البيانات الوصفية

مصيدة البيانات الوصفية

طبقة البيانات التي تكشف حياتك

ما هي البيانات الوصفية، ولماذا هي مهمة؟

كل رسالة نصية، أو تسجيل دخول إلى موقع ما، أو معاملة عبر "البلوكشين" تترك وراءها أثراً من البيانات الوصفية — وهي بيانات حول بياناتك. لا يحتاج الأمر إلى إظهار المحتوى للكشف عن هويتك. يمكنها كشف من تتحدث إليه، ومتى، وأين، وبأي تكرار، مما يرسم صورة واضحة لحياتك. على سبيل المثال، صورة لك في غرفة بيضاء لا تكشف إلا القليل، حتى تخبرنا البيانات الوصفية بمكان التقاطها، وزمانه، والجهاز المستخدم.

النتائج الرئيسية من تقرير Nym

البيانات الوصفية سهلة الجمع

جمع البيانات الوصفية أرخص وأسرع وأسهل من التجسس على المحتوى الفعلي

التطبيقات اليومية تسرب معلوماتنا

يمكن لتطبيقات اللياقة البدنية مثل Strava أن تكشف دون قصد عن مواقع حساسة وروتين المستخدمين

البيانات الوصفية تقوض خصوصيتنا

النشطاء والصحفيون معرضون للخطر بشكل خاص من التتبع القائم على البيانات الوصفية

البيانات الوصفية تكشف الهوية الحقيقية في العملات المشفرة

بيانات البلوكشين الوصفية يمكنها ربط عناوين المحافظ بالهويات في العالم الحقيقي.

ذكاء اصطناعي يسرع مراقبة البيانات الوصفية

أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن تقوم بأتمتة الاستهداف بناءً على البيانات الوصفية، مع نتائج قاتلة

جمع البيانات الوصفية أسهل من مراقبة المحتوى

مراقبة المحتوى مكلفة وغالباً ما تكون مشفرة. أما البيانات الوصفية فليست كذلك. فضلت وكالات الاستخبارات منذ فترة طويلة مراقبة البيانات الوصفية لأنها تتجاوز الكثير من الضمانات القانونية المطبقة على المحتوى.

برامج مثل PRISM وStellar Wind التابعة لوكالة الأمن القومي جمعت كميات ضخمة من البيانات الوصفية (بما في ذلك سجلات الهاتف، وسجلات عناوين IP، ورؤوس رسائل البريد الإلكتروني) دون مذكرات قضائية. وعلى عكس التنصت الكامل على المكالمات، يمكن التصريح بالتنصت على البيانات الوصفية بموجب معايير أكثر مرونة مثل "عقيدة الطرف الثالث"، التي تفترض أن المستخدمين يتنازلون عن خصوصيتهم عندما يشاركون البيانات الوصفية مع مزودي الخدمة.

وحتى بعد أن أدى قانون الحرية الأمريكي لعام 2015 إلى الحد من الجمع الضخم والمحلي للبيانات من قبل وكالة الأمن القومي بموجب المادة 215، فإن المراقبة لم تتوقف — بل اتخذت شكلاً آخر فحسب. في عام 2024، الولايات المتحدة كشف السيناتور رون وايدن أن وكالة الأمن القومي NSA تشتري الآن بشكل روتيني البيانات الوصفية من وسطاء البيانات التجاريين. تشمل عمليات الشراء هذه سجلات تصفح الأمريكيين وبيانات الاتصالات، والتي يتم الحصول عليها دون موافقة المستخدم أو إشراف قضائي.

Strava: تطبيق اللياقة البدنية الذي كشف عن قواعد سرية

كشفت الخرائط الحرارية لتطبيقات تتبع اللياقة البدنية عن روتين ممارسة الرياضة للأفراد وعن قواعد عسكرية. حتى البيانات الوصفية للياقة البدنية التي تم إخفاء هوية أصحابها يمكن أن تكشف عن تفاصيل خاصة عند دمجها مع معلومات الموقع العامة.

Strava، وهي تطبيق شهير للياقة البدنية، كميات هائلة من البيانات الوصفية لنظام تحديد المواقع العالمي لتتبع مسارات تمارين المستخدمين. وفي عام 2017، نشرت الشركة خريطة حرارية عالمية استناداً إلى ثلاثة تريليونات نقطة GPS. اكتشف المحللون بسرعة أن هذه الخريطة كشفت بشكل غير مقصود عن تخطيطات القواعد العسكرية الأمريكية والروسية والتركية في مناطق النزاع مثل سوريا وأفغانستان. على الرغم من عدم كشف أي بيانات شخصية بشكل مباشر، إلا أن البيانات الوصفية المجمعة كشفت عن طرق الدوريات، وحدود القواعد العسكرية، والمناطق العملياتية.

وفي وقت أقرب، وتحديداً في عام 2022، أظهر صحفيون من صحيفة لوموند الفرنسية كيف يمكن تحويل الميزات الاجتماعية في تطبيق سترافا إلى سلاح. فمن خلال إنشاء مسارات جري وهمية بالقرب من القواعد العسكرية الإسرائيلية، قاموا بتفعيل خاصية الرياضي القريب في Strava واستخرجوا البيانات الوصفية من الملفات الشخصية المكشوفة. سمح لهم ذلك بتحديد هوية الجنود الإسرائيليين، وتتبع روتينهم اليومي، وحتى مراقبة تحركاتهم خارج القواعد العسكرية في حياتهم المدنية.

TraceTogether: كيف تم استخدام تطبيق كوفيد للمراقبة

في سنغافورة، تم لاحقاً تغيير الغرض من تطبيق تريس توجيذر، الذي كان مخصصاً لتتبع مخالطي مصابي كوفيد-19، ليُستخدم في التحقيقات الجنائية. إنها قصة تحذيرية توضح مدى السرعة التي يمكن بها تحويل البيانات الوصفية إلى سلاح.

استخدم تطبيق TraceTogether في سنغافورة، الذي أُطلق خلال جائحة كوفيد-19، بروتوكولاً يعتمد على البلوتوث يسمى BlueTrace لتسجيل المخالطين المقربين بين المستخدمين دون الكشف عن هويتهم. وبينما وعد التطبيق بالخصوصية من خلال معرفات متغيرة وتخزين مركزي لبيانات الاتصال، تبين لاحقاً أن أجهزة إنفاذ القانون كان بإمكانها الوصول إلى النظام. في عام 2021، اعترف وزير الشؤون الداخلية في سنغافورة أن الشرطة استخدمت بيانات تطبيق TraceTogether في تحقيق جنائي واحد على الأقل، بما في ذلك قضية قتل.

أثار هذا الكشف تناقضاً مع التأكيدات الحكومية السابقة بأن البيانات ستُستخدم حصرياً لأغراض الصحة العامة. على الرغم من أن المستخدمين طُلب منهم تقديم تفاصيل شخصية لتفعيل التطبيق، إلا أن افتراض عدم كشف الهوية دفع الكثيرين إلى اعتماده، ليكتشفوا لاحقاً أن السلطة المركزية يمكنها رفع السرية عن بياناتهم الوصفية.

البلوكشين: ليست بالخصوصية التي تعتقدها

حتى المعاملات التي تتم بأسماء مستعارة تترك وراءها بيانات وصفية. تستخدم شركات التحليل الجنائي أنماط المعاملات، وتسريبات عناوين IP، وتحليل الشبكة لربط المحافظ بالهويات الحقيقية.

بينما يُنظر إلى Bitcoin غالباً على أنه يتمتع بالخصوصية، إلا أن سجله العام يسجل كل معاملة، مما يوفر مصدراً غنياً للبيانات الوصفية. وتقوم أدوات التحليل الجنائي مثل Chainalysis وBitquery بتتبع أنماط المعاملات، وتسريبات عناوين IP، وسلوك المحافظ لربط العناوين المستعارة بالهويات الحقيقية. تستخدم أجهزة إنفاذ القانون هذه الأدوات للتحقيق في عمليات الاحتيال وغسيل الأموال. لكن هذه الأدوات نفسها يمكنها أيضاً كشف هويات المبلغين عن المخالفات، أو الناشطين، أو أي شخص يعتمد على Bitcoin للحفاظ على خصوصيته.

تُظهر الأبحاث الأكاديمية أن هناك حاجة فقط لعدد قليل من نقاط البيانات الوصفية لإلغاء مجهولية المستخدمين. وفي إحدى الحالات، حدد الباحثون هويات أفراد من خلال ربط معاملات الBitcoin بعناوين IP وأنماط إعادة استخدام المحفظة. تنشأ ثغرات إضافية من البيانات الوصفية على مستوى الشبكة؛ فإذا اتصلت محفظة المستخدم بمجموعة معروفة من عقد الدخول أو سربت معلومات عنوان IP أثناء بث المعاملة، فيمكن تحديد هويته حتى بدون وجود معرفات قائمة على الأسماء. يهدم هذا الافتراض الشائع بأن استخدام عناوين محافظ جديدة يوفر إخفاءً حقيقياً للهوية.

الذكاء الاصطناعي يدعم الآن الاستهداف القائم على البيانات الوصفية

تسرع تقنية الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات الوصفية، مما يساعد الحكومات والجهات الخاصة على تحديد هويات الأفراد ورسم ملفات تعريفية لهم واستهدافهم بسرعة أكبر من أي وقت مضى. تقدم صادرات تقنيات المراقبة الإسرائيلية لمحة عما هو ممكن وما يحدث بالفعل.

في غزة، أفادت تقارير بأن إسرائيل نشرت أنظمة ذكاء اصطناعي مثل Lavender و The Gospel لأتمتة اتخاذ القرار العسكري بناءً على البيانات الوصفية. يعالج Lavender سجلات الهاتف وبيانات تحديد الموقع الجغرافي والرسوم البيانية الاجتماعية لتحديد الأفراد المرتبطين بحماس. بناءً على ما أوردته مجلة +972 Magazine، يمكن للنظام توليد أهداف للقصف بشكل تلقائي مع حد أدنى من الإشراف البشري، وغالباً ما يعتمد على البيانات الوصفية مثل أنماط المكالمات أو الاتصال بأبراج الشبكة، بدلاً من المعلومات الاستخباراتية المؤكدة.

تُستخدم أداة أخرى تعتمد على البيانات الوصفية تُدعى The Gospel لتحديد المباني التي سيتم استهدافها، وذلك باستخدام خرائط حرارية يتم إنشاؤها من بيانات الهواتف المحمولة لتقدير وجود المدنيين. يحذر النقاد، ومن بينهم خبراء من الأمم المتحدة ومنظمة هيومن رايتس ووتش، من أن هذا النوع من الأتمتة يقلل من معايير استخدام القوة المميتة. عندما تُستخدم البيانات الوصفية دون سياق كامل أو دون مراعاة الفروق الدقيقة للذكاء البشري تصبح الأخطاء سهلة وقد تؤدي إلى عواقب مميتة.