Os veículos modernos são cada vez mais equipados com tecnologias avançadas que melhoram a segurança e a facilidade da condução — mas que levantam também sérias preocupações com a privacidade dos condutores.
Atualmente, os carros usam câmaras e sensores para monitorizar inúmeros aspetos da experiência de condução, incluindo a atividade na cabine, a posição na faixa de rodagem e a velocidade.
Estas tecnologias são usadas, por exemplo, para alertar os condutores sobre fadiga do condutor, possíveis distrações ou excesso de velocidade — com grande impacto na segurança rodoviária e efeitos notórios na diminuição da sinistralidade.
Alguns veículos permitem mesmo que se use reconhecimento facial ou das impressões digitais para desbloquear a viatura.
Também as aplicações de GPS, como o Google Maps e o popular Waze são um apoio precioso à condução, recolhendo os nossos hábitos de deslocação e adivinhando com facilidade qual o nosso próximo destino.
No entanto, realça o Study Finds, esta vasta recolha de dados representa um significativo risco para a privacidade dos condutores.
Informações como identidade, hábitos de condução, locais visitados, local de trabalho e residência, podem ser reveladas, causando preocupação sobre como estes dados são utilizados e armazenados.
Um relatório recente da Fundação Mozilla criticou os fabricantes de automóveis pelas suas políticas de privacidade imperfeitas, e o uso dado pelas tecnológicas aos dados recolhidos está a ser debatido no Senado dos EUA.
O dilema enfrentado pelos condutores é o compromisso entre desfrutar destas funcionalidades avançadas e manter a privacidade.
Os carros recolhem dados através de sensores que monitorizam o ambiente, o estado do veículo e a condição do condutor.
Embora alguns destes dados não sejam pessoalmente identificáveis, outros tipos envolvem preocupações diretas com a privacidade, como câmaras que rastreiam os movimentos dos olhos do condutor.
Para equilibrar privacidade e conveniência, investigadores e especialistas da indústria estão a explorar tecnologias que preservam a privacidade.
Uma abordagem é a chamada aprendizagem automática federada, que permite a análise de dados sem centralizar informações sensíveis.
Um estudo da Universidade Internacional da Flórida, recentemente publicado na IEEE, sugere também o uso de blockchain com aprendizagem automática federada para aumentar a privacidade e segurança nos dados dos veículos.
Outras técnicas de preservação da privacidade incluem a ofuscação de localização, que mascara os dados exatos da localização dos utilizadores.
Apesar destes eventuais avanços tecnológicos, não há neste momento ainda forma de escapar a uma situação de compromisso: se quer mais segurança na estrada e mais comodidade, saiba que as está a trocar pelo possível incómodo de uma quebra de segurança… dos seus dados privados.
(ZAP )