5. März 2025
In diesem Whitepaper erörtern unser Partner Siemens und wir den Wert anonymisierter Daten für die Entwicklung autonomer Fahrsysteme.
Hochwertige Videodaten sind für die Entwicklung der fortschrittlichsten autonomen Fahrsysteme von entscheidender Bedeutung. Angesichts zunehmend strenger Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO setzen Unternehmen jedoch auf Anonymisierung, um bei der Verfolgung dieser Projekte keine Gesetzesverstöße zu begehen. Herkömmliche Anonymisierungsmethoden wie Verpixelung und schwarze Balken gehen oft auf Kosten der Datengenauigkeit und -integrität, was die Entwicklung vollständig autonomer Fahrsysteme beeinträchtigt.
Unsere Deep Natural Anonymization bietet eine Lösung für diese Herausforderung. Durch die Beibehaltung der Datenqualität bei gleichzeitiger Einhaltung der Datenschutzgesetzgebung ermöglicht sie es Unternehmen, fortschrittliche Fahrzeugprojekte zu verfolgen, ohne einen Kompromiss zwischen Datenschutz und Innovation eingehen zu müssen.
Durch die Lektüre dieses Whitepapers erfahren Sie:
- Warum hochwertige Daten für die Entwicklung autonomer Fahrsysteme unerlässlich sind
- Wie Deep Natural Anonymization (DNAT) kritische Daten redaktionell bearbeitet, ohne deren Wert zu mindern
- Warum DNAT für den Aufbau fortschrittlicher autonomer Fahrsysteme unerlässlich ist
