Un delicado equilibrio: Proteger la privacidad mientras se garantiza la seguridad pública a través de Edge AI

En nuestra era moderna, las comunidades enfrentan varias amenazas emergentes a la seguridad pública: urbanización en aumento, tasas de delincuencia y la amenaza del terrorismo. Cuando se aborda la combinación de recursos de aplicación de la ley limitados y ciudades en crecimiento, el desafío de garantizar la seguridad pública se vuelve aún más difícil. Los avances en tecnología han permitido que los dispositivos de monitoreo y las cámaras hagan que los espacios públicos sean más seguros, pero esto a menudo tiene un costo.

Con una base instalada de casi 600 millones de cámaras de vigilancia, China tiene casi una cámara por cada dos personas, y fuera de China, las ciudades más vigiladas incluyen Delhi, Seúl, Moscú, Nueva York y Londres. Si bien es beneficioso para la seguridad pública, este aumento en la vigilancia tiene un costo significativo: la erosión de la privacidad personal. Muchas personas valoran sus derechos para permanecer anónimas y libres de un monitoreo constante, y la idea de que “Big Brother” los está vigilando puede crear conflictos entre la seguridad y la privacidad, lo que lleva a debates acalorados entre los responsables de las políticas.

Tecnología de Inteligencia Artificial para una Mayor Seguridad Pública

Recientemente, las cámaras han incorporado cada vez más la inteligencia artificial, desempeñando un papel creciente en la seguridad pública. Al integrar la IA en los sistemas de seguridad a nivel de cámara o de sistema de gestión de video, y incorporar la IA generativa, la IA puede ser muy atractiva para el monitoreo de la seguridad pública.

Los casos de uso de IA más comunes en los sistemas de vigilancia incluyen protección perimetral y control de acceso. Estas aplicaciones aprovechan tareas de IA como la detección de objetos, segmentación, metadatos de video y reidentificación para identificar rápidamente y con precisión a personas o comportamientos legítimos versus sospechosos o anormales y desencadenar respuestas en tiempo real.

Los sistemas de vigilancia con IA pueden ofrecer capacidades más matizadas y sofisticadas. Con la inteligencia artificial, los sistemas de vigilancia pueden incorporar la detección, identificación y respuesta a eventos de seguridad en tiempo real y con alta precisión. Si bien mejorar la seguridad y garantizar la seguridad pública es un beneficio, la inteligencia artificial también plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos, con algunas personas que expresan preocupación sobre el posible mal uso de información personal identificable. Donde se incorporan grandes cantidades de datos, es fundamental implementar medidas de protección de datos sólidas.

La IA en la Nube Enfrenta Desafíos de Privacidad

Las soluciones de IA basadas en la nube han ofrecido tradicionalmente capacidades de procesamiento poderosas mediante centros de datos centralizados, pero también presentan ciertas vulnerabilidades para la privacidad de los datos.

Cuando los datos se almacenan, o “en reposo”, el almacenamiento centralizado hace que los sistemas en la nube sean objetivos clave para los ciberataques. Los actores maliciosos pueden piratear estos sistemas, lo que lleva a graves violaciones de datos y posible exposición de datos. Sin embargo, si el procesamiento de datos se descentraliza y se realiza en los bordes de la red, los ataques se limitan al nodo específico que se piratea y una violación masiva de datos es más difícil. Además, los sistemas de procesamiento de datos en la nube deben cumplir con numerous regulaciones de privacidad de datos, lo que impone limitaciones sobre cómo se pueden analizar los datos sin procesar, lo que resulta en conocimientos limitados y posibles responsabilidades legales. El procesamiento en los bordes solo almacena y transmite la información mínima necesaria, lo que aún permite conocimientos profundos.

Mover datos desde y hacia la nube hacia los dispositivos crea puntos adicionales de vulnerabilidad. Al interceptar los datos durante la transmisión, los piratas informáticos pueden exponer información sensible y socavar la seguridad del sistema.

En general, un centro de datos en la nube es un punto único de falla que, si se ve afectado, podría afectar a muchas cámaras.

La IA en los Bordes Camina la Cuerda Floja entre la Privacidad y la Seguridad

La IA en los bordes ofrece una solución convincente para abordar estos desafíos, procesando los datos localmente en el dispositivo en sí en lugar de enviarlos a la nube. Si los datos se distribuyen, cada sistema puede adoptar algoritmos y capacidades diferentes, lo que presenta varias ventajas desde el punto de vista de la privacidad.

Al procesar los datos en el dispositivo, los sistemas de IA en los bordes minimizan la necesidad de transmitir información sensible a través de Internet, lo que reduce significativamente el riesgo de interceptación durante la transmisión. Al almacenar los datos localmente, el riesgo de un ciberataque masivo se limita, también. Si un dispositivo se ve comprometido, el alcance del ataque se puede contener en el dispositivo, en lugar de toda la red.

Finalmente, la IA en los bordes también permite la anonimización de los datos en el dispositivo en sí. Esto simplifica el proceso de mantener la esencia de los datos que se almacenan. La esencia de los datos se puede almacenar en el dispositivo de borde o en la nube sin exponer información personal identificable.

Críticamente, la IA en los bordes se puede diseñar para centrarse solo en eventos específicos. Por ejemplo, la IA en los bordes se puede programar para identificar instancias de violencia o comportamiento sospechoso, sin grabar continuamente las imágenes, lo que ayuda a mantener la privacidad de las personas en los espacios públicos. Otras herramientas, como la limitación de ancho de banda, pueden garantizar que los archivos de video no se envíen continuamente a la nube, lo que reduce el riesgo de violaciones de datos y preserva la privacidad individual.

Sin embargo, para que la IA en los bordes sea efectiva como una herramienta de seguridad, debe ser eficiente y poderosa, capaz de permanecer rentable y eficiente en términos de energía mientras procesa algoritmos complejos rápidamente. El hardware de IA, incluidos los procesadores de IA especializados de Hailo y los chips de alto rendimiento y bajo consumo, está haciendo que esto sea posible.

La IA en los bordes presenta una solución prometedora para el desafío de equilibrar la seguridad pública con la privacidad personal. Al procesar los datos localmente y imponer limitaciones inherentes a la transmisión y almacenamiento de datos, la IA en los bordes reduce los riesgos asociados con los sistemas basados en la nube. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, la IA en los bordes desempeñará un papel crucial en la creación de espacios públicos más seguros mientras respeta el derecho de las personas a permanecer anónimas, no solo mejorando la seguridad sino también generando confianza en los sistemas diseñados para protegernos.