A Alfândega e Proteção de Fronteiras dos Estados Unidos está pedindo que empresas de tecnologia apresentem propostas para uma ferramenta de reconhecimento facial em tempo real que possa tirar fotos de todas as pessoas em um veículo em uma travessia de fronteira, incluindo qualquer pessoa nos bancos traseiros, e pareá-las com documentos de viagem, de acordo com um documento publicado em um registro federal na semana passada.
O pedido de informação, ou RIF, diz que a CBP já possui uma ferramenta de reconhecimento facial que tira uma foto de uma pessoa em um porto de entrada e compara com documentos de viagem ou identidade que alguém entrega a um agente da fronteira, bem como outras fotos desses documentos já “em posse do governo”.
“Entradas confirmadas biometricamente nos Estados Unidos são acrescentadas ao registro de travessia do viajante”, diz o documento.
Uma agência sob o Departamento de Segurança Interna, a CBP afirma que sua ferramenta de reconhecimento facial “está atualmente operando nos ambientes aéreo, marítimo e terrestre para pedestres”. O objetivo da agência é trazê-la para “o ambiente de veículos terrestres”. De acordo com uma página no site da CBP atualizada na semana passada, a agência está atualmente “testando” como fazer isso. O RIF diz que esses testes demonstram que, embora esta ferramenta de reconhecimento facial tenha “melhorado”, ela nem sempre consegue obter fotos de todos os passageiros do veículo, especialmente se estiverem na segunda ou terceira fileira.
“Comportamento humano, múltiplas fileiras de passageiros do veículo e obstáculos ambientais apresentam desafios únicos para o ambiente do veículo”, diz o documento. A CBP afirma que deseja que um vendedor privado forneça uma ferramenta que “augmente as imagens dos passageiros” e “capture 100% dos passageiros do veículo”.
Dave Maass, diretor de investigações da Electronic Frontier Foundation, recebeu um documento da CBP por meio de um pedido de registro público que revela os resultados de um teste de 152 dias que a agência conduziu em seu sistema de reconhecimento facial de porto de entrada de late 2021 a early 2022. O documento que Maass obteve foi reportado pela primeira vez pelo The Intercept.
Maas disse que o que mais se destacou para ele foram as taxas de erro. Câmeras na travessia de Anzalduas na fronteira do México com McAllen, Texas, capturaram fotos de todos no carro apenas 76% do tempo, e desses, apenas 81% atenderam aos “requisitos de validação” para corresponder seu rosto com seus documentos de identificação.
A iteração atual do sistema combina a foto de uma pessoa com seus documentos de viagem em um reconhecimento facial um-para-um. O principal risco aqui, diz Maas, é o sistema não reconhecer que alguém corresponde a seus próprios documentos. Isso difere do reconhecimento facial um-para-muitos, que a polícia pode usar para identificar um suspeito com base em uma foto de vigilância, onde o principal risco é alguém receber um erro positivo falso e ser falsamente identificado como suspeito.
Maas diz que é incerto se as taxas de erro da CBP se devem principalmente às câmeras ou ao próprio sistema de pareamento. “Não sabemos quais disparidades raciais, disparidades de gênero, etc., surgem com esses sistemas”, diz ele.
Como reportado pelo The Intercept em 2024, a Diretoria de Ciência e Tecnologia do DHS emitiu um pedido de informação em agosto que é semelhante ao que a CBP publicou na semana passada. No entanto, o documento do DHS atualmente parece estar indisponível.
Maas acrescenta que é importante lembrar que o empenho da CBP em ampliar e melhorar sua vigilância não é único para a atual administração Trump.
“A estratégia de vigilância da CBP se estende de administração para administração – ela sempre falha, sempre tem problemas com vendedores e contratos, problemas de desperdício e questões de abuso,” diz Maas. “O que muda muitas vezes é a retórica e o teatro em torno disso.”
O DHS observou em um relatório de 2024 que a CBP historicamente teve dificuldades em obter dados “biográficos e biométricos” de pessoas que saem do país, particularmente se elas saem por terra. Isso significa que é difícil para ela rastrear pessoas que se auto-reportam ao deixar o país, algo que a administração está incentivando centenas de milhares de pessoas a fazer. O recente pedido de informação da CBP menciona apenas veículos de entrada, não veículos de saída, significando que atualmente não está configurado para usar reconhecimento facial para rastrear auto-departuras.
A CBP não respondeu ao pedido de comentário da WIRED.
O pedido de informação da CBP vem menos de três semanas após 404 Media revelar que a Imigração e Controle de Alfândega está pagando à empresa de software Palantir $30 milhões para construir uma plataforma que permitiria à agência realizar uma “análise completa de alvos de populações conhecidas”. De acordo com uma justificativa de contrato publicada alguns dias depois, a plataforma, chamada ImmigrationOS, daria ao ICE “visibilidade quase em tempo real” sobre pessoas se auto-deportando dos EUA, com o objetivo de ter números precisos sobre quantas delas estão fazendo isso. No entanto, o ICE não especificou de onde obteria os dados para alimentar o ImmigrationOS.
No documento do ICE que justifica pagar à Palantir pelo ImmigrationOS, a agência não especifica de onde a Palantir obteria os dados para alimentar a ferramenta. No entanto, observa que a Palantir poderia criar o ImmigrationOS configurando o sistema de gerenciamento de casos que a empresa forneceu ao ICE desde 2014. Esse sistema de gerenciamento de casos integra todas as informações que o ICE pode ter sobre uma pessoa, provenientes de registros de investigação ou bancos de dados governamentais, de acordo com uma avaliação de privacidade do governo publicada em 2016.
Não está claro se o sistema pode ter integrado novas fontes de dados ao longo da última década. Mas, na época da avaliação, o sistema armazenava informações sobre atributos físicos de alguém – como cor e comprimento do cabelo, altura e peso, e qualquer cicatriz ou tatuagem – bem como quaisquer “dados relacionados à localização” de “dispositivos de rastreamento encobertos”, e quaisquer dados de leitores de placas de veículos, que podem fornecer um histórico detalhado sobre onde uma pessoa vai em seu veículo e quando.