Forschung

Für Universitäten und Unternehmen, die in den Bereichen Computer Vision, maschinelles Lernen und Deep Learning forschen, ermöglicht brighter AI das datenschutzkonforme Sammeln, Teilen und Speichern von Daten mithilfe von klassischen und KI-kompatiblen Werkzeugen zur Anonymisierung, die höchste Genauigkeit bieten.

Wir verstehen Ihre Anforderungen

Forschungsexpertise

Unser Ziel ist es, verantwortungsvolle KI-Forschung und -Innovation zu beschleunigen. Wir kümmern uns um den Datenschutz, damit Sie sich auf die Forschung konzentrieren und Daten und Publikationen austauschen können.

Einfaches Setup

Unsere Anonymisierungssoftware kann einfach über eine REST-API integriert werden. Die Einrichtung über unsere sichere Cloud-API oder auf Ihren eigenen GPU-Servern eignet sich für die Datensammlung und -verarbeitung im großen Maßstab.

ML-Kompatibilität

Unsere einzigartige Deep Natural Anonymization ist für das Training von Machine Learning-Algorithmen geeignet. Die Lösung ist sowohl von Datenschutzexperten als auch von KI-Experten anerkannt.

Rechtskonformität

Vermeiden Sie hohe Bußgelder und profitieren Sie von unserer Erfahrung mit gesetzlichen Anforderungen für die Datenerfassung. Datenschutzbeauftragte haben unsere Lösung für Gesetze wie DSGVO (EU), CCPA (USA) und CSL (China) freigegeben.

Markenreputation

Durch die Implementierung unserer hochmodernen Datenschutztechnologien werden Sie zum Innovationsführer, schützen den Ruf Ihrer Marke und schaffen Vertrauen bei Kunden, Investoren und Partnern.

Privacy by Design

Integrieren Sie “Privacy by Design” in Ihre bestehenden Datenerfassungs- und -verarbeitungsabläufe. Das spart Zeit, rechtliche Risiken und gibt Ihnen die Möglichkeit, sich auf Ihre Kernaktivitäten und Datenstrategien zu konzentrieren.

Deep Natural Anonymization

Mit der Deep Natural Anonymization von brighter Redact sind Sie in der Lage, persönlich identifizierbare Informationen (PII) wie Gesichter zu anonymisieren, indem Sie künstliche Ersetzungen generieren, wie im Bild gezeigt. Die generierten Daten sind konform mit den neuesten Datenschutzstandards wie DSGVO und CCPA und können weiterverarbeitet werden, z. B. für Analysen oder das Training von Machine-Learning-Modellen.

Dieses Gesicht wurde mithilfe von Deep Natural Anonymization generiert.

Passend für Ihren Anwendungsfall

Mit unserer flexiblen Lösung sind wir in der Lage, Ihre individuellen Bedürfnisse zu erfüllen. Erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, um zu sehen, wozu brighter Redact in der Lage ist. Die Anwendungen reichen von wissenschaftlicher und Verhaltensforschung zu Publikationen und kollaborativen Datenbanken.

Wissenschaftliche Forschung

Wissenschaftliche Forschung

Erfassen, Verarbeiten, Analysieren und Verstehen von Daten

Verhaltensforschung

Verhaltensforschung

Mensch-Mensch- oder Mensch-Computer-Interaktion

Publikationen

Publikationen

Beispieldaten in Publikationen

Kollaborative Datenbanken

Kollaborative Datenbanken

Austausch von Forschungsdaten zwischen Partnern und über Grenzen hinweg

“Zusammen mit unseren Universitätspartnern und Facebook AI Research haben wir uns entschieden, die brighter AI Software zur Anonymisierung von Datensätzen im Rahmen unserer Computer-Vision-Forschung einzusetzen. Wir schätzen die Genauigkeit von brighter Redact, die Möglichkeit eines einfachen On-Premise-Setups, sowie den großartigen Support durch das brighter AI-Team.” Bernard Ghanem, Associate Professor, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)

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