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Wie Strafverfolgungsbehörden interessante Personen verfolgen können, ohne auf Gesichtserkennung angewiesen zu sein

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Die schiere Menge an Videobeweisen, die den Ermittlungsteams zur Verfügung steht, hat ein beispielloses Ausmaß erreicht. Nach Angaben des Bureau of Justice AssistanceBei etwa 80 % der Straftaten handelt es sich um irgendeine Form von Videobeweis, und dieser Trend zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung.

Verschiedene Quellen tragen zu diesem Zustrom an Videobeweisen bei, von Überwachungskameras und Verkehrsaufnahmen bis hin zu Körperkameras, Dashcams und Handgeräten. 97 % der Amerikaner besitzen ein Mobilgerät, ist die Verfügbarkeit solcher Aufnahmen sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor allgegenwärtig geworden. Darüber hinaus verstärkt der weit verbreitete Einsatz von am Körper getragenen Kameras durch örtliche Polizeibehörden und Sheriffbüros die Verbreitung von Videobeweisen weiter: Über 47 % der Allzweck-Strafverfolgungsbehörden und 80 % der großen Polizeidienststellen verwenden am Körper getragene Kameras.

Einsatz von KI bei der Überprüfung von Videobeweisen

Traditionell erforderte die Analyse von Videomaterial arbeitsintensive manuelle Überprüfungsprozesse, doch Fortschritte in der KI-Technologie haben eine Automatisierung und eine beschleunigte Analyse von Videobeweisen ermöglicht.

Beispielsweise kann ein 10-minütiges Video jetzt innerhalb von Minuten analysiert werden, anstatt Stunden für die manuelle Überprüfung aufzuwenden. In ähnlicher Weise können KI-Algorithmen interessante Personen über mehrere Videodateien und -formate hinweg verfolgen und potenzielle Übereinstimmungen anhand spezifischer Merkmale von Personen identifizieren.

Ein entscheidender Vorteil von KI für die öffentliche Sicherheit liegt in ihrer Fähigkeit, umfangreiche Datensätze schnell und in Echtzeit zu analysieren. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen zeichnen sich KI-Plattformen dadurch aus, dass sie Muster erkennen, Anomalien erkennen und potenzielle Bedrohungen mit erhöhter Präzision vorhersagen können.

Diese Fähigkeit versetzt Strafverfolgungsbehörden (LEAs) – darunter Ersthelfer und andere Interessenvertreter der öffentlichen Sicherheit – in die Lage, Sicherheitsprobleme effektiv anzugehen und die Ressourcenzuweisung proaktiv und effizient zu optimieren, während die Menschen gleichzeitig über den Automatisierungsprozess auf dem Laufenden bleiben und diese Teammitglieder in die Lage versetzt werden, zu arbeiten mit besseren Daten in kürzerer Zeit.

Durch den Einsatz bestimmter KI-Lösungen können Strafverfolgungsbehörden die Videobeweisanalyse optimieren, indem sie Bilder aus verschiedenen Dateien verbinden, um eine umfassende Darstellung von Personen, Ereignissen und Zeitplänen zu erstellen. Dies erhöht die Effizienz und Effektivität von Ermittlungen sowohl innerhalb als auch außerhalb des juristischen Bereichs erheblich.

Dennoch hat der Einsatz von KI bei Ermittlungen Bedenken hinsichtlich der Datenschutzgesetze und des Schutzes personenbezogener Daten (PII) geweckt, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Frage liegt, wie Gesichtserkennungstechnologie eingesetzt werden kann, ohne diese Rechte zu verletzen.

Glücklicherweise gibt es mit dem Aufkommen modernster KI-Technologien nun einen alternativen Ansatz zur Verfolgung von Personen, die Sie interessieren, über Videodateien hinweg, der nicht auf Gesichtserkennung angewiesen ist.

KI, die personenbezogene Daten schützt

Es gibt alternative KI-Modelle, die der Integrität personenbezogener Daten Priorität einräumen und es Ermittlern ermöglichen, relevante Informationen zu identifizieren, ohne sich auf Gesichtserkennung oder andere biometrische Marker verlassen zu müssen, die die Privatsphäre gefährden könnten. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur den Analyseprozess, sondern verringert auch die mit der Videoüberwachung verbundenen Datenschutzrisiken.

Priorisierung der Privatsphäre ohne Einbußen bei der Geschwindigkeit

Die Bedeutung der Zeit kann nicht genug betont werden. In Fällen vermisster Personen sind die ersten 48 Stunden entscheidend, da die Beweise aktuell bleiben und die Wahrscheinlichkeit höher ist, die Person ausfindig zu machen. Durch den Einsatz von KI zur Beschleunigung der Überprüfung von Videobeweisen können Strafverfolgungsbehörden die Wahrscheinlichkeit erhöhen, vermisste Personen zu finden und interessante Personen zu identifizieren.

In Situationen, in denen Gesichtserkennung weder praktikabel noch ethisch vertretbar ist, ist die Technologie zur Erkennung menschenähnlicher Objekte (HLO) unverzichtbar. Mit der HLO-Erkennung identifiziert eine KI-Engine Personen anhand spezifischer Merkmale, auf deren Erkennung sie trainiert wurde, wie etwa Kleidung, Piercings oder Schuhe. Durch die Lokalisierung der Fälle, in denen diese Merkmale auftreten, optimiert die KI den Prozess der Überprüfung umfangreicher Videoaufnahmen und erhöht so die Zeiteffizienz.

Zu den Anwendungsfällen für die HLO-Erkennung gehören die Identifizierung von Opfern, die Identifizierung und Festnahme von Verdächtigen, die Identifizierung von Zeugen und mehr.

Auf andere Weise hilft KI den Strafverfolgungsbehörden dabei, Personen in Videoaufnahmen zu lokalisieren

Neben der Identifizierung von Personen ohne den Einsatz von Gesichtserkennung bietet KI weitere Methoden, die menschlichen Analysten und Ermittlern helfen können, Personen zu verfolgen, wichtige Zeitpläne festzulegen und wichtige Informationen zu sammeln – wodurch sie von mühsamen Aufgaben befreit werden, sodass sie mehr Zeit für ihre Aufgaben aufwenden können Gemeinschaften.

Big Data und Predictive Analytics

Im Bereich der Suchfunktionen revolutioniert KI Big Data und prädiktive Analysen und bietet entscheidende Fortschritte:

  • Umfangreiche Datensätze, darunter Social-Media-Inhalte und öffentliche Aufzeichnungen, werden genutzt, um potenzielle Standorte und Verhaltensmuster einer Person vorherzusagen.
  • Die prädiktive Modellierung ermöglicht es Ermittlern, Suchparameter zu verfeinern und Ressourcen in Bereiche zu lenken, in denen sie voraussichtlich die größte Wirkung erzielen.
  • Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden genutzt, um Social-Media-Beiträge zu durchsuchen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Suche nach interessanten Personen erleichtern.

Geoanalyse

Mithilfe geografischer Informationssysteme (GIS) spielen Geländekartierung und -analyse eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Such- und Rettungseinsätzen. Durch die KI-Integration werden diese Prozesse automatisiert und so die Präzision der Geodatenanalyse erhöht. Diese Automatisierung ermöglicht es Ermittlern, große Datensätze schnell zu verarbeiten und Muster zu erkennen, die bei Verwendung herkömmlicher Methoden übersehen werden könnten.

Fahrzeugverfolgung

Die Verfolgung von Personen über Videoaufnahmen hinweg funktioniert nur, wenn sie für die Kamera sichtbar sind, was zum Problem werden kann, wenn sie in ein Fahrzeug gelangen. Um darauf zu reagieren, gibt es KI-Tracking-Lösungen, die nahtlos von der Personenverfolgung zur Fahrzeugverfolgung übergehen können. Auf diese Weise kann die Polizei weiterhin Personen ausfindig machen und die Integrität des Zeitablaufs des Falles wahren.

Zukünftige Trends und Anwendungen von KI bei der Suche nach vermissten Personen

Der Weg der KI in der öffentlichen Sicherheit ist auf die Zusammenarbeit zwischen LEAs und Technologieunternehmen ausgerichtet. Durch diese Art von Partnerschaft ist die Entwicklung leistungsfähigerer und effizienterer KI-gesteuerter Tools möglich, die die Effektivität von Such- und Rettungseinsätzen steigern und auf andere relevante Anwendungen ausgeweitet werden. Eine dieser Möglichkeiten besteht darin, KI für Früherkennungs- und Interventionsstrategien zu nutzen, um durch robuste Überwachung und Analyse dem Verschwinden von Personen vorzubeugen.

Im Zuge des weiteren technologischen Fortschritts können wir mit der Entstehung neuer KI-gestützter Tools und Methoden rechnen, die möglicherweise verbesserte biometrische Erkennungsfähigkeiten und verfeinerte Prognosemodellierungstechniken umfassen.

Für öffentliche Sicherheitsbehörden bleibt der Zugang zu den richtigen Werkzeugen von entscheidender Bedeutung, um sich in der sich entwickelnden Ermittlungslandschaft zurechtzufinden – und die Einführung von KI, die Strafverfolgungsbehörden effektiver, genauer und leichter verfügbar machen kann, ist ein großer Fortschritt.

Abschließende Gedanken: KI trägt dazu bei, ein Gleichgewicht zwischen Privatsphäre und öffentlicher Sicherheit aufrechtzuerhalten

Mit der zunehmenden Integration von KI in die Strafverfolgung wird es immer wichtiger, ein Gleichgewicht zwischen dem Schutz der Privatsphäre und der Gewährleistung der öffentlichen Sicherheit zu finden. Während KI verspricht, die öffentlichen Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern, birgt sie auch das Potenzial für Datenschutzverletzungen und Autoritätsmissbrauch. Mit den richtigen Sicherheitsvorkehrungen und Praktiken kann KI dazu genutzt werden, dem Gemeinwohl zu dienen und es zu unterstützen.

Für Organisationen wird es von entscheidender Bedeutung sein, ethische und rechtliche Rahmenbedingungen zu schaffen, um den Einsatz von KI zu regeln und Datenschutzrechte zu schützen. Dies erfordert die Entwicklung von Gesetzesinitiativen und Richtlinien, die darauf abzielen, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Aufsicht über KI-gesteuerte Systeme zu fördern.

Es wird auch wichtig sein, Best Practices wie Datenanonymisierung und strenge Sicherheitsprotokolle zu implementieren, die dazu beitragen, die mit KI-Technologien verbundenen Risiken zu mindern. Letztendlich wird die Priorisierung des Datenschutzes weiterhin ein Grundpfeiler der Initiativen zur öffentlichen Sicherheit bleiben und das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Strafverfolgung stärken.

Jon Gacek führt Der Geschäftsbereich von Veritone, Bereitstellung KI-gestützter Lösungen für die Bereiche Regierung, Recht und Compliance. Jon ist begeistert von der Bereitstellung flexibler, skalierbarer und zukunftssicherer KI-Technologien, die Kosten-, Zeit- und Ressourceneffizienz steigern und gleichzeitig zur Sicherheit unserer Gemeinden beitragen. Jon verfügt über 18 Jahre Erfahrung in der Führungsebene börsennotierter Unternehmen, unter anderem als Präsident und CEO von Quantum, und war Prüfungspartner bei PwC.