導入: デジタルプライバシーの成長のStakes

ビッグデータと人工知能の時代には、生成された個人情報量、収集、分析量は、これまでにない水準に達しました。オンライン検索、ソーシャルメディアのやり取り、購入、位置ピング、さらにはバイオメトリックスキャンがデジタルフットプリントを作成します。政府や企業は、このデータを利用して、サービスを改善し、ターゲット広告を促進し、国民のセキュリティを確保しています。しかし、利便性と安全性を有効にする同じツールは、個々のプライバシーに重大なリスクを課します。市民は、その動き、コミュニケーション、および組織のセキュリティを強化し、規制を継続することがますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますます。

政府の過負荷に対する最も基本的な法的保護の1つは、保証要件です。 、保証は、可能な原因に基づいてニュートラルな判断によって発行され、法執行が非公開空間に侵入したり、正当なしで個人データを分離できないことを保証します。 この要件は、一般的な法律の何世紀にも根ざし、電子通信プライバシー法(ECPA)や四方改正などの憲法保護によって強化されたプライバシーの角石として機能します。 しかし、彼らは、AIの監視と法律上の問題に十分なデータを適用するか、十分な問題が解決します。

第4回改正とデジタルプライバシー

物理的な検索からデジタル検索まで

米国憲法に対する第四改正は、「非合理的な検索と発作」から保護し、特に「人」、「家」、「紙」、「効果」の検索のために、有望な原因に基づいて保証を必要とします。 何世紀にも、この保護は、物理的なスペースや有形アイテムに適用として理解されました。 しかし、インターネット、クラウドストレージ、モバイルデバイスの増加に伴い、自然が劇的に拡大しました。 今日、スマートフォンの記録は、個人や個人の写真、個人の写真、および個人の写真、および個人の写真を含む。

裁判所は、デジタルデータが堅牢な憲法保護に値するという徐々に認識しています。 []のようなランドマークケースでは、Riley v. California](2014)、最高裁判所は、警察は、一般的に逮捕するために携帯電話の事件を検索するための保証を必要とすることを意図的に保持しました。 チーフ・ジャスティス・ジョン・ロバーツは、「近代的な携帯電話は単なる別の技術的利便性ではありません」と述べています。これらは、プライベートライフの「デジタルリポジトリ」と呼ばれます。 その決定は、偽りなく、電子文書が、デジタル文書の保護ではなく、電子文書を保護する必要があると言いました。

火下にある第三部の教義

十年にわたり、いわゆる「サードパーティの教義」は、銀行、電話会社、インターネットサービスプロバイダなどの第三者が保有する記録にアクセスするための法執行を許しました。それは、人々がこれらの組織と情報を自発的に共有する理論において、保証なしに、保証なしです。この理由で、政府は、保証だけでなく、サブポエナまたは裁判所の注文で電話メタデータ、財務記録、またはメールヘッダー情報の月を得ることができます。

しかし、最高裁判所の2018年決定書Carpenter v. Unitedは、携帯電話サイトの位置情報(CSLI)のコンテキストで、サードパーティの教義に大きな打撃を処理します。 裁判所は、政府が7日間にわたって個々の歴史的な携帯電話の位置情報を記録する保証のない買収を、Fourth Amendmentに違反したことを保持しました。 この決定は、地理的なアプリが、他の人が「Fire-Fire-」と、他のデータが、他のデータが、他のデータが「Fire-Fire- を予測できる」と、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、他のデータが、どのように、または、または、または、他のデータが、または、他のデータが、他のデータが、または、他のデータが、または、または、または、または、または、または、または、他のデータが、または、または、または、または、他のデータが、または、他のデータが、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または、または

法的学者とプライバシーは、第三者の教義がコミュニケーション、ナビゲーション、銀行などの重要な活動のために、第三者サービスに依存する必要がある世界ではますますます拡張できないと主張しています。 []電子フロンティア財団(EFF)]は、政府がそれらの保有者に関係なく、人の生活の親密な詳細を明らかにする可能性がある前に、必要な保証のために長い呼び出されています。

保証人がプライバシーを実践的に保護する方法

確率的原因と特異性

有効な保証は、確率的原因と特異性の対の柱に残ります。 確率的原因は、犯罪の証拠が検索される場所または物事で発見されると信じる合理的な人物につながる可能性がある提示の事実を法執行を必要とします。 この規格は、特定の疑いなしに、当局が個々のデータを監視する場所や検索対象を防止します。 特定の目的は、特定の目的に制限されることなく、特定のデータを収集する権利を侵害する可能性があります。 特定の条件は、特に、調査対象の対象者やデータを収集する権利を制限する可能性があるため、または、特定の目的に制限するデータを収集する可能性があります。

犯罪手続と多くの州コードの連邦規則は、キーワードフィルタや日付範囲など、デジタル検索中にデータ最小化技術を適用するために法執行を必要としています。 これらの手続き安全保護は、検索が一般的な保証になりず、第四改正が防止するように設計されていることを確実にするのに役立ちます。

司法監督と透明性

警戒者は、警察の役員や検察ではなく、中立および離脱されたmagistrateによって承認されなければなりません。 これは、政府の正当性を独立評価するので、この司法チェックは不可欠です。 保証アプリケーション自体は、通常、oathの下で提出され、単なる主張ではなく、事実を含まなければなりません。 裁判官が有望な原因が欠けていると判断した場合、アプリケーションは拒否され、より証拠を収集したり、代替方法を見つけるための法執行を強化します。

透明性は、別の重要な次元です。 多くの管轄区域では、保証リターン(項目のリストまたはデータが実際に分離された)が裁判所と提出され、最終的には公的な記録になるかもしれません。 しかし、一部のデジタル検索保証は、特に継続的な調査中に、長期にわたって封じられている。 公共の責任を持つ調査的な秘密の必要性のバランスは、課題を残します。 American Civil Liberties Union (ACLU)などのアドボカシーグループには、デジタルレポートの詳細な情報が含まれます。 一般的なデータの種類と、一般的なレポートには、複数のデータが含まれている必要があります。

ビッグデータとAI:プライバシーの新しい脅威

大量監視とデータ集計

ビッグデータ分析と人工知能は、政府の監視能力を飛躍的に高めました。 単一の疑似をターゲティングする代わりに、代理店は、電話レコード、金融取引、ソーシャルメディア活動、旅行記録、さらには公共ビデオフィードなどの膨大なデータセットを集め、マイニングすることができます。 AIアルゴリズムは、パターンを特定し、行動を予測し、個人をネットワークにリンクすることができます。 これらの技術は、犯罪やテロ行為を戦うための強力なツールである一方で、彼らはまた、質量、監視、無関係な監視のスペクターを上げることができます。

著名な要件は、伝統的に理解されるように、大量監視プログラムに対処するための訴訟です。 普通、特定の人、デバイス、またはアカウントを標的する保証。 しかし、政府がデータブローカーからバルク位置データを購入したり、秘密裁判所によって承認されたプログラムの全体の人口からメタデータをスワイプしたりする場合には(NSAがパトリオット法のセクション215の下で行なったため)、個々の保証が得られません。 特定の目的の特定要件の下で、個人を識別し、分析し、プロファイルの何百万もの人々を識別する能力が非常に重要であることを確認してください。

裁判所は、この緊張で悲観に始まります。 米国v. Jones](2012)で、正義ソムエターは、GPS位置データの集計が「人の生活の親密な写真を明らかにする」と、Fourth Amendmentは月間保証のない追跡を許容すべきではないことを警告しました。 決定は、政府が多くの人に対して、多くの人がデータをカバーするような状況下落した結果が、多くの人が、多くの人が、多くの人に対しては、多くの人がデータをカバーするような状況を下回るという問題が起きています。

予測可能性とアルゴリズムバイアス

予測的な政治プラットフォームは、犯罪が犯罪の関与のリスクが高い時に個人を発生または特定する可能性がある予測に機械学習モデルを使用します。これらのツールは、多くの場合、歴史的犯罪記録、逮捕データ、そして偏見のある政治パターンを反映している可能性のある他の入力に依存しています。法執行がAI生成されたリスクスコアを使用して、ストップ、検索、または保証を正当化し、従来の有望な原因フレームワークがストレッチされることがあります。例えば、アルゴリズムの予測は、一般的な理由は、非公式な理由であるかどうかを予測するものではありません。

[]Justice[のBrennan Centerおよび他の民事訴訟組織は、リスクスコアを生成するために使用されるデータが開示されるように、アルゴリズムは偏見のために監査され、それはコンピュータ生成された予測に基づいていないことを保証する要件を含む、予測の余剰を念頭に置いています。

商用データブローカーと保証されたギャップ

現在のシステムで最も重要なプライバシー・ループホールの1つは、法律の執行が商業データブローカーから購入したときに生じる「保証ギャップ」です。 法的プロセスを介して説得力のあるものではなく、それ以外の場合は、取得する保証が必要である。 フォー・アンメンデメントは、一般的に、企業が自主的に収集および販売しているデータを購入することから政府を制限しないため、警察は、場所履歴、Web閲覧習慣、購入ログ、および任意の司法管轄なしに複数の場所を取得することができます。

このプラクティスは、近年爆発しています。データブローカーは、スマートフォンアプリ、コネクティッド車、スマートホームデバイス、およびロイヤリティプログラムから情報を集約し、法執行機関へのアクセスを販売しています。 過度なデータがユーザーの同意(多くの場合、長いプライバシーポリシーで埋め込まれています)と収集された場合でも、個人が政府に対して安全保護がないことを意味することは、日常の地図を効果的に購入します。 いくつかの状態は、他のデータを購入するために法律を導入しましたが、現在、連邦サービスプロバイダから直接入手しなければ、このギャップがなければ、このサービスプロバイダは必要としないと判断します。

法務専門家は、第四天変の枠組みが政府が財布に届くだけで保証保護を回避することを意図しなかったと主張しています。最高裁判所は[]に指摘したように、Carpenter]、政府の買収方法である「プライバシーの正当性予測に問題がある」が、それが召喚者、関与購入、またはその他のメカニズムであるかではないかどうかを判断するかどうかです。

法的枠組みと最近の発展

電子通信プライバシー法(ECPA)

1986年に制定されたECPAは、第三者に保管されたデジタル通信およびデータに対するプライバシー保護を早期に延長しようとした。この法律は、保存された通信(未読メールなど)と取引記録(加入者情報のような)との間で区別します。ECPAの一部であるストアドコミュニケーション法(SCA)は、一般的に180日未満のメッセージの内容へのアクセスを保証する必要があります。 古いメッセージと非コンテンツは、サブポエナ裁判所または注文書でアクセスすることができます。

重要なのは、ECPAが悪質な状態であることに注意する。それは、クラウドストレージ、リアルタイムの位置追跡、またはデータ個人が現在、第三者に委託するデータの量を予測するものではありません。電子メールプライバシー法などの法律を更新する努力は、議会で停滞しました。その結果、ECPAが許可するものと、Fourth Amendmentが現在必要としているもの(ポスト)の間のギャップは、すべての個人データが、個人データを事前に保持するかどうかを保証する。

Carpenter v. 米国[とその影響

Carpenter]は、すでにいくつかの方法でプライバシー法を再定しています。 低い裁判所は、歴史CSLI、セルタワーダンプ、およびメタデータの一部のタイプへのアクセスのための保証を必要とすることを引用しました。 決定は、独自の憲法を解釈するために、また、連邦四条改正よりも強力な保護を提供する可能性があるという状態の裁判所を埋め込んでいます。 同様のデジタル検索のための保証が必要です。

重要なのは、 Carpenter] が、サードパーティのDoctrineを完全に上回っていなかった。 裁判所は、そのセルサイトの位置情報の特定の特性を保持する制限をしました。 これは、電子メールメタデータ、財務記録、およびIoT(物事のインターネット)センサーデータのようなサードパーティのレコードの他の多くのカテゴリを残します。 どのデジタルレコードが十分に「intimate」であるかどうかの質問は、遠くから解決されるまでです。

ステートレベルのプライバシー法(CCPA、GDPRなど)

連邦法は、断片的に残っているが、州の法則は、独自のデジタルプライバシー保護を制定し始めています。カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)は、住民が、その販売のオプトアウト、および削除の要求について、データが収集されたかを知る権利を与えますが、それは直接政府のアクセスに関する質問に対処しません。バージニア、コロラド、コネチカットのような条件、および関連法は、規制の制限を含む包括的なプライバシー法を通過し、規制の要求を要求する義務を侵害しています。

欧州連合では、一般データ保護規則(GDPR)は異なるモデルを提供します。これは、個人データの処理を制限し、要求国における適切な法的プロセスを含むあらゆる政府の要求のための法的な根拠を必要とします。GDPRは「保証」という用語を使用しないが、その比率性、目的の制限、および透明性は、保証基準と一致します。

国際データ転送も複雑な保証執行. 米国. 外国に保管されたデータを求める法執行は、CLOUD法のような両側の合意をナビゲートしなければなりません, 断面データアクセスのための執行合意を設定します. これらの合意は、外国政府が基本的なデュープロセス保護を尊重しることを保証することを目的としています, しかし、批評家は、彼らが裁判官の監督による要件を弱める可能性があることを心配しています 司法監督のための.

警戒保護の主原則

保障要件を有効なプライバシー保護具にするコア原則は、適切に確立されています。

  • [] 有効な原因:[]]] 政府は、犯罪の証拠が発見される合理的な信念を実証する十分な事実を提示しなければなりません。 この標準は、任意のまたは嫌がらせの検索を防ぎます。
  • []仕様:[]]]) 条件は、検索される場所と、データまたは項目を分離する特定の点で記述しなければなりません。 この制約は、検索の範囲を制限し、ドラッグネットを許可する一般的な保証を防ぎます。
  • Judicial Oversight:中立および分離されたmagistrateは調査が始まる前に保証を承認しなければなりません。これは決定が法執行によって一方的になされないことを保障します。
  • [ タイムラインと通知:[]] ほとんどの犯罪の場合、保証は合理的な時間内で実行されなければならない、そして、プロパティが検索された人は、裁判所が遅延を承認しない限り、その後に通知する権利を有します。
  • 返還条件:[]]]役員は、将来の課題や説明責任のための記録を提供し、裁判所に項目またはデータのリストを提出しなければなりません。

これらの原則は、デジタルデータに適用され、技術が進化するにつれてプライバシーの残高を維持するのに役立ちます。 それにもかかわらず、裁判所や法律事務所は、リアルタイムトラッキング、予測分析、および接続されたデバイスからのデータの広範な収集などの新しい監視形態に継続的に適応しなければなりません。

課題と議論のアヘッド

有限証拠暗号化

エンドツーエンド暗号化は、シグナルやWhatsAppなどのサービスによって使用されるように、サービスプロバイダがメッセージの内容を読むのを防ぐことができます。これは、ユーザーのプライバシーを保護しますが、法執行機関との緊張も発生します。また、復号化を阻害しなければ、保証が役に立たないと主張しています。 「例外的なアクセス」または「バックドア」に対する議論は、侵害の危険性を保ちます。 政府は、保証された保証を提示したときに、復号化を支援する技術会社を要求する法律のために、または侵害するかどうかを侵害するかどうかを直接侵害するかどうかを保証します。 偽造は、偽造および侵害する権利者に対して、または侵害する権利を解除します。

クロスボーダーデータリクエスト

データは異なる国に保管される場合、保証を受けることは法的に複雑になる可能性があります。 Microsoft Ireland case (2018) は、米国当局が米国に保管するデータに対して直接保証を提供するため、国際的適合の要件に従い、米国に拠点を置く企業に保証を提供するようにするCLOUD Act の段階を設定します。 逆に、外国政府は、米国からデータを入手できると合意に結び付けられ、相互に法的に法的対応する法的対応(MLAT)プロセスを通じることなく、国内の調査を優先的に行う必要があります。

AI 生成された証拠およびデュー・プロセス

AIツールがより洗練されたものになると、法執行は、顔認識のマッチや予測分析などの証拠を生成するために機械学習モデルに依存するかもしれません。 基礎的なアルゴリズムが不透明であるか、偏見している場合、擁護者は保証または証拠の信頼性のために確率的原因に挑戦することができないかもしれません。 裁判所は「ブラックボックス」の問題に対処し始め、訓練データ、精度試験、および防衛者は、既に事実上の証拠を交差させるための能力を探求しています。 一部の裁判所は、すでに特定の個人を識別するために、特定の個人を制限します。

自動化されたライセンスプレートリーダー、公衆Wi-Fiスニッファ、CCTV分析を含むAI主導の監視の拡大は、これらのツールは、多くの場合、誤ったデータの疑いもなく、データが収集されるため、保証要件を課題に解決します。大規模なデータ収集のための積極的な保証は、Framersによって決して想定されていない。法的スカラーは、監督委員会、影響評価、および厳格な保持を必要とする規制枠組みが、AIが必要とする期間であることを保証することを示唆しています。

結論:データ駆動社会におけるプライバシーの保全

保障要件は、個々のプライバシーを保護するための最も強力なツールの1つです。ビッグデータと人工知能が監視の風景を変換するだけでなく、。 予期せぬ原因、特異性、および司法的な監督を要求することにより、警察は、個別化された疑惑なしで釣りの探検や大量監視に従事することを防ぐことができます。 しかし、データブローカーの成長した使用、予測アルゴリズム、および広範な監視プログラムは、この数世紀の保護措置の限界をテストします。

有意義なプライバシー保護を維持するためには、裁判所は、第四次改正のコア原則を新しい技術に適用し続けなければなりません。また、法定は、商用ブローカーからのデータの購入などのループホールを閉じる必要があります。 国家レベルのプライバシー法と更新された連邦法規の採用は、重要な役割を果たします。 最終的に、この目標は、市民が未保証のデジタル侵入にさらされるまで、セキュリティとプライバシーのバランスがヒントを閉じることができないことです。 規制と規制は、その規制を順守するだけでなく、規制を遵守し、常に最新の技術が保証されます。