Sistemas biométricos en contextos de desplazamiento forzoso

Rocío Naranjo Sandalio

Investigadora predoctoral en derecho 

El uso de biometría en contextos de desplazamiento forzoso 

El uso de datos biométricos es ya una práctica generalizada en respuestas humanitarias a situaciones de desplazamiento forzoso. Los datos biométricos de poblaciones desplazadas son recogidos y verificados por gobiernos y organizaciones humanitarias con diferentes propósitos y en diferentes fases del ciclo de desplazamiento, desde la identificación y registro hasta para el acceso a ayuda humanitaria o procesamiento de solicitudes de asilo, reasentamiento o reunificación familiar. Este uso creciente de biometría para la identificación y registro de personas desplazadas ha perseguido entre otras cosas garantizar el acceso a documentos de identificación, aumentar la eficiencia en la provisión de ayuda humanitaria, evitar fraudes en el acceso a asistencia y protección y mejorar la rendición de cuentas a donantes y poblaciones afectadas.  

Los modelos de identificación biométrica usan sistemas de inteligencia artificial (IA) para reconocer rasgos biológicos como rasgos faciales, iris, huellas dactilares o la voz. La identificación biométrica ocurre principalmente mediante el uso de sistemas de aprendizaje profundo basados en redes neuronales artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro humano para encontrar patrones y formas en grandes conjuntos de datos. Un ejemplo de sistema de IA comúnmente usado para la identificación de biometría son las Redes Neuronales Convolucionales que usan sistemas de aprendizaje profundo para la identificación de imágenes.

El Alto Comisionado de Naciones Unidas para los Refugiados (ACNUR), por ejemplo, usa desde 2015 el Sistema de Gestión de Identidad Biométrica (BIMS) – desarrollado por Accenture – que utiliza las diez huellas dactilares y dos iris de personas desplazadas para crear un registro biométrico que está disponible en todas las localizaciones en las que ACNUR utiliza BIMS. Este sistema busca entre otras cosas evitar los registros múltiples de una misma persona y minimizar los riesgos de perdida de datos.

Riesgos asociados al uso de datos biométricos de personas desplazadas

Los datos biométricos procesados únicamente para la identificación de individuos son considerados datos sensibles. En Europa, por ejemplo, este tipo de datos están sujetos a condiciones de tratamiento más restrictivas y requieren la adopción de medidas de salvaguardia adicionales. Cuando se trata de grupos vulnerables como poblaciones desplazadas, la sensibilidad en el procesamiento de datos biométricos se amplifica por los riesgos que dicho proceso implica para la seguridad de estos grupos. Y es que, a pesar de los múltiples beneficios que arroja el uso de biometría para el registro y verificación de identidad de poblaciones desplazadas, son muchos también los riesgos asociados a esta práctica.

La calidad de los resultados producidos por sistemas de IA está intrínsicamente ligada a la calidad de los datos usados para entrenar a los algoritmos que están detrás de estos sistemas, así como a la precisión y la idoneidad de los propios algoritmos. Si los datos usados para entrenar al algoritmo están incompletos, son incorrectos, o de mala calidad, esto tendrá un impacto en la capacidad del sistema de IA de identificar correctamente a individuos con base a un análisis de biometría. De la misma manera, si los datos usados para entrenar a los algoritmos contienen sesgos, estos pueden verse reproducidos en los resultados arrojados por el sistema de IA y eventualmente llevar a prácticas discriminatorias. Cuando se trata de algoritmos de aprendizaje profundo, el llamado ‘problema de caja negra’ dificulta la posibilidad de entender de dónde viene el sesgo y así poder corregirlo.

Existe además un riesgo asociado con la insuficiencia o fallo en la implementación de medidas de seguridad para proteger el acceso a datos biométricos. Las bases de datos de organizaciones humanitarias y gubernamentales que albergan información biométrica de personas desplazadas, como cualquier base de datos, están expuestas a amenazas de filtración de datos con la diferencia de que estas contienen información muy sensible sobre grupos extremamente vulnerables. A diferencia de otros tipos de datos, los datos biométricos de una persona son únicos y no pueden alterarse cuando se produce una filtración o acceso no autorizado a los mismos. Para las personas refugiadas, estas fallas de seguridad pueden tener consecuencias devastadoras ya que la exposición de sus datos personales puede llevar por ejemplo a represarías por parte de los agentes de persecución. Esto fue lo que sucedió por ejemplo en 2014, cuando una filtración masiva de información contenida en bases de datos del gobierno Australiano dejó disponible online una gran cantidad de información personal sobre solicitantes de asilo que se encontraban en centros de detención en Australia. Parte de las pruebas presentadas ante el Tribunal de Apelación Administrativo de Australia que decidía sobre el caso, indicaban que esa información fue usada para amenazar y perseguir a familiares de los solicitantes de asilo en sus países de origen. El Comité Internacional de la Cruz Roja también sufrió un ataque cibernético en 2022 que dejó expuesta la información personal de más de 500,000 individuos que recibieron asistencia de la organización.

Otro de los riesgos del uso de datos biométricos en contextos de desplazamiento forzoso tiene que ver con las prácticas de intercambio de datos. En las manos equivocadas, los datos biométricos de personas desplazadas pueden exacerbar su vulnerabilidad y exponerlos a nuevas amenazas y riesgos de protección. A pesar de que la mayoría de las organizaciones humanitarias cuentan con políticas internas de protección de datos, estas presentan diferentes niveles de protección en lo relativo al intercambio de datos con terceros, y no son siempre accesibles para el personal en terreno. Esto sin contar con que, en muchos casos, las organizaciones humanitarias operan en países donde no existen sistemas de protección de datos o estos no son los suficientemente robustos como para ofrecer garantías suficientes. En los últimos años ha habido algunos relatos de manejo inadecuado de datos biométricos e intercambio de datos con terceros por parte de organizaciones humanitarias que han despertado algunas preocupaciones entre organizaciones de derechos humanos. Un informe de 2021 de Human Rights Watch argumentaba que ACNUR compartió datos biométricos de refugiados rohingya en Bangladesh con el gobierno del país – sin el consentimiento de los afectados – el cual los compartió a su vez con el gobierno de Myanmar para efectos de verificación de identidad para potenciales repatriaciones. ACNUR por su lado alegó haber cumplido con la política interna de protección de datos y haber obtenido el consentimiento de los refugiados afectados para este procesamiento de sus datos personales.

Conclusión 

Estos son sólo algunos de los riesgos derivados del uso de datos biométricos de poblaciones desplazadas. Los avances y nuevas oportunidades que los sistemas de IA traen para el uso de tecnologías biométricas, junto con la expansión del uso de este tipo de datos en el sector humanitario requiere una reflexión sobre el valor añadido y el coste-beneficio del uso de estas tecnologías (cuándo, cómo, porqué y por quién) en comparación con los riesgos existentes.