Hast du diesen viralen Tweet über einen tragbaren Audio-Jammer gesehen? Sieht cool aus, oder? Es sieht auch ziemlich ähnlich aus wie Hunderte von Produkten, die seit Jahren auf Alibaba und in Spionageshops verkauft werden. Oder als DIY-Kits für 50 $ in Teilen. Sie verwenden Ultraschallgeräusche, um sehr nah gelegene Mikrofone zu überwältigen. Ich bin skeptisch gegenüber dem Preis und der Art, wie es vermarktet wird, und ich möchte teilen, warum: Es scheint mir, dass sich dies, abgesehen von der auf Datenschutz ausgerichteten Sprache, durch Behauptungen unterscheidet, die für mich so klingen, als hätten sie "neue Physik" entwickelt und verwenden KI, um Mikrofone zu erkennen. Das wäre außergewöhnlich und würde, falls es wahr ist, ebenso außergewöhnliche Beweise erfordern. Ich vermute, dass die Realität eher so aussieht, dass WiFi usw. verwendet wird, um nach Geräten zu scannen. Das ist keine neue Physik. Das Problem: Viele der Mikrofone, um die sich die Leute am meisten sorgen, senden kein WiFi oder Bluetooth usw. aus. Oder es könnte ein Telefon im Flugmodus sein. Usw. Zusätzliche Probleme beim Ultraschall-Jamming? Komplexe Reichweitenbeschränkungen, Probleme mit Raumreflexionen, Stoff, der Emissionen von deinem Jammer absorbiert, Hindernisse usw. Ein Telefon in einer Stofftasche könnte beispielsweise von diesem Gerät nicht zuverlässig besiegt werden. Kritisch auch: Die Reichweite dieser Art von Technologie ist der Abstand zwischen dem Sender und dem Mikrofon. Nicht zwischen dir und dem unerwünschten Mikrofon. Wenn du also in einem normalen Raum bist und das Mikrofon, sagen wir, 3 Meter von dir an der Decke oder auf der anderen Seite des Sofas ist, könnte es dich trotzdem klar hören. Überlege, deinen freundlichen lokalen Experten für Audio, Physik oder Sicherheit zu fragen, bevor du dieses Produkt kaufst oder investierst. Ich bin nicht einer von denen. Die Quelle meines Verständnisses: Ich habe vor ein paar Jahren einige Zeit damit verbracht, einen solchen Gerät zusammenzustellen und viele Arbeiten gelesen. Ich könnte in meinem Verständnis falsch sein (oder etwas übersehen haben!) und würde mich freuen, zu korrigieren, wenn ich missverstanden habe, was sie anbieten. Um mehr über diese beliebte und bekannte Kategorie von Objekten zu erfahren, schau dir @LinusTech von vor einem Jahr an.

Vieles wird darüber gesprochen, die Privatsphäre zu erhöhen, indem eine Schicht der anonymen Weiterleitung zwischen dem Benutzer und dem Anbieter des KI-Modells geschaffen wird. Aber was ich wirklich nicht verstehe, ist Folgendes: Handelsübliche LLMs sind bereits außergewöhnlich gut darin, Muster zu erkennen und zu de-anonymisieren. Warum sollten wir denken, dass sie nicht in der Lage sind, uns schnell wieder zu verknüpfen? Ich würde wetten, dass eine einmalige Wiederidentifizierung durch ein Modell leicht möglich ist, selbst über einzelne Eingabeaufforderungen von mehreren Konten, auch wenn sie 'anonym' an die API weitergeleitet werden. Fast sicher besonders zutreffend, wenn Benutzer am selben Code, Projekt oder aus derselben Umgebung arbeiten. Fazit: Es ist ein bisschen so, als würde man den Tor-Browser verwenden und denken, man sei anonym gegenüber Websites, aber Cookies über Sitzungen hinweg behalten. Die Menge an Aufwand, die man betreiben müsste, um den Kontext wirklich gegen eine Wiederverknüpfung durch große Modelle zu härten, scheint wirklich erheblich zu sein, bis zu dem Punkt, an dem es massiv ineffizient wird.

Viel Privatsphäre hat sich als nur Reibung herausgestellt... ...die schnell automatisiert wird. Z.B. konnten zufällige Anonyme beruhigt sein, da es für niemanden die Kosten wert war, sie manuell zu de-anonymisieren. Das ist nicht mehr wahr. Jetzt ist es schnell und skalierbar, besonders für Regierungen.