Skynet, el programa secreto de la NSA creado para matar

Cuando en mayo de 2014 Michael Hayden (ex director tanto de la NSA como de la CIA) afirmó en una conferencia académica, “Sí, matamos a la gente basándonos en sus metadatos”, sin duda hablaba de Skynet. La existencia de este programa secreto de la NSA (encargado, entre otros, de intervenir las redes de comunicaciones electrónicas mundiales) fue revelada por primera vez en abril de 2015 por The Intercept, a partir de documentos proporcionados por el ex agente de la inteligencia estadounidense Edward Snowden, huido a Rusia para escapar a la justicia de su país.

Probablemente para demostrar su sentido del humor, los oficiales de la NSA tomaron el nombre de la famosa película de Hollywood “Terminator” (en la cual “Skynet” era un peligroso sistema informático que había decidido aniquilar a la humanidad a través del lanzamiento de bombas nucleares…). En el mundo real, el programa Skynet se desplegó en Pakistán para identificar y localizar electrónicamente a miembros y mensajeros de Al Qaeda, con el objetivo de matarlos con drones controlados a distancia desde Estados Unidos o desde bases militares en el exterior.

Masas de “metadatos”

Según los documentos revelados en abril por el periódico francés Le Monde, Skynet funciona como una aplicación normal de gestión comercial de Big Data. En primer lugar, el programa recoge masas de “metadatos” (registros de actividad que sirven para identificar la naturaleza de un mensaje o comunicación), especialmente los relativos a la telefonía móvil (ubicación, número de la tarjeta SIM, historial de llamadas, tiempo de conversación…). En total, son 80 las categorías de datos que son extraídas y analizadas. “La hipótesis fundamental es que el patrón vital [pattern of life] de los objetivos a identificar sea muy diferente del de la gente común”, escribió Le Monde.

Separar “terroristas” e “inocentes” a través de algoritmos

Skynet se basa en un conjunto de datos a partir del cual los usuarios de teléfonos móviles son clasificados en dos únicas categorías: “terroristas” e “inocentes”. Pero, ¿cómo saber quién es terrorista y quién es inocente? Los documentos sugieren que la NSA utiliza los datos personales de los miembros ya conocidos de Al Qaeda para establecer un perfil abstracto de “terrorista” basándose en sus pautas de comportamiento o patrón vital, que luego se compara con todos los demás perfiles. Una serie de algoritmos genera entonces una puntuación para cada individuo, con un umbral predeterminado que sentencia su pertenencia o no a Al Qaeda: si la puntuación de un individuo está por encima del umbral es considerado “terrorista”, y si el resultado es menor, se entiende que es “inocente”.

Ejemplo de análisis de redes sociales para la detección de “sospechosos”

Ejemplo de análisis de redes sociales para la detección de “sospechosos”

La NSA establece entonces una especie de “margen de seguridad” en la elección de dicho umbral para garantizar que solamente un porcentaje de personas con indicios numéricos de pertenecer a un grupo terrorista sean finalmente clasificadas como tales. Según los documentos filtrados por Edward Snowden, la agencia ha elegido el 50%: la mitad de los “terroristas” son para ella inocentes o “falsos positivos”, mientras que la mitad de los terroristas que no han sido detectados son clasificados como “inocentes”, es decir, son “falsos negativos”.

Resultados “no válidos”

Comparando los datos de 100.000 individuos con siete teléfonos de conocidos terroristas, la NSA determina un porcentaje de “falsos positivos”. Cuando el sistema acierta el 50% de veces en la clasificación de posibles “terroristas”, el algoritmo determina en última instancia un 0.18% de falsos positivos, o incluso 0.008% para su versión mejorada.

“En realidad, estos resultados no son científicamente válidos”, dice Le Monde. “Este método no permite la generalización deseada debido a que los 100.000 individuos son seleccionados al azar, mientras que siete terroristas vienen de un lote ya conocido. […] Habría tenido que mezclar los “terroristas” con la población en general antes de elegir una muestra aleatoria, pero sería poco práctico debido a su pequeño número (siete en total)”.

Este error puede parecer insignificante, pero es realmente muy importante: “0.008% de la población de Pakistán representa casi 15.000 inocentes injustamente acusados (y, al mismo tiempo, el 50% de los terroristas no será detectado porque su puntuación está por debajo del umbral fijado arbitrariamente). No obstante, aún no se sabe si todos los individuos clasificados como “terroristas” por Skynet son sistemáticamente asesinados por los drones después.