Le risque que les données du génome soient liées à des photos sur les réseaux sociaux s’avère très faible

Le risque que les données du génome soient liées à des photos sur les réseaux sociaux s'avère très faible

Fig. 1. Efficacité de l’appariement des photos d’individus à leurs séquences d’ADN dans OpenSNP.(A) Taux de réussite pour la première correspondance pour l’ensemble de données réel. (B) Taux de réussite pour le top 5 des correspondances pour l’ensemble de données réel. (C) Taux de réussite pour le top 1 des correspondances dans l’ensemble de données Synthetic-Ideal. (D) Courbe ROC pour 126 individus. (A) à (C) présentent les résultats du succès d’appariement en fonction de la taille de la population (le nombre de génomes individuels auxquels associer une image de visage) pour un k fixe. Crédit : DOI : 10.1126/sciadv.abg3296

Un trio de chercheurs de l’Université Washington à St. Louis et de l’Université Vanderbilt a découvert un faible risque pour les personnes liées à des photographies sur des sites de médias sociaux après avoir fait analyser leur génome par certaines institutions. Dans leur article publié dans la revue Avancées scientifiques, Rajagopal Venkatesaramani, Bradley Malin et Yevgeniy Vorobeychik décrivent les manières dont ils ont testé la possibilité de lier des données génomiques accessibles au public à des photographies accessibles au public.

Dans un passé récent, certains médias ont affirmé que les personnes qui soumettent des échantillons d’ADN à des sites tels que 23andMe risquaient de voir leurs données génomiques liées à des photos d’elles sur des sites de médias sociaux. L’idée a été qu’il y a des informations dans l’ADN qui font que les gens ressemblent à ce qu’ils sont. Et si ces informations pouvaient être extraites, elles pourraient être utilisées pour comparer à quoi elles devraient ressembler avec des photographies accessibles au public et ainsi les suivre. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont cherché à savoir si de telles affirmations sont probables.

Le travail consistait à utiliser des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour découvrir à quoi les gens pourraient ressembler en fonction de leurs traits génétiques individuels. .

En examinant leurs résultats, les chercheurs ont découvert que leur système était incapable d’établir des correspondances dans la plupart des cas : plus l’ensemble de données était volumineux, moins il y avait de correspondances. Mais ils ont également constaté que si les photographies étaient de haute qualité, le nombre de correspondances augmentait. Ils ont également découvert que le facteur le plus limitatif était la capacité des algorithmes à détecter la couleur des yeux sur des photographies accessibles au public en raison de leur faible qualité. Ils suggèrent qu’il est très peu probable qu’une personne puisse être identifiée visuellement via ses données génomiques, du moins compte tenu de la technologie actuelle. Ils ont également découvert que l’ajout de petites perturbations dans les photographies réduisait considérablement le nombre de correspondances que leur système pouvait trouver, suggérant qu’il serait trivial d’éviter de lier des données génétiques à des photographies.


Données de photo Flickr utilisées pour prédire l’emplacement des personnes


Plus d’information:
Rajagopal Venkatesaramani et al, Ré-identification d’individus dans des ensembles de données génomiques à l’aide d’images de visage publiques, Avancées scientifiques (2021). DOI : 10.1126/sciadv.abg3296

© 2021 Réseau Science X

Citation: Risque que les données du génome soient liées à des photos sur les réseaux sociaux jugées très petites (2021, 18 novembre) récupérées le 18 novembre 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-11-genome-tied-photos-social- media.html

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