Der einfachste Weg, Bilder und Videos online zu anonymisieren

3. November 2020

Mehr Kameradaten, weniger Datenschutz?

Heutzutage sind Kameras allgegenwärtig und werden für verschiedene Zwecke genutzt, angefangen bei der Sicherheit bis hin zum Wissensgewinn oder der Entwicklung von KI-gesteuerten Technologien. Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, hochauflösender Karten oder intelligenter Einzelhandelsanalysen erfordert, dass täglich große Mengen an Bild- und Videodaten in der Öffentlichkeit gesammelt werden. Die steigende Anzahl von Kameras, die den öffentlichen Raum überwachen, verletzt das Recht des Einzelnen auf Anonymität – ein Preis, den die Gesellschaft in der Vergangenheit für die Sicherheit gezahlt hat. Und jetzt also auch für die Innovation? Daher suchen viele Unternehmen nach einer Weg zur Online-Anonymisierung von Bildern und Videos.

Mit der weltweit wachsenden Zahl an Vorschriften wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung (GDPR), dem US-amerikanischen Datenschutzgesetz (CCPA), dem chinesischen Datenschutzgesetz (PIPL) und dem japanischen Datenschutzgesetz (APPI) sind Unternehmen, öffentliche Einrichtungen und Einzelpersonen dazu verpflichtet, personenbezogene Daten zu schützen, zu denen auch biometrische Daten in Bildern und Videos zählen. Während die Datenschutzbestimmungen in den verschiedenen Regionen unterschiedliche Rechtsgrundlagen für die Datenerhebung und -verarbeitung vorsehen, haben sie eines gemeinsam: die Einwilligung. Im Falle von öffentlich aufgezeichneten Videodaten ist es jedoch oft nicht möglich, jede betroffene Person um ihre Zustimmung zu bitten. Was kann also mit „angemessenen Mitteln“ getan werden, wie es die DSGVO vorschreibt? 

Verschiedene Techniken zur Einhaltung der Vorschriften – Anonymisierung und eingebauter Datenschutz

Es gibt verschiedene technische und organisatorische Mittel, um die einschlägigen Datenschutzvorschriften (besser) einzuhalten. Die Techniken zur Verbesserung der Konformität reichen von der Einhaltung spezifischer Grundsätze der Datenerhebung und -verarbeitung (z. B. Zweckbindung, Datenminimierung und Speicherbeschränkung der DSGVO) über spezifische technologische Mittel wie Verschlüsselung und dezentralisierte Verarbeitung bis hin zu „klassischen“ TOMs wie datenschutzfreundliche Standardeinstellungen und eingebauter Datenschutz. Die bekanntesten Beispiele für Letzteres sind Anonymisierung und Pseudonymisierung.

Die DSGVO definiert anonymisierte Daten als „Informationen, die sich nicht auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen, oder personenbezogene Daten, die in einer Weise anonymisiert worden sind, dass die betroffene Person nicht oder nicht mehr identifiziert werden kann“ (Erwägungsgrund 26). Mit anderen Worten: Aus den anonymisierten Daten sollen keine Rückschlüsse auf eine Einzelperson gezogen werden können – auch nicht durch die Partei, die für die Anonymisierung verantwortlich ist. Bei ordnungsgemäßer Durchführung sind solche Daten naturgemäß nicht personenbezogen und unterliegen daher nicht den Datenschutzbestimmungen (Erwägungsgrund 26). Angewandt auf Bild- und Videodaten umfasst die Anonymisierung das Schwärzen von PIIs wie Gesichtern und Körpern sowie Nummernschildern. Auf diese Weise werden auch personenbezogene Daten in Bildern und Videos vor einer Identifizierung durch Gesichts- oder Nummernschilderkennungssoftware geschützt.

KI-basierte Unkenntlichmachung zur Online-Anonymisierung von Bildern und Videos

Dies kann sowohl manuell als auch vollautomatisch erfolgen. Aber gerade bei großen Datensätzen oder zahlreichen PIIs in Einzelbildern ist die manuelle Arbeit mühsam, langsam und vor allem mit hohen Kosten verbunden. Automatisierte Lösungen hingegen sind viel schneller, der einfachste Weg für den Schutz von Identitäten in Kameradaten ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Anonymisierungssoftware. KI-Technologien sind äußerst effizient bei der Erkennung von Objekten und können daher zur schnellen und sicheren Automatisierung von Bild- und Videoredaktion ohne menschliches Zutun verwendet werden.

Bei brighter AI haben wir diese Technologien für die Unkenntlichmachung von Gesichtern und Kennzeichen stetig optimiert und stellen sie nun per Demo und kostenloser Testversion einem breiten Publikum zur Verfügung. brighter Redact von brighter AI ist die fortschrittlichste Lösung zum Schutz von personenbezogenen Informationen in Bild- und Videodaten und ermöglicht Gesichtsunschärfe und Kennzeichenredaktion in Bild- und Videodaten. Die Anonymisierungslösung ist vollständig automatisiert und verspricht die Einhaltung höchster Genauigkeits- und Qualitätsstandards. Darüber hinaus ist die von brighter AI entwickelte Deep Natural Anonymization jetzt als zusätzliches Feature in allen kostenpflichtigen Paketen verfügbar – auch in unserer SaaS-Lösung. Diese einzigartige Lösung, bei der Gesichter und Nummernschilder mit Hilfe generativer KI durch synthetische Bilddaten ersetzt werden, ist kompatibel mit der Entwicklung von Machine Learning (ML) Algorithmen und Analytik.

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  • Sicher: Gehostet auf MS Azure mit TLS-verschlüsselter API
  • KI-kompatibel: Deep Natural Anonymization (DNAT) ermöglicht Kompatibilität mit Analysen und maschinellem Lernen
  • Konformität: Anonymisierte Daten sind von Natur aus nicht personenbezogen und unterliegen daher nicht den Datenschutzbestimmungen (DSGVO, CCPA, CSL/PIS, etc.) 

Xinzhuo Xiao
Marketing & Communication
xinzhuo.xiao@brighter.ai