Саймон Рендолл, CEO і співзасновник Pimloc – Інтерв’ю серія

Саймон Рендолл є CEO і співзасновником Pimloc, технологічної компанії, присвяченої візуальній приватності та безпеці. Ризики, пов’язані з відеоспостереженням, фундаментально змінилися – ми всі несвідомо віддаємо свою свободу, просто ходячи вулицею, входячи в магазин, йдучи на роботу або дивлячись спортивну гру. Щоб протидіяти цьому, Pimloc розробляє системи, які дозволять підприємствам і громадським організаціям збільшити безпеку та витягнути цінні аналітичні дані без порушення особистої приватності.

Pimloc’s SecureRedact платформа приватності використовує AI для автоматичного розмиття особистих та чутливих даних у захоплених та прямих відеозаписах безпеки. Це дозволяє організаціям відповідально обробляти кадри з CCTV, носимих та даш-камер, захищаючи та розмиття особистих даних, таких як обличчя та номерні знаки.

Чи можете ви пояснити ключові функції та переваги платформи приватності Pimloc’s Secure Redact?

Pimloc’s Secure Redact – це світовий лідер відеоплатформи приватності, призначеної для вибіркового анонімізації особистих даних у відеоконтенті. Платформа має два основні компоненти: перший виявляє особисті дані у відеокадрах для розмиття, а другий забезпечує розумні інструменти для швидкого перегляду та редагування результатів.

Ключові функції та переваги Secure Redact включають:

• Автоматичне розмиття – Secure Redact автоматично розмиттє всі особисті та чутливі дані у захоплених та прямих відеозаписах безпеки.
• Універсальна сумісність відеокадрів – Платформа підтримує різні типи відеокадрів, включаючи CCTV, носимі камери, даш-камери та більше.
• Комплексне розмиття – Воно дозволяє розмиття всіх відеофайлів для DSARs (Запитів на доступ до суб’єкта даних), FOIAs (Запитів на свободу інформації), ROAs (Запитів на доступ) та відео інцидентів.
• Відповідальне використання прямого відео – Secure Redact дозволяє відповідально використовувати прямий відеопотік з анонімізованими реальними аналітиками людей і транспортних засобів, активними живими попередженнями та більш широким обмінем даних.

Година відеозапису з CCTV може містити понад два мільйони облич. Ручне розмиття особистих даних з кожного кадру – це часоємна, нудна робота, яка вимагає значної уваги до деталей. Менеджери з дотримання вимог можуть потребувати днів або навіть тижнів, щоб розмитти лише кілька хвилин відео. Захищаючи всі особисті дані у відео за замовчуванням, підприємства можуть залишатися відповідними вимогам, ділячись відеоконтентом внутрішньо або з третіми сторонами.

Як Secure Redact використовує AI для автоматизації розмиття особистих та чутливих даних у відеокадрах?

Secure Redact використовує передові машинні навчання та комп’ютерне бачення для визнання та розмиття особистої ідентифікаційної інформації (PII) у різних зображеннях та відеоконтекстах, таких як обличчя та номерні знаки.

Моделі AI Pimloc точно виявляють та розмиттє PII навіть у складних умовах. Ці алгоритми глибокого навчання тренуються на домен-специфічних відео з джерел, таких як CCTV, носимі камери та відео дорознавчення.

AI використовує наглядове навчання та власні техніки глибокого навчання, треновані на великій кількості фотографій та відеокадрів з різноманітних середовищ та камер. Це дозволяє виявити PII у відео, навіть коли якість низька.

На відміну від багатьох візуальних систем AI, тренованих на публічних зображеннях з соціальних мереж та фотобібліотек, моделі Pimloc спеціально розроблені для обробки відеозаписів безпеки. Це включає різноманітні кути, позиції та сцени, типові для CCTV, носимих камер та даш-камер. Носимі камери, зокрема, представляють собою виклики через їхнє рух, що викликає значну тряску та обертання.

Переміщення камер ускладнює відстеження людей, оскільки рух кадру до кадру може зробити стандартні техніки відстеження неефективними. Відстеження є важливим для того, щоб особа, така як підозрюваний або особа інтересу, залишилася видимою у відеокліпі.

Багато інших випадків використання AI можуть керуватися посередніми результатами, оскільки вони забезпечують вказівні відповіді та/або використовують кілька кадрів для класифікації сутності. Однак для приватності наш AI повинен узагальнювати високодиверсифікований корпус відеозаписів безпеки та досягати дуже високого рівня точності, щоб забезпечити корисність та захист.

Які основні відмінності у регулюваннях даних приватності між США та Великобританією/ЄС, і як Pimloc звертається до цих відмінностей?

Історично США відставали від Великобританії та ЄС у сфері регулювання даних приватності. Однак із появою федеральних та державних законів дотримання вимог стало все більш важливим для організацій США.

У США основною основою для регулювання даних приватності є Закон про американські права на приватність (APRA), який зараз розглядається Конгресом. APRA спрямований на встановлення національних прав споживачів на дані приватності та стандартів безпеки даних, спрямованих на уніфікацію існуючого латчу державного та федерального захисту даних.

Аналогічно до Загального регламенту захисту даних Європейського Союзу (GDPR), прийнятого в 2016 році, APRA зосереджується на захисту особистої інформації та наділіанні осіб більшим контролем над своїми даними, включаючи відеодані. Незважаючи на можливі зміни або неприйняття APRA, еволюціонуючий ландшафт забезпечує, що приватність відеоданих залишається критичним фактором у нашій цифровій епохі.

Pimloc’s Secure Redact звертається до цих регулювальних відмінностей, ефективно анонімізуючи особисті дані у відеоконтенті. Це підходить до рекомендацій регулювальних органів, таких як Управління комісара з інформації (ICO) у Великобританії, європейські органи захисту даних та Міністерство юстиції США (DOJ), забезпечуючи як юридичну відповідність, так і практичні заходи безпеки.

Як організації США можуть використовувати Secure Redact, щоб забезпечити відповідність виникаючим федеральним та державним законам про приватність даних, таким як CCPA та APRA?

Відтак, як американські підприємства вдосконалюють свої практики приватності, вивчення досвіду європейських регуляцій може посилити зусилля з дотримання вимог та забезпечити конкурентні переваги.

Secure Redact допомагає організаціям США дотримуватися виникаючих законів про приватність даних, таких як CCPA та APRA. Воно автоматизує анонімізацію особистих даних у відеоконтенті, забезпечуючи регулювальну відповідність. Використовуючи передові AI, Secure Redact оптимізує процеси дотримання вимог, мінімізує ручні помилки та підвищує практики захисту даних, зміцнюючи довіру та конкурентоспроможність на ринку.

Чи можете ви поділитися прикладами того, як Secure Redact зараз використовується організаціями для захисту особистих даних у відеокадрах?

Secure Redact надихнув сотні організацій значно прискорити анонімізацію відеокадрів, забезпечуючи відповідність регулювальним вимогам та зміцнюючи довіру з зацікавленими сторонами.

Наша клієнтська база охоплює різні сектори, такі як правоохоронна діяльність, транспорт, розваги, страхування, охорона здоров’я та безпека. Хоча тема та обсяг відеоконтенту сильно різняться, потреба у ефективних рішеннях щодо приватності даних залишається постійною.

Публічні та приватні організації, включаючи онлайн-ринки, постачальників медичних послуг, транспортні компанії, рітейлерів та школи, використовують Secure Redact для управління приватністю відеоданих та безпекою. Це включає відповідність законам про захист даних, відповіді на запити на свободу інформації та забезпечення безпечного обміну даними у бізнес-операціях.

Які виклики організацій зустрічають при балансуванні приватності даних з операційною цінністю відеоданих, і як Pimloc допомагає подолати ці виклики?

Сучасні організації зустрічають значні виклики при балансуванні операційних переваг відеоданих з суворими вимогами приватності даних. З зростаючим глобальним акцентом на законах про захист даних потреба у захисті особистої інформації стала першочерговою.

Для підприємств, які обробляють відеодані, таких як відеозаписи з CCTV, відповідність вимогам щодо доступу суб’єктів даних та вимог свободи інформації часто вимагає видалення ідентифікуючої інформації. Це включає вибіркову анонімізацію чутливих ідентифікаторів для забезпечення відповідності перед тим, як поділитися або обробити відео для аналітичних або юридичних цілей.

Як платформа Pimloc обробляє реальні відеопотоки, і які потенційні застосування цієї технології у різних галузях?

Платформа Pimloc’s Secure Redact може приймати прямий відеопотік, анонімізувати його в реальному часі, а потім повторно передавати для перегляду. Це дозволяє прямим відеопотокам переглядати більш широким колом осіб поза конкретним Центром безпеки (SOC), забезпечуючи моніторинг середовищ у реальному часі або перегляд діяльності для оцінки та контролю якості.

Знання про кількість людей у певній області, як вони рухаються та взаємодіють, а також моніторинг чергування, затримання та загальної діяльності є дуже цінним і може бути здійснено без доступу до особистих даних.

Анонімізовані прямий відеопотік дозволяє камерам розгортатися у більш чутливих та захищених зонах, забезпечуючи безпеку паралельно з приватністю. Определені області шкіл, лікарень та закладів догляду можуть бути відповідально моніторованими без порушення свобод громадян.

Противно інтуїції, анонімізація прямого відео насправді дозволяє більше свободи використовувати та ділитися даними. Захист приватності відкриває живі відеодані для доступу, дозволяючи більше людей бути в безпеці, забезпечуючи більш ефективне управління закладами та використання更多 відеоданих. Це забезпечує свободу ділитися відео безпечно та відповідально.

Які варіанти розгортання пропонує Pimloc для своєї платформи Secure Redact, і як вони відповідають різним організаційним потребам?

Pimloc пропонує гнучкі варіанти розгортання для своєї платформи Secure Redact, доступної через SaaS або інтеграцію у існуючі системи через API.

Наше рішення SaaS дозволяє клієнтам керувати своїми обліковими записами, завантажувати відеокадри та переглядати/редагувати/оновлювати виявлення перед розмиттям та використанням. Ця модель підходить організаціям, які комфортно відчувають себе з Pimloc як процесором даних.

Альтернативно, для клієнтів, які віддають перевагу повному контролю як даних процесора, так і контролера, Secure Redact може бути розгорнуто на їхніх власних серверах. Цей підхід відповідає різноманітним організаціям потребам, забезпечуючи відповідність та налаштування, одночасно використовуючи наші передові можливості розмиття.

Як Pimloc забезпечує точність та ефективність своїх послуг розмиття відео, і яка роль відіграє машинне навчання у цьому процесі?

Технологія Pimloc відома своєю точністю та швидкістю нашої платформи машинного навчання для автоматичного виявлення та розмиття особистих ідентифікаторів. Наші рішення дозволяють клієнтам виконувати ці завдання до 200 разів швидше, ніж традиційні ручні методи редагування.

Наші моделі AI тренуються на широкому спектрі реальних зображень та відеокадрів, перевершуючи конкурентів за обсягом та постійно вдосконалюються. Ми підтримуємо внутрішні стандарти точності, які перевершують вимоги клієнтів та регулювальних органів, забезпечуючи надійний захист особистих даних у всіх відеоконтентах.

Постійно підвищуючи продуктивність, наша команда використовує рішення AI, спеціально розроблені для приватності відео. Це створює безшовний цикл зворотного зв’язку, забезпечуючи надійність світового рівня.

Анонімізуючи виявлення та розмиття, Pimloc усуває необхідність ручних, схильних до помилок процесів, дозволяючи клієнтам впевнено розгортати анонімізований та безпечний контент.

Як ви бачите розвиток ландшафту даних приватності у найближчі роки, і які кроки повинні вирішити організації, щоб залишатися попереду цих змін?

У найближчі роки регулювання даних приватності, як очікується, стануть ще більш суворими та глобально уніфікованими. Організації повинні проактивно інтегрувати надійні заходи приватності у свої операції, щоб відповідати еволюційним законам.

Реалізовуючи шар приватності, такий як Secure Redact, який автоматично анонімізує відеоконтент, можна попередньо звернутися до майбутніх регулювань захисту даних. Це не тільки прискорює та спрощує процеси обробки та обміну відео, але також підтримує інновації у використанні даних.

Оскільки закони про захист даних усе частіше розглядають відео як особисті дані, організації у різних секторах – чи то публічних, чи приватних – потребують масштабованих рішень, які віддають пріоритет приватності за проектуванням. Реалізовуючи систему управління відео з вбудованими функціями приватності, можна забезпечити готовність до регулювальних зрушень та просувати відповідальну охорону даних.

Дякуємо за велике інтерв’ю. Читачі, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати Pimloc.