Саймон Рендолл, генеральний директор і співзасновник Pimloc – Серія інтерв’ю

Саймон Рендолл – генеральний директор і співзасновник Pimloc, технологічної компанії, яка спеціалізується на візуальній приватності та безпеці. Ризики, пов’язані з відеоспостереженням, фундаментально змінилися – ми всі ненавмисно віддаємо свою свободу, просто ходячи по вулиці, заходячи до магазину, йдучи на роботу чи дивлячись спортивну гру. Для протидії цьому Pimloc розробляє системи, які дозволять підприємствам і громадським організаціям збільшити безпеку та витягти цінні аналітичні дані без порушення особистої приватності.

Pimloc’s SecureRedact платформа приватності використовує штучний інтелект для автоматичного розмитчення особистих та чутливих даних у захопленому та прямому відеоспостереженні. Це дозволяє організаціям відповідально обробляти кадри з відеокамер спостереження, камер тіла та камер автомобілів, захищаючи та розмитнюючи особисті дані, такі як обличчя та номерні знаки.

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

Pimloc’s Secure Redact – це світовий лідер серед платформ відеоприватності, призначених для вибіркового анонімізації особистих даних у відеоконтенті. Платформа складається з двох основних компонентів: перший виявляє особисті дані у відеокадрах для розмитчення, а другий надає розумні інструменти для швидкого перегляду та редагування результатів.

Ключові особливості та переваги Secure Redact включають:

• Автоматичне розмитчення – Secure Redact автоматично розмитнює всі особисті та чутливі дані у захопленому та прямому відеоспостереженні.
• Універсальна сумісність кадрів – Платформа підтримує різні типи кадрів, включаючи відеокамери спостереження, камери тіла, камери автомобілів та ін.
• Повне розмитчення – Воно дозволяє розмитнювати всі відеофайли для DSARs (Запитів на доступ до даних суб’єкта), FOIAs (Запитів на свободу інформації) та інцидентних відео.
• Відповідальне використання прямого відео – Secure Redact дозволяє використовувати прямий відеопотік з анонімізованими даними про людей та транспортні засоби в режимі реального часу, активними сповіщеннями та більш широким обмінем даними.

Година відеокадрів з відеокамер спостереження може містити понад два мільйони облич. Ручне розмитнення особистих даних з кожного кадру – це тривалий, нудний процес, який вимагає значної уваги до деталей. Менеджери з питань відповідності можуть потребувати днів або навіть тижнів, щоб розмитнити лише кілька хвилин відео. Захищаючи всі особисті дані у відео за замовчуванням, підприємства можуть залишатися відповідними, ділячись відеоконтентом всередині організації або з третіми сторонами.

Як Secure Redact використовує штучний інтелект для автоматизації розмитчення особистих та чутливих даних у відеокадрах?

Secure Redact використовує передові методи машинного навчання та комп’ютерного бачення для виявлення та розмитчення особистих ідентифікаторів у різних контекстах зображень та відео, таких як обличчя та номерні знаки.

Моделі штучного інтелекту Pimloc точно виявляють та розмитнюють особисті ідентифікатори навіть у складних умовах. Ці алгоритми глибокого навчання тренуються на відео з джерел, таких як відеокамери спостереження, камери тіла та дорожнє опитування.

Штучний інтелект використовує нагляді навчання та власні методи глибокого навчання, треновані на великому числі фотографій та відеокадрів з різноманітних середовищ та камер. Це дозволяє виявляти особисті ідентифікатори у відео, навіть якщо якість низька.

На відміну від багатьох візуальних систем штучного інтелекту, тренованих на публічних зображеннях з соціальних мереж та фотобібліотек, моделі Pimloc спеціально розроблені для обробки відеокадрів безпеки. Це включає різні кути, позиції та сцени, типові для відеокамер спостереження, камер тіла та камер автомобілів. Камери тіла, зокрема, представляють складності через свій рух, який викликає значні коливання та обертання.

Рухомі камери ускладнюють відстеження людей, оскільки рух кадру до кадру може зробити стандартні методи відстеження неефективними. Відстеження є необхідним для того, щоб людина, така як підозрюваний або особа, яка цікавить, залишалася видимою у відеокліпі.

Багато інших випадків використання штучного інтелекту можуть обходитися посередньою продуктивністю, оскільки вони надають вказівні відповіді та/або використовують кілька кадрів для класифікації сутності. Однак для приватності наш штучний інтелект повинен узагальнювати високодиверсифікований корпус відеокадрів безпеки та досягати дуже високого рівня точності для забезпечення корисності та захисту.

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

Історично США відставали від Великої Британії та ЄС у питаннях регулювання даних приватності. Однак з появою федеральних та державних законів відповідність стало все більш важливим для організацій США.

У США основною основою для регулювання даних приватності є Закон про права на приватність Америки (APRA), який зараз розглядається Конгресом. APRA спрямований на встановлення національних прав споживачів на приватність даних та стандартів безпеки даних, спрямованих на уніфікацію існуючої системи державних та федеральних заходів захисту даних.

Аналогічно до Регламенту Європейського Союзу про загальне регулювання даних (GDPR), прийнятого в 2016 році, APRA зосереджується на захисті особистої інформації та наділіанні осіб більшим контролем над своїми даними, включаючи відеодані. Незважаючи на можливі зміни або неприйняття APRA, еволюційна картина забезпечує, що приватність відеоданих залишається критичним аспектом у нашій цифровій епохі.

Pimloc’s Secure Redact звертається до цих відмінностей у регулюваннях, ефективно анонімізуючи особисті дані у відеоконтенті. Цей підхід відповідає рекомендаціям регулюючих органів, таких як Управління комісара з інформації (ICO) у Великій Британії, 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 для забезпечення відповідності новим федеральним та державним законам про приватність даних, такими як CCPA та APRA?

Під час вдосконалення практики приватності американські підприємства можуть посилитися на європейські регулятори, щоб посилити зусилля з відповідності та здобути конкурентні переваги.

Secure Redact допомагає організаціям США відповідати новим законам про приватність даних, таким як CCPA та APRA. Воно автоматизує анонімізацію особистих даних у відеоконтенті, забезпечуючи відповідність регулюванням. Використовуючи передові методи штучного інтелекту, Secure Redact спрощує процеси відповідності, мінімізує ручні помилки та посилює практику захисту даних, сприяючи довірі та конкурентоспроможності на ринку.

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

Secure Redact надав можливість сотням організацій значно прискорити анонімізацію відеокадрів, забезпечуючи відповідність регулюванням та заслугуючи довіру серед зацікавлених сторін.

Наш клієнтський базис охоплює різні галузі, такі як правоохоронна діяльність, транспорт, розваги, страхування, охорона здоров’я та безпека. Хоча тематика та обсяг відеоконтенту сильно різняться, потреба у ефективних рішеннях щодо приватності даних залишається постійною.

Громадські та приватні організації, включаючи онлайн-ринки, медичні установи, транспортні компанії, ритейлери та школи, використовують Secure Redact для управління приватністю відеоданих та безпекою. Це включає відповідність законам про захист даних, реакцію на запити на свободу інформації та забезпечення безпечного обміну даними у бізнес-операціях.

Які виклики стоять перед організаціями при балансуванні приватності даних з операційною цінністю відеоданих, і як Pimloc допомагає подолати ці виклики?

Сучасні організації стикаються з значними викликами при балансуванні операційних переваг відеоданих з вимогами приватності даних. З зростанням глобальної уваги до захисту даних потреба у захисті особистої інформації стала першочерговою.

Для організацій, які керують відеоданими, таких як кадри з відеокамер спостереження, відповідність вимогам про доступ до даних суб’єкта та законам про свободу інформації часто вимагає видалення ідентифікуючої інформації. Це включає вибіркову анонімізацію чутливих ідентифікаторів для забезпечення відповідності перед тим, як поділитися або обробити відео для аналізу чи юридичних цілей.

Як платформа Pimloc обробляє прямий відеопотік, і які потенційні застосування цієї технології у різних галузях?

Платформа Pimloc’s Secure Redact може приймати прямий відеопотік, анонімізувати його в режимі реального часу та потім повторно передавати для перегляду. Це дозволяє прямий відеопотік переглядати більш широко людьми поза具体ним Центром операцій з безпеки (SOC), дозволяючи операціям моніторити середовища в режимі реального часу або переглядати діяльність для оцінки та якості.

Знання про кількість людей у певній області, їх рух та взаємодію, а також моніторинг черг, затримки та загальної діяльності є надзвичайно цінними та можуть бути здійснені без необхідності доступу до особистих даних.

Анонімізовані прямий відеопотік дозволяють камерам розгортатися у більш чутливих та захищених зонах, дозволяючи керувати безпекою паралельно з приватністю. Визначені території шкіл, лікарень та закладів догляду можуть бути відповідальливо моніторені без порушення свобод громадян.

Протилогічно, анонімізація прямого відео насправді дозволяє більш вільно використовувати та поділитися даними. Захист приватності відкриває прямий відеопотік для доступу, дозволяючи більш людям бути в безпеці, закладам керуватися більш ефективно, а більшому відеоконтенту бути захопленим та використаним. Це забезпечує свободу поділитися відео безпечно та відповідально.

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

Pimloc пропонує гнучкі варіанти розгортання для своєї платформи Secure Redact, доступної як через SaaS, так і через інтеграцію з існуючими системами за допомогою API.

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

Альтернативно, для клієнтів, які віддають перевагу повному контролю як дані-контролера, так і процесора, Secure Redact можна розгорнути на їхніх власних серверах. Цей підхід відповідає різноманітним потребам організацій, забезпечуючи відповідність та налаштування, одночасно використовуючи нашу передову функціональність розмитчення.

Як Pimloc забезпечує точність та ефективність своїх послуг з розмитнення відео, і яку роль відіграє машинне навчання у цьому процесі?

Технологія Pimloc відома своєю точністю та швидкістю платформи машинного навчання у автоматичному виявленні та розмитненні особистих ідентифікаторів. Наші рішення дозволяють клієнтам виконувати ці завдання до 200 разів швидше, ніж традиційні ручні методи редагування.

Наш штучний інтелект тренується на широкому спектрі реальних зображень та відеокадрів, перевершуючи конкурентів за обсягом та постійно вдосконалюючись. Ми підтримуємо внутрішні стандарти точності, які перевершують вимоги клієнтів та регулюючих органів, забезпечуючи надійний захист особистих даних у всіх відеоконтентах.

Постійно покращуючи продуктивність, наша команда використовує рішення штучного інтелекту, спеціально розроблені для приватності відео. Це створює безперервний цикл зворотного зв’язку, забезпечуючи надійність послуг світу.

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

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

У найближчі роки регулювання приватності даних, як очікується, стануть більш суворими та глобально уніфікованими. Організації повинні активно інтегрувати міцні заходи приватності у свої операції, щоб відповідати еволюції законів.

Реалізація шару приватності, такого як Secure Redact, який автоматично анонімізує відеоконтент, може попередньо вирішити питання відповідності майбутнім регулюванням даних. Цей підхід не тільки прискорює та спрощує процеси обробки та поділу відео, але також підтримує інновації у використанні даних.

З огляду на те, що законодавство про захист даних все частіше розглядає відео як особисті дані, організації у всіх галузях – як державні, так і приватні – потребують масштабованих рішень, які ставлять приватність на перший план. Прийняття системи відеокерування з вбудованими функціями приватності забезпечує готовність до регулючих змін та сприяє відповідальному керуванню даними.

Дякуємо за чудовий інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати Pimloc.