Simon Randall, CEO og medgrunnlegger av Pimloc – Intervju-serie

Simon Randall er CEO og medgrunnlegger av Pimloc, et teknologiselskap dedikert til visuell personvernnhet og sikkerhet. Risikoen forbundet med videoovervåking har fundamentalt endret seg – vi gir alle uvisende vårt frihetsrom ved å gå ned en gate, gå inn i en butikk, gå på jobb eller se en idrettskamp. For å motvirke dette utvikler Pimloc systemer som vil tillate bedrifter og offentlige organisasjoner å øke sikkerheten og trekke ut verdifull analytics-data uten å kompromittere personlig personvernnhet.

Pimloc’s SecureRedact personvernnhetsplattform utnytter AI til å automatisk uskarpe personlige og sensitive data i fanget og live-sikkerhetsvideoer. Dette muliggjør at organisasjoner kan håndtere fotografering fra CCTV, kropps-bårne og dash-kameraer på en ansvarlig måte ved å beskytte og redigere personlige data, som ansikter og nummerplater.

Kan du forklare de viktigste funksjonene og fordelene med Pimloc’s Secure Redact personvernnhetsplattform?

Pimloc’s Secure Redact er en verdensledende video personvernnhetsplattform designet for selektiv anonymisering av personlige data i videoinnhold. Plattformen har to hovedkomponenter: den første detekterer personlige data innenfor videoopptak for redigering, og den andre tilbyr intelligente verktøy for rask gjennomgang og redigering av resultater.

Nøkkel funksjoner og fordeler med Secure Redact inkluderer:

• Automatisk uskarpning – Secure Redact uskarper automatisk alle personlige og sensitive data i både fanget og live-sikkerhetsvideo.
• Flere typer fotografering – Plattformen støtter forskjellige typer fotografering, inkludert CCTV, kropps-bårne kameraer, dash-kameraer og mer.
• Omfattende redigering – Den muliggjør redigering av alle videofiler for DSARs (Data Subject Access Requests), FOIAs (Freedom of Information Act requests), ROAs (Right of Access requests) og hendelsesvideoer.
• Ansvarlig live-video-bruk – Secure Redact tillater ansvarlig bruk av live-video med anonymiserte sanntids person- og kjøretøyanalyser, aktivitet-basert live-varsler og bredere data-delingsmuligheter.

En time med CCTV-fotografering kan inneholde over to millioner ansikter. Manuell redigering av personlige data fra hver enkelt ramme er en tidkrevende og kjedelig oppgave som krever betydelig oppmerksomhet på detaljer. Sammensatte ledere kan trenge dager eller til og med uker for å redigere bare noen minutter med video. Ved å beskytte alle personlige data i video som standard, kan bedrifter forbli kompatible mens de deler videoinnhold internt eller med tredjeparter.

Hvordan utnytter Secure Redact AI til å automatisere redigering av personlige og sensitive data i videoopptak?

Secure Redact bruker avanserte maskinlærings- og datavisjons-teknikker til å gjenkjenne og redigere personlig identifiserbar informasjon (PII) i forskjellige bilde- og video-sammenhenger, som ansikter og nummerplater.

Pimloc’s AI-modeller detekterer og redigerer PII nøyaktig, selv under utfordrende forhold. Disse dyp-lærings-algoritmene er trent på domene-spesifikke videoer fra kilder som CCTV, kropps-bårne kameraer og vei-undersøkelses-fotografering.

AI-en utnytter overvåket læring og proprietære dyp-lærings-teknikker, trent på en stor variasjon av bilder og video-rammer fra forskjellige miljøer og kameraer. Dette muliggjør detektering av PII i videoer, selv når kvaliteten er lav.

I motsetning til mange visuelle AI-systemer trent på offentlige bilder fra sosiale medier og foto-biblioteker, er Pimloc’s modeller spesifikt tilpasset å håndtere sikkerhets-fotografering. Dette inkluderer varierende vinkler, posisjoner og scener typiske for CCTV, kropps-bårne kameraer og dash-kameraer. Kropps-bårne kameraer presenterer utfordringer på grunn av deres bevegelse, som forårsaker betydelig risting og rotasjon.

Bevegelige kameraer kompliserer person-sporing, da ramme-til-ramme-bevegelse kan gjøre standard sporings-teknikker ineffektive. Sporings-teknikker er essensielle for å holde en person, som en mistenkt eller person av interesse, synlig i en video-klipp.

Mange andre AI-brukstilfeller kan håndtere middelmådig ytelse, siden de gir indikative svar og/eller bruker flere rammer til å klassifisere en enhet. Men for personvernnhet, må vår AI generalisere over en høyt diversifisert korpus av sikkerhets-fotografering og oppnå en svært høy nivå av nøyaktighet for å gi nytte og beskyttelse.

Hva er de viktigste forskjellene i data-personvernnhets-reguleringer mellom USA og Storbritannia/EU, og hvordan håndterer Pimloc disse forskjellene?

Historisk sett har USA ligger etter Storbritannia og EU når det gjelder data-personvernnhets-reguleringer. Men med fremveksten av føderale og delstats-lover, er overholdelse blitt stadig viktigere for amerikanske organisasjoner.

I USA er den primære rammen for data-personvernnhet den amerikanske personvernnhets-loven (APRA), som for tiden vurderes av Kongressen. APRA har som mål å etablere nasjonale forbruker-data-personvernnhets-rettigheter og sette standarder for data-sikkerhet, med mål om å unifisere de eksisterende løsningene for statlige og føderale data-beskyttelses-tiltak.

Lignende til Den europeiske unions generelle personvernnhets-forordning (GDPR) fra 2016, fokuserer APRA på å beskytte personlig informasjon og gi større kontroll over deres data til enkeltpersoner, inkludert video-data. Uansett potensielle endringer eller ikke-gjennomføring av APRA, sikrer den evoluerende landskapet at video-data-personvernnhet forblir en kritisk overvegelse i vår digitale tid.

Pimloc’s Secure Redact håndterer disse reguleringer-forskjellene ved å effektivt anonymisere personlige data innenfor video-innhold. Denne tilnærmingen er i samsvar med retningslinjer fra reguleringer som Informasjonskommisjonen (ICO) i Storbritannia, europeiske data-beskyttelses-myndigheter og det amerikanske justisdepartementet (DOJ), og sikrer både lovmessig overholdelse og praktiske sikkerhetstiltak.

Hvordan kan amerikanske organisasjoner bruke Secure Redact til å sikre overholdelse med fremvoksende føderale og delstats-data-personvernnhets-lover som CCPA og APRA?

Etter hvert som amerikanske bedrifter finjusterer sine personvernnhets-praksiser, kan innsikter fra europeiske reguleringer styrke overholdelses-tiltakene og gi konkurransefordeler.

Secure Redact hjelper amerikanske organisasjoner med å overholde fremvoksende data-personvernnhets-lover som CCPA og APRA. Den automatiserer anonymiseringen av personlige data i video-innhold, og sikrer reguleringer-overholdelse. Ved å utnytte avansert AI, strømlinjeformer Secure Redact overholdelses-prosesser, minimiserer manuelle feil og forbedrer data-beskyttelses-praksiser, og fremmer tillit og styrker konkurranse-evnen i markedet.

Kan du dele noen eksempler på hvordan Secure Redact for tiden brukes av organisasjoner til å beskytte personlige data i video-opptak?

Secure Redact har gitt hundredvis av organisasjoner mulighet til å betydelig påskynde anonymiseringen av video-opptak, og sikre overholdelse med reguleringer-krav og fremme tillit med interessenter.

Vår kunde-basis omfatter diverse sektorer som lovhåndhevelse, transport, underholdning, forsikring, helse og sikkerhet. Mens emnet og volumet av video-innhold varierer bredt, er behovet for effektive data-personvernnhets-løsninger konstant.

Offentlige og private sektorer-organisasjoner, inkludert nett-markeds-plasser, helse-tilbydere, transport-selskaper, detaljister og skoler, bruker Secure Redact til å håndtere video-data-personvernnhet og sikkerhet. Dette inkluderer overholdelse med data-beskyttelses-lover, å svare på frihets-informasjons-forespørsler og å muliggjøre sikker data-delings-muligheter over bedrifts-operasjoner.

Hva utfordringer møter organisasjoner når de prøver å balansere data-personvernnhet med den operative verdien av video-data, og hvordan hjelper Pimloc med å overvinne disse utfordringene?

Organisasjoner i dag møter betydelige utfordringer når de balanserer de operative fordelene av video-data med strenge data-personvernnhets-krav. Med den økende globale fokuset på data-beskyttelses-lover, er behovet for å beskytte personlig informasjon blitt avgjørende.

For enheter som håndterer video-data, som CCTV-fotografering, krever overholdelse med data-tilgangs-forespørsler og frihets-informasjons-krav ofte fjerning av identifiserbar informasjon. Dette inkluderer selektiv anonymisering av sensitive identifikatorer for å sikre overholdelse før video deling eller prosessering for analytics- eller juridiske formål.

Hvordan håndterer Pimloc’s plattform sanntids video-strømmer, og hva er de potensielle anvendelsene av denne teknologien i forskjellige industrier?

Pimloc’s Secure Redact-plattform kan ta inn sanntids video-strømmer, anonymisere dem i sanntid og så re-broadcaste dem for visning. Dette muliggjør at sanntids video-strømmer kan vises mer bredt av personer utenfor en spesifikk Sikkerhets-Operasjons-Senter (SOC), og muliggjør operasjoner til å overvåke miljøer i sanntid eller gjennomgå aktiviteter for evaluering og kvalitets-sikring-formål.

Å vite hvor mange personer som er i et område, hvordan de beveger seg og samhandler, og overvåke køer, luring og generell aktivitet er ekstremt verdifullt og kan gjøres uten å trenge tilgang til personlig data.

Anonymiserte sanntids-strømmer muliggjør at kameraer kan plasseres i mer sensitive og beskyttede områder, og tillater sikkerhet å håndteres parallelt med personvernnhet. Bestemte områder av skoler, sykehus og omsorgs-institusjoner kan overvåkes på en ansvarlig måte uten å hemme borgeres friheter.

Mot alle odds muliggjør sanntids video-anonymisering faktisk mer frihet til å bruke og dele data. Personvernnhets-beskyttelse åpner opp sanntids video-data for tilgang, og muliggjør at flere personer kan holdes trygge, fasiliteter kan drives mer effektivt, og mer video kan fanges og brukes. Dette gir friheten til å dele video på en sikker og ansvarlig måte.

Hva deploy-tilbud har Pimloc for sin Secure Redact-plattform, og hvordan møter de forskjellige organisatoriske behov?

Pimloc tilbyr fleksible deploy-tilbud for sin Secure Redact-plattform, tilgjengelig enten gjennom SaaS eller integrasjon i eksisterende systemer via API-er.

Vår SaaS-løsning muliggjør at kunder kan håndtere sine kontoer, laste opp fotografering og gjennomgå/redigere/oppdatere deteksjoner før redigering og bruk. Denne modellen passer organisasjoner som er komfortable med at Pimloc fungerer som data-prosessor.

Alternativt, for kunder som foretrekker full kontroll som både data-kontroller og prosessor, kan Secure Redact deployes på deres egne servere. Denne tilnærmingen møter forskjellige organisatoriske behov, og sikrer overholdelse og tilpasning samtidig som den utnytter våre avanserte redigerings-kapasiteter.

Hvordan sikrer Pimloc nøyaktigheten og effektiviteten av sine video-redigerings-tjenester, og hva rolle spiller maskinlæring i denne prosessen?

Pimloc’s teknologi er kjent for presisjonen og hastigheten av vår maskinlærings-plattform i automatisk deteksjon og redigering av personlige identifikatorer. Våre løsninger muliggjør at kunder kan utføre disse oppgavene opptil 200 ganger raskere enn tradisjonelle manuelle redigerings-metoder.

Vår AI er trent på en bred variasjon av virkelige bilder og video-fotografering, og overgår konkurrenter i omfang og kontinuerlig forbedrer. Vi opprettholder interne nøyaktighets-standarden som overgår kunde- og reguleringer-krav, og sikrer robust beskyttelse av personlig data over alle video-innhold.

Kontinuerlig forbedring av ytelse, utnytter vårt team AI-løsninger spesifikt designet for video-personvernnhet. Denne integreringen skaper en sømløs tilbakemeldings-løkke, og sikrer verdensklasse-tjeneste-pålitelighet.

Ved å automatisere deteksjon og redigering, eliminerer Pimloc behovet for manuelle, feil-utsatte prosesser, og muliggjør at kunder kan trygt deploye anonymisert og sikker innhold.

Hvordan ser du på landskapet av data-personvernnhet utvikle seg de neste årene, og hva skritt bør organisasjoner ta for å holde seg foran disse endringene?

I de kommende årene forventes det at data-personvernnhets-reguleringer blir mer strenge og globalt unifisert. Organisasjoner må proaktivt integrere robuste personvernnhets-tiltak i sine operasjoner for å overholde fremvoksende lover.

Implementering av en personvernnhets-lag, som Secure Redact, som automatisk anonymiserer video-innhold, kan forhåndsgående håndtere overholdelse med fremtidige data-beskyttelses-reguleringer. Denne tilnærmingen ikke bare akselererer og forenkler video-håndtering og delings-prosesser, men også støtter innovasjon i data-bruk.

Ettersom data-beskyttelses-lover stadig behandler video som personlig data, må organisasjoner over hele sektorene – enten offentlige eller private – ha skalerbare løsninger som prioriterer personvernnhet ved design. Ved å adoptere et video-håndteringssystem med innebygde personvernnhets-funksjoner, sikres beredskap for reguleringer-endringer og fremmer ansvarlig data-forvaltning.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Pimloc.