Phỏng vấn
Simon Randall, CEO và Đồng sáng lập của Pimloc – Loạt phỏng vấn
Simon Randall là CEO và Đồng sáng lập của Pimloc, một công ty công nghệ chuyên về quyền riêng tư và bảo mật hình ảnh. Các rủi ro liên quan đến giám sát video đã thay đổi cơ bản – chúng ta đều vô tình từ bỏ tự do của mình bằng cách đi xuống đường, vào một cửa hàng, đi làm hoặc xem một trận đấu thể thao. Để đối phó với điều này, Pimloc đang phát triển các hệ thống sẽ cho phép các doanh nghiệp và tổ chức công cộng tăng cường bảo mật và trích xuất dữ liệu phân tích có giá trị mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư cá nhân.
Pimloc’s SecureRedact nền tảng quyền riêng tư tận dụng AI để tự động làm mờ dữ liệu cá nhân và nhạy cảm trong các video bảo mật được quay và trực tiếp. Điều này cho phép các tổ chức xử lý trách nhiệm các cảnh quay từ CCTV, camera đeo người và camera trên xe bằng cách bảo vệ và làm mờ dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như khuôn mặt và biển số xe.
Có thể giải thích các tính năng và lợi ích chính của nền tảng Secure Redact của Pimloc không?
Pimloc’s Secure Redact là một nền tảng quyền riêng tư video hàng đầu thế giới được thiết kế để ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân trong nội dung video. Nền tảng này có hai thành phần chính: đầu tiên là phát hiện dữ liệu cá nhân trong video để làm mờ, và thứ hai là cung cấp các công cụ thông minh để xem xét và chỉnh sửa kết quả nhanh chóng.
Các tính năng và lợi ích chính của Secure Redact bao gồm:
- Làm mờ tự động – Secure Redact tự động làm mờ tất cả dữ liệu cá nhân và nhạy cảm trong cả video bảo mật được quay và trực tiếp.
- Tương thích với nhiều loại cảnh quay – Nền tảng này hỗ trợ nhiều loại cảnh quay, bao gồm CCTV, camera đeo người, camera trên xe và nhiều hơn nữa.
- Làm mờ toàn diện – Nó cho phép làm mờ tất cả các tệp video cho DSARs (Yêu cầu truy cập dữ liệu chủ thể), FOIAs (Yêu cầu thông tin tự do) và video sự kiện.
- Sử dụng video trực tiếp có trách nhiệm – Secure Redact cho phép sử dụng video trực tiếp có trách nhiệm với phân tích người và phương tiện ẩn danh theo thời gian thực, cảnh báo trực tiếp dựa trên hoạt động và chia sẻ dữ liệu rộng hơn.
Một giờ cảnh quay CCTV có thể chứa hơn hai triệu khuôn mặt. Việc làm mờ dữ liệu cá nhân từ mọi khung hình là một nhiệm vụ tốn thời gian, đòi hỏi sự chú ý đến chi tiết. Các nhà quản lý tuân thủ có thể cần vài ngày hoặc thậm chí vài tuần để làm mờ chỉ vài phút video. Bằng cách bảo vệ tất cả dữ liệu cá nhân trong video theo mặc định, các doanh nghiệp có thể duy trì tuân thủ trong khi chia sẻ nội dung video nội bộ hoặc với các bên thứ ba.
Làm thế nào Secure Redact tận dụng AI để tự động hóa việc làm mờ dữ liệu cá nhân và nhạy cảm trong cảnh quay video?
Secure Redact sử dụng các kỹ thuật học máy và thị giác máy tính tiên tiến để nhận dạng và làm mờ thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trong các ngữ cảnh hình ảnh và video khác nhau, chẳng hạn như khuôn mặt và biển số xe.
Các mô hình AI của Pimloc chính xác phát hiện và làm mờ PII ngay cả trong điều kiện khó khăn. Các thuật toán học sâu này được đào tạo trên các video thuộc lĩnh vực cụ thể từ các nguồn như CCTV, camera đeo người và cảnh quay khảo sát đường bộ.
AI tận dụng học có giám sát và các kỹ thuật học sâu độc quyền, được đào tạo trên một lượng lớn ảnh và khung hình video từ các môi trường và máy ảnh đa dạng. Điều này cho phép phát hiện PII trong video, ngay cả khi chất lượng thấp.
Không giống như nhiều hệ thống AI thị giác được đào tạo trên hình ảnh công khai từ mạng xã hội và thư viện ảnh, các mô hình của Pimloc được thiết kế đặc biệt để xử lý cảnh quay bảo mật. Điều này bao gồm các góc, vị trí và cảnh quay điển hình của CCTV, camera đeo người và camera trên xe. Camera đeo người, đặc biệt, gây ra thách thức do sự di chuyển, gây ra rung lắc và xoay đáng kể.
Các camera di chuyển làm phức tạp việc theo dõi người, vì chuyển động khung hình sang khung hình có thể làm cho các kỹ thuật theo dõi tiêu chuẩn không hiệu quả. Theo dõi là điều cần thiết để giữ cho một cá nhân, chẳng hạn như một nghi phạm hoặc người quan tâm, có thể nhìn thấy trong một đoạn video.
Nhiều trường hợp sử dụng AI khác có thể quản lý với hiệu suất trung bình vì chúng cung cấp các câu trả lời chỉ định và / hoặc sử dụng nhiều khung hình để phân loại một thực thể. Tuy nhiên, đối với quyền riêng tư, AI của chúng tôi phải tổng quát hóa trên một tập hợp đa dạng cao của cảnh quay bảo mật và đạt được mức độ chính xác rất cao để cung cấp tiện ích và bảo vệ.
Điều gì là sự khác biệt chính trong quy định về quyền riêng tư dữ liệu giữa Mỹ và Anh / EU, và Pimloc đang giải quyết những khác biệt này như thế nào?
Trong lịch sử, Mỹ đã chậm chân hơn so với Anh và EU trong việc quy định về quyền riêng tư dữ liệu. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các luật liên bang và tiểu bang, việc tuân thủ đã trở nên quan trọng hơn đối với các tổ chức Mỹ.
Tại Mỹ, khuôn khổ chính cho quyền riêng tư dữ liệu là Đạo luật Quyền riêng tư của người Mỹ (APRA), hiện đang được Quốc hội xem xét. APRA nhằm thiết lập các quyền riêng tư dữ liệu của người tiêu dùng quốc gia và thiết lập các tiêu chuẩn cho bảo mật dữ liệu, nhằm thống nhất các biện pháp bảo vệ dữ liệu hiện có của tiểu bang và liên bang.
Tương tự như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Liên minh Châu Âu được ban hành vào năm 2016, APRA tập trung vào việc bảo vệ thông tin cá nhân và trao quyền cho cá nhân với quyền kiểm soát lớn hơn đối với dữ liệu của họ, bao gồm cả dữ liệu video. Mặc dù có thể có những thay đổi hoặc không thông qua APRA, nhưng việc thay đổi liên tục này đảm bảo rằng quyền riêng tư dữ liệu video vẫn là một yếu tố quan trọng trong thời đại kỹ thuật số của chúng ta.
Nền tảng Secure Redact của Pimloc giải quyết những khác biệt về quy định này bằng cách hiệu quả ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân trong nội dung video. Cách tiếp cận này phù hợp với các hướng dẫn từ các cơ quan quản lý như Văn phòng Ủy viên Thông tin (ICO) tại Anh, các cơ quan bảo vệ dữ liệu của châu Âu và Bộ Tư pháp Hoa Kỳ (DOJ), đảm bảo cả tuân thủ pháp lý và các biện pháp bảo mật thực tế.
Làm thế nào các tổ chức Mỹ có thể sử dụng Secure Redact để đảm bảo tuân thủ các luật quyền riêng tư dữ liệu liên bang và tiểu bang đang xuất hiện như CCPA và APRA?
Khi các doanh nghiệp Mỹ tinh chỉnh các thực hành quyền riêng tư của mình, việc rút kinh nghiệm từ các quy định của châu Âu có thể tăng cường nỗ lực tuân thủ và mang lại lợi thế cạnh tranh.
Secure Redact giúp các tổ chức Mỹ tuân thủ các luật quyền riêng tư dữ liệu đang xuất hiện như CCPA và APRA. Nó tự động ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân trong nội dung video, đảm bảo tuân thủ quy định. Sử dụng AI tiên tiến, Secure Redact tối ưu hóa các quy trình tuân thủ, giảm thiểu lỗi thủ công và tăng cường các biện pháp bảo vệ dữ liệu, tạo niềm tin và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Có thể chia sẻ một số ví dụ về cách Secure Redact đang được các tổ chức sử dụng để bảo vệ dữ liệu cá nhân trong cảnh quay video không?
Secure Redact đã trao quyền cho hàng trăm tổ chức để tăng tốc đáng kể việc ẩn danh hóa cảnh quay video, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định và tạo niềm tin với các bên liên quan.
Căn cứ khách hàng của chúng tôi bao gồm nhiều lĩnh vực như thực thi pháp luật, giao thông, giải trí, bảo hiểm, y tế và bảo mật. Mặc dù chủ đề và khối lượng nội dung video khác nhau rộng rãi, nhưng nhu cầu về các giải pháp quyền riêng tư hiệu quả vẫn nhất quán.
Các tổ chức thuộc khu vực công và tư, bao gồm thị trường trực tuyến, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, công ty vận tải, nhà bán lẻ và trường học, sử dụng Secure Redact để quản lý quyền riêng tư dữ liệu video và bảo mật. Điều này bao gồm tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu, trả lời các yêu cầu thông tin tự do và tạo điều kiện cho việc chia sẻ dữ liệu an toàn trên các hoạt động kinh doanh.
Những thách thức mà các tổ chức gặp phải khi cố gắng cân bằng quyền riêng tư dữ liệu với giá trị hoạt động của dữ liệu video, và Pimloc giúp vượt qua những thách thức này như thế nào?
Các tổ chức ngày nay gặp phải những thách thức đáng kể khi cân bằng lợi ích hoạt động của dữ liệu video với các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu. Với sự nhấn mạnh ngày càng tăng về các luật bảo vệ dữ liệu trên toàn cầu, nhu cầu bảo vệ thông tin cá nhân đã trở nên tối quan trọng.
Đối với các thực thể quản lý dữ liệu video, chẳng hạn như cảnh quay CCTV, việc tuân thủ các yêu cầu truy cập dữ liệu chủ thể và yêu cầu thông tin tự do thường đòi hỏi phải xóa bỏ thông tin nhận dạng. Điều này bao gồm việc ẩn danh hóa có chọn lọc các định danh nhạy cảm để đảm bảo tuân thủ trước khi chia sẻ hoặc xử lý video cho mục đích phân tích hoặc pháp lý.
Làm thế nào nền tảng của Pimloc xử lý các luồng video trực tiếp, và những ứng dụng tiềm năng của công nghệ này trong các ngành khác nhau là gì?
Nền tảng Secure Redact của Pimloc có thể nhận vào các luồng video trực tiếp, ẩn danh hóa chúng theo thời gian thực và sau đó phát lại cho việc xem. Điều này cho phép các luồng video trực tiếp được xem rộng rãi hơn bởi những người bên ngoài Trung tâm vận hành bảo mật (SOC) cụ thể, cho phép các hoạt động theo dõi môi trường theo thời gian thực hoặc xem lại hoạt động để đánh giá và QA.
Biết số lượng người trong một khu vực, cách họ di chuyển và tương tác, và theo dõi xếp hàng, đợi và hoạt động chung là cực kỳ có giá trị và có thể được thực hiện mà không cần truy cập vào dữ liệu cá nhân.
Các luồng trực tiếp ẩn danh cho phép camera được triển khai trong các khu vực nhạy cảm và được bảo vệ hơn, cho phép an toàn được quản lý song song với quyền riêng tư. Các khu vực nhất định của trường học, bệnh viện và cơ sở chăm sóc có thể được theo dõi có trách nhiệm mà không ảnh hưởng đến tự do của công dân.
Ngược lại, ẩn danh hóa video trực tiếp thực sự cho phép sử dụng và chia sẻ dữ liệu nhiều hơn. Bảo vệ quyền riêng tư mở ra dữ liệu video trực tiếp cho việc truy cập, cho phép nhiều người được giữ an toàn, cơ sở được vận hành hiệu quả hơn và nhiều video hơn được thu thập và sử dụng. Điều này cung cấp sự tự do để chia sẻ video một cách an toàn và có trách nhiệm.
Pimloc cung cấp những tùy chọn triển khai nào cho nền tảng Secure Redact của mình, và chúng đáp ứng nhu cầu của các tổ chức khác nhau như thế nào?
Pimloc cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt cho nền tảng Secure Redact của mình, có thể truy cập thông qua SaaS hoặc tích hợp vào các hệ thống hiện có thông qua API.
Giải pháp SaaS của chúng tôi cho phép khách hàng quản lý tài khoản của họ, tải lên cảnh quay và xem lại / chỉnh sửa / cập nhật phát hiện trước khi làm mờ và sử dụng. Mô hình này phù hợp với các tổ chức thoải mái với Pimloc đóng vai trò là bộ xử lý dữ liệu.
Ngược lại, đối với khách hàng thích kiểm soát đầy đủ như cả bộ xử lý và bộ điều khiển dữ liệu, Secure Redact có thể được triển khai trên máy chủ của họ. Cách tiếp cận này đáp ứng nhu cầu tổ chức đa dạng, đảm bảo tuân thủ và tùy chỉnh trong khi tận dụng các khả năng làm mờ tiên tiến của chúng tôi.
Làm thế nào Pimloc đảm bảo độ chính xác và hiệu quả của dịch vụ làm mờ video của mình, và vai trò của học máy trong quá trình này là gì?
Công nghệ của Pimloc nổi tiếng với độ chính xác và tốc độ của nền tảng học máy trong việc tự động phát hiện và làm mờ các định danh cá nhân. Các giải pháp của chúng tôi cho phép khách hàng thực hiện các nhiệm vụ này lên đến 200 lần nhanh hơn so với các phương pháp chỉnh sửa thủ công truyền thống.
AI của chúng tôi được đào tạo trên một loạt các hình ảnh và cảnh quay video thực tế, vượt qua các đối thủ cạnh tranh về phạm vi và liên tục cải tiến. Chúng tôi duy trì các tiêu chuẩn chính xác nội bộ vượt qua yêu cầu của khách hàng và quy định, đảm bảo bảo vệ mạnh mẽ dữ liệu cá nhân trên tất cả nội dung video.
Liên tục cải thiện hiệu suất, đội ngũ của chúng tôi tận dụng các giải pháp AI được thiết kế đặc biệt cho quyền riêng tư video. Sự tích hợp này tạo ra một vòng phản hồi无缝, đảm bảo độ tin cậy của dịch vụ hàng đầu thế giới.
Bằng cách tự động hóa việc phát hiện và làm mờ, Pimloc loại bỏ nhu cầu về các quy trình thủ công, dễ bị lỗi, cho phép khách hàng tự tin triển khai nội dung đã được ẩn danh và bảo mật.
Làm thế nào bạn nhìn thấy cảnh quan quyền riêng tư dữ liệu sẽ thay đổi trong vài năm tới, và các tổ chức nên thực hiện những bước nào để dẫn đầu những thay đổi này?
Trong những năm tới, các quy định về quyền riêng tư dữ liệu dự kiến sẽ trở nên nghiêm ngặt hơn và thống nhất toàn cầu. Các tổ chức phải tích cực tích hợp các biện pháp quyền riêng tư mạnh mẽ vào hoạt động của mình để tuân thủ các luật thay đổi.
Việc triển khai một lớp quyền riêng tư, chẳng hạn như Secure Redact, có thể ẩn danh hóa nội dung video tự động, có thể giải quyết trước các yêu cầu tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu trong tương lai. Cách tiếp cận này không chỉ tăng tốc và đơn giản hóa các quy trình xử lý và chia sẻ video mà còn hỗ trợ đổi mới trong việc sử dụng dữ liệu.
Khi các luật bảo vệ dữ liệu ngày càng coi video là dữ liệu cá nhân, các tổ chức trên các lĩnh vực – dù công hay tư – cần có các giải pháp có thể mở rộng, ưu tiên quyền riêng tư theo thiết kế. Việc áp dụng một hệ thống quản lý video với các tính năng quyền riêng tư tích hợp đảm bảo sẵn sàng cho các thay đổi quy định và thúc đẩy quản lý dữ liệu có trách nhiệm.
Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Pimloc.
