu o próximo passo para encontrar um dado que conectasse as datas, horários e locais das viagens a um nome. Seu objetivo era destacar a facilidade com que aspectos supostamente privados de nossas vidas podem ser expostos. Pode ser necessário apenas um arrasto de postagens no Facebook, Twitter ou Flickr, diz ele, para fazer essa conexão sobrepondo os dois conjuntos de dados de localização.
Transport for London, que é a autoridade que supervisiona todo o transporte na capital britânica, diz que os dados de identificação individual foram removidos assim que o assunto foi levado ao seu conhecimento.
As autoridades de transporte de muitas cidades tornam públicos os conjuntos de dados na esperança de que os hackers encontrem maneiras inovadoras de usá-los. A Autoridade de Transporte de Massa da Cidade de Nova York realiza uma competição anual para desenvolver novos aplicativos de transporte.
Esses lançamentos de dados em conjunto são bastante inofensivos. Os dados de localização vinculados a indivíduos, por mais dispersos que sejam seus conjuntos de dados de componentes, podem ser cada vez mais explorados para construir perfis detalhados, especialmente com os recursos cada vez melhores de rastreamento de localização de dispositivos móveis. Você está onde você vai.
