Auditoria mostra que embeddings de biometria comportamental vazam gênero, idade e altura mesmo sem essa intenção
Um estudo com 11 modelos de biometria comportamental (movimento ocular, voz, digitação e marcha) sobre 9 datasets mostra que os embeddings de identidade usados para autenticação vazam atributos demográficos sensíveis, mesmo sem essa intenção de design. Voz é fácil de sanitizar sem perder utilidade de autenticação, mas os padrões de digitação/toque resistem às quatro técnicas de supressão testadas, revelando um risco de privacidade estrutural nesses sistemas de autenticação baseados em IA.
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