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El Servicio de Aduanas y Protección de Fronteras de Estados Unidos (CBP) está pidiendo a las empresas tecnológicas que envíen propuestas para una herramienta de reconocimiento facial en tiempo real que tomaría fotos de todas las personas que viajan en un vehículo en un puesto fronterizo, incluidos los pasajeros de los asientos traseros, y las compararía con los documentos de viaje, según un informe publicado en un registro federal la semana pasada.
¿Eres realmente quien dices ser?
El CBP ya cuenta con una herramienta de reconocimiento facial que toma una foto de una persona en un puerto de entrada y la compara con los documentos de viaje o de identidad que alguien entrega a un agente fronterizo, así como con otras fotos de esos documentos ya "en poder del gobierno".
"Las entradas en Estados Unidos confirmadas biométricamente se añaden al registro de cruce del viajero", reza el documento.
Agencia dependiente del Departamento de Seguridad Nacional, el CBP afirma que su herramienta de reconocimiento facial "funciona actualmente en los entornos peatonal aéreo, marítimo y terrestre". El objetivo de la agencia es llevarla al "entorno de vehículos terrestres". Según una página del sitio web del CBP actualizada la semana pasada, la agencia está en estos momentos "probando" cómo hacerlo. Dice que estas pruebas demuestran que, aunque esta herramienta de reconocimiento facial ha "mejorado", no siempre es capaz de obtener fotos de todos los pasajeros del vehículo, especialmente si están en la segunda o tercera fila.
Difícil tarea
"El comportamiento humano, las múltiples filas de pasajeros en el vehículo y los obstáculos del entorno plantean dificultades propias del entorno del vehículo", señala el documento. El CBP anuncia que quiere que un proveedor privado le proporcione una herramienta que "aumente las imágenes de los pasajeros" y "capture el 100% de los pasajeros del vehículo."
Dave Maass, director de investigaciones de la Electronic Frontier Foundation, recibió un documento de la CBP a través de una solicitud de registro público que revela los resultados de una prueba de 152 días que la agencia realizó en su sistema de reconocimiento facial en el puerto de entrada desde finales de 2021 hasta principios de 2022. El documento obtenido por Maass fue publicado por primera vez por The Intercept.
Maas indicó que lo que más le llamó la atención fueron las tasas de error. Las cámaras del paso fronterizo de Anzalduas, en la frontera de México con McAllen, Texas, captaron fotos de todas las personas que iban en el coche solo el 76% de las veces, y de esas personas, solo el 81% de las imágenes cumplía los "requisitos de validación" para cotejar su rostro con sus documentos de identificación.
Uno a uno y uno a muchos
La versión actual del sistema coteja la foto de una persona con sus documentos de viaje en lo que se conoce como reconocimiento facial uno a uno. El principal riesgo, según Maas, es que el sistema no reconozca que alguien coincide con sus propios documentos. Esto difiere del reconocimiento facial uno a muchos, que la policía puede utilizar para identificar a un sospechoso a partir de una foto de vigilancia, en el que el principal riesgo es que alguien obtenga un falso positivo y sea identificado falsamente como sospechoso.
Maas afirma que no está claro si los porcentajes de error del CBP tienen que ver principalmente con las cámaras o con el propio sistema de comparación. "No sabemos qué disparidades raciales, de género, etc., se producen con estos sistemas", explica.
Como informó The Intercept en 2024, la Dirección de Ciencia y Tecnología del DHS emitió el pasado agosto una ‘solicitud de información’, o RIF, similar a la que CBP publicó la semana pasada. Sin embargo, el documento del DHS parece no estar disponible actualmente.
Maas añade que es importante recordar que el impulso de CBP para ampliar y mejorar su vigilancia no es exclusivo de la actual administración Trump.
"La estrategia de vigilancia de CBP se arrastra de administración a administración: siempre se queda corta, siempre tiene problemas con los proveedores y problemas de contratación y problemas de desperdicio y problemas de abuso", manifiesta Maas. "Lo que cambia a menudo es la retórica y el teatro a su alrededor".
El DHS señaló en un informe de 2024 que el CBP ha tenido históricamente dificultades para obtener datos "biográficos y biométricos" de las personas que abandonan el país, sobre todo si lo hacen por tierra. Esto significa que es difícil hacer un seguimiento de las personas que se autodeportan del país, algo que la administración está animando a hacer a cientos de miles de personas. La reciente solicitud de información de la CBP solo menciona los vehículos de entrada, no los de salida, lo que significa que actualmente no está preparada para utilizar el reconocimiento facial para rastrear las autodeportaciones.
CBP no respondió a la solicitud de comentarios de WIRED.
El reconocimiento puede ir más allá
La solicitud de información de CBP se produce menos de tres semanas después de que 404 Media revelara que el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas está pagando a la empresa de software Palantir 30 millones de dólares para construir una plataforma que permitiría a la agencia realizar "análisis completos de objetivos de poblaciones conocidas." Según una justificación del contrato publicada unos días después, la plataforma, llamada ImmigrationOS, daría al Servicio de Control de Inmigración y Aduanas (ICE) "visibilidad casi en tiempo real" sobre las personas que se autodeportan de EE UU, con el objetivo de tener cifras exactas sobre cuántas personas lo están haciendo. Sin embargo, el ICE no especificó de dónde obtendría los datos para alimentar ImmigrationOS.
En el documento del ICE que justifica el pago a Palantir por ImmigrationOS, la agencia no especifica de dónde obtendría Palantir los datos para alimentar la herramienta. Sin embargo, sí señala que Palantir podría crear ImmigrationOS configurando el sistema de gestión de casos que la empresa ha proporcionado al ICE desde 2014. Este sistema de gestión de casos integra toda la información que el ICE puede tener sobre una persona a partir de registros de investigación o bases de datos gubernamentales, según una evaluación de privacidad del gobierno publicada en 2016.
No está claro si el sistema puede haber integrado nuevas fuentes de datos en la última década. Pero en el momento de la evaluación, el sistema almacenaba información sobre los atributos físicos de una persona, como el color del pelo y de los ojos, la altura y el peso, y cualquier cicatriz o tatuaje, así como cualquier "dato relacionado con la ubicación" procedente de "dispositivos de seguimiento encubiertos", y cualquier dato procedente de lectores de matrículas, que pueden proporcionar un historial detallado de dónde va una persona en su vehículo y cuándo.