On vit une époque formidable : chaque jour voit l'un des cauchemars de la SF devenir réalité.
A noter : ils testent également "l'acceptabilité sociale" du dispositif. Si vous vous gueuler, c'est maintenant. Après, ce sera trop tard.

Who watch for watchmen ?

Je retrouve ça dans mes favoris (oui, j'en ai des tonnes à trier...). Est-ce encore pertinent, à l'heure de la surveillance de masse par le biais des meta-données ?

J'évoquais très brièvement ici http://sammyfisherjr.net/blog/spip.php?article18 le harcèlement dont elle était victime.

Super travail de Numerama.

via https://tviblindi.legtux.org/shaarli/?1Ad0zA

Je ne comprends pourquoi les commentateurs s'acharnent sur cet article à propos de points de détails, alors qu'ils semblent d'accord sur le fond...

via http://links.nekoblog.org/?YbGZQw

"Ce que les services de renseignement convoitent particulièrement, et qu’ils appellent métadonnées, sont donc bien des informations de contenu au sens réseau du terme.
Quelques exemples:
Champs From, To et Subject pour un mail
Entêtes HTTP qui donnent, entre autres, le nom d’hôte du site visité, l’URL, le navigateur, etc…
Les identifiants d’accès (nom d’utilisateurs et mot de passe) à, par exemple, une boîte GMail ou un compte Twitter"

Voir aussi https://twitter.com/laurentchemla/status/590065799810916352

Voilà, ça c'est fait.

Il faudra que quelqu'un fasse une meta-liste de :

• tout ce qu'on ne plus faire librement (y compris des choses aussi connes que se torcher dans un drapeau)
• toutes les libertés perdues depuis 15 ans
• tout ce qui est désormais considéré comme suspect aux yeux de l'Etat : "le chiffrement des communications ou l'utilisation de TOR feront partie des éléments pris en compte pour détecter les comportements de terroristes en puissance"

Je ne connaissais pas EpiKnet, mais ils ont tapé dans le mille.

3 méthodes pour les surveilles tous :

• les relations sociales : plus ou moins l'application de la théorie des six degrés de séparation. La NSA en est à 2...
• définir des règles : dire à la machine ce qui est considéré comme suspect
• un algorithme qui apprend : du coup, la machine apprend autant en surveillant ceux dont est sûr qu'ils sont suspects, que ceux dont est certain de l’innocence...

Et après il y a les faux positifs. Même moi qui suis une tanche en maths je peux comprendre ça :
"Supposons un algorithme d’une super-qualité qui n’a qu’une chance sur 100 de se tromper. Sur 60 millions de personnes, ça fait 600 000 personnes détectées à tort, plus les 1 000 “vrais positifs” qu’on a bien détectés. Donc l’algorithme détecte 601 000 personnes, parmi lesquelles en réalité 1 000 seulement sont de vrais terroristes. L’algorithme détecte alors les terroristes avec une probabilité de 1 000/601 000, soit 1/600, soit 0,02%... Tout ça pour ça ? "