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. Những rủi ro liên quan đến giám sát video đã thay đổi cơ bản – chúng ta đều vô tình từ bỏ quyền 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 video an ninh được quay và trực tiếp. Điều này cho phép các tổ chức xử lý trách nhiệm các cảnh quay từ CCTV, máy quay thể thao, và máy quay trên xe bằng cách bảo vệ và làm mờ dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như khuôn mặt và biển số xe.

Bạn 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 bao gồm 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.

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 an ninh được quay và trực tiếp.
• Tương thích với nhiều loại video – Nền tảng này hỗ trợ nhiều loại video, bao gồm CCTV, máy quay thể thao, máy quay 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), ROAs (Yêu cầu truy cập) 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 hoạt động dựa trên thời gian thực và chia sẻ dữ liệu rộng rãi hơn.

Một giờ video CCTV có thể chứa hơn hai triệu khuôn mặt. Việc làm mờ dữ liệu cá nhân từ mỗi 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 một 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 tính 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 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.

Mô hình AI của Pimloc chính xác phát hiện và làm mờ PII thậm chí trong điều kiện khó khăn. Những thuật toán học sâu này được đào tạo trên các video thuộc lĩnh vực cụ thể từ các nguồn như CCTV, máy quay thể thao và khảo sát đường.

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, mô hình của Pimloc được thiết kế đặc biệt để xử lý video an ninh. Điều này bao gồm các góc, vị trí và cảnh điển hình của CCTV, máy quay thể thao và máy quay trên xe. Máy quay thể thao, đặc biệt, gây ra thách thức do sự di chuyển, gây ra rung lắc và xoay đáng kể.

Các máy quay di động làm cho việc theo dõi người trở nên phức tạp, vì chuyển động khung hình có thể làm cho các kỹ thuật theo dõi tiêu chuẩn trở nên không hiệu quả. Việc 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 của video an ninh và đạt được mức độ chính xác cao để cung cấp tiện ích và bảo vệ.

Các quy định về quyền riêng tư dữ liệu giữa Mỹ và Anh / EU khác nhau như thế nào và Pimloc đang giải quyết những khác biệt này như thế nào?

Trong lịch sử, Mỹ đã tụt lại phía sau Anh và EU về các quy định 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 ngày càng quan trọng đối với các tổ chức Mỹ.

Ở Mỹ, khuôn khổ chính cho quyền riêng tư dữ liệu là Đạo luật Quyền riêng tư Mỹ (APRA), hiện đang được Quốc hội xem xét. APRA nhằm thiết lập các quyền riêng tư 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 cho các cá nhân quyền kiểm soát lớn hơn đối với dữ liệu của họ, bao gồm cả video dữ liệu. 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 video dữ liệu vẫn là một yếu tố quan trọng trong thời đại kỹ thuật số của chúng ta.

Nền tảng Secure Redact của Pimloc giải quyết các khác biệt quy định này bằng cách ẩn danh hóa hiệu quả 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) ở Anh, các cơ quan bảo vệ dữ liệu châu Âu và Bộ Tư pháp Hoa Kỳ (DOJ), đảm bảo cả việc 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 mới nổi như CCPA và APRA?

Khi các doanh nghiệp Mỹ tinh chỉnh các hoạt động quyền riêng tư của họ, 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 phát triển như CCPA và APRA. Nó tự động hóa việc ẩn danh hóa dữ liệu cá nhân trong nội dung video, đảm bảo tuân thủ quy định. Sử dụng AI tiên tiến, Secure Redact简化 các quy trình tuân thủ, giảm thiểu lỗi thủ công và tăng cường các hoạt động bảo vệ dữ liệu, tạo dựng niềm tin và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Bạn 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 video không?

Secure Redact đã trao quyền cho hàng trăm tổ chức để tăng tốc đáng kể việc ẩn danh hóa video, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định và tạo dựng niềm tin với các bên liên quan.

Khách hàng của chúng tôi thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau như thực thi pháp luật, vận tải, giải trí, bảo hiểm, y tế và an ninh. 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 các 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 và bảo mật video dữ liệu. Điều này bao gồm việc tuân thủ các 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.

Các tổ chức gặp phải những thách thức gì khi cố gắng cân bằng giữa quyền riêng tư dữ liệu và giá trị hoạt động của video dữ liệu, 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 giữa lợi ích hoạt động của video dữ liệu và các yêu cầu quyền riêng tư dữ liệu nghiêm ngặt. Với sự nhấn mạnh ngày càng tăng về 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 video dữ liệu, chẳng hạn như video CCTV, việc tuân thủ các yêu cầu truy cập dữ liệu chủ thể và yêu cầu thông tin tự do thường đòi hỏi phải loại 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 Secure Redact của Pimloc xử lý các luồng video trực tiếp, và những ứng dụng tiềm năng của công nghệ này trong các ngành công nghiệp khác nhau là gì?

Nền tảng Secure Redact của Pimloc có thể nhận 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 bởi những người bên ngoài Trung tâm vận hành an ninh (SOC), cho phép các hoạt động theo dõi môi trường theo thời gian thực hoặc xem xét các hoạt động để đánh giá và QA.

Biết được 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 video trực tiếp ẩn danh cho phép camera được triển khai trong các khu vực nhạy cảm và được bảo vệ hơn, cho phép an ninh được quản lý song song với quyền riêng tư. Một số khu vực 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, việc 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 quay 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 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 video và xem xét / chỉnh sửa / cập nhật các 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 có quyền kiểm soát đầy đủ cả vai trò bộ điều khiển và bộ xử lý 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 định danh cá nhân. Các giải pháp của chúng tôi cho phép khách hàng thực hiện các nhiệm vụ này nhanh hơn 200 lần 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 video thực tế, vượt qua đối thủ cạnh tranh về phạm vi và liên tục phát triển. 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 lặp phản hồi không gián đoạn, 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 triển khai nội dung ẩn danh và an toàn một cách tự tin.

Bạn nhìn thấy thế nào về việc thay đổi cảnh quan quyền riêng tư dữ liệu trong vài năm tới, và các tổ chức nên thực hiện những bước nào để ở phía trước của 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 hợp các biện pháp quyền riêng tư mạnh mẽ vào hoạt động của mình để tuân thủ các luật pháp đang phát triển.

Việt triển khai một lớp quyền riêng tư, chẳng hạn như Secure Redact, có thể ẩn danh hóa tự động nội dung video, có thể giải quyết trước các yêu cầu tuân thủ với 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 sự 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 cộng hay tư nhân – cần 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 sự sẵn sàng cho các thay đổi quy định và thúc đẩy việc quản lý dữ liệu có trách nhiệm.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Pimloc.