7. April 2025
Künstliche Intelligenz, intelligente Analysen und maschinelles Lernen gestalten die Zukunft der Menschheit. Autonome Fahrzeuge, digitale Therapeutika, medizinische Ausbildung, Strafverfolgung, wissenschaftliche Forschung… Die Liste der Anwendungen ist endlos. Unternehmen stehen jedoch vor einem Dilemma, wenn sie Innovationsprojekte durchführen: Wie kann man verhindern, dass Datenschutzbestimmungen Innovationen behindern?
Datengetriebene Innovation
Um effektiv zu funktionieren und die Innovation voranzutreiben, die das tägliche Leben zum Besseren verändern könnte, sind diese Technologien jedoch auf die Generierung, Analyse und Speicherung beträchtlicher Mengen hochwertiger Bild- und Videodaten angewiesen. Und genau hier liegt das Dilemma…
Gleichzeitig wird der Schutz der Privatsphäre stärker denn je kontrolliert. CCPA in den USA. PIPL in China. Und am strengsten von allen, die DSGVO in (und außerhalb) der EU.
Die DSGVO erhöht die Anforderungen an den Datenschutz
Wenn Sie denken, die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sei lediglich ein rechtlicher Rahmen zum Schutz personenbezogener Daten, dann denken Sie noch einmal nach. Denn diese 88 Seiten Anforderungen stellen das strengste Datenschutz- und Sicherheitsgesetz der Welt dar. Und obwohl die Europäische Union (EU) die DSGVO entworfen und verabschiedet hat, erlegt sie jeder Organisation, die Daten in Bezug auf EU-Bürger sammelt, rechtliche Verpflichtungen auf, unabhängig vom Standort.
Zwickmühle
Wir befinden uns also in einer Welt, in der Innovation durch Video angetrieben wird, das nicht vermeiden kann, Identitäten zu erfassen, sei es in Form von Personen, Fahrzeugkennzeichen, Straßenadressen usw. Gleichzeitig werden die Gesetze, die das Recht der Menschen auf Privatsphäre schützen, weltweit verstärkt und ausgeweitet.
Die Bedrohung für Innovationen
Dies bedeutet, dass mit den wachsenden Möglichkeiten der Gesichtserkennungstechnologie die öffentliche Videodatenerfassung eine erhebliche Herausforderung für jede Organisation darstellen kann, die Daten verwendet. Wie können wir also Innovationen vorantreiben und gleichzeitig solch anspruchsvolle Standards einhalten? Oder haben wir den Punkt erreicht, an dem Datenschutzbestimmungen drohen, Innovationen zu bremsen oder sogar zu blockieren? Gibt es einen Weg, zu verhindern, dass Datenschutzbestimmungen Innovationen behindern?
Warum traditionelle Ansätze einfach nicht funktionieren
Anonymisierungstechniken wie Verpixelung und schwarze Balken waren lange Zeit die traditionelle Antwort auf dieses Dilemma. Dennoch können sie die Genauigkeit und Integrität der Originaldaten nicht bewahren. Da die Datenqualität das Rückgrat der KI-Innovation und des maschinellen Lernens darstellt, ist das Ergebnis ein Kompromiss zwischen Datenschutz und Videoanalyse.
Das Spiel verändern
Deep Natural Anonymization (DNAT), eine auf generativer KI basierende Technologie, verändert das Spiel. DNAT ist eine einzigartige Datenschutztechnologie, die auf generativer KI basiert. Sie verwendet künstliche Ersetzungen in Video und Bildern, um Individuen vor Erkennung zu schützen. Anstatt die betreffenden Subjekte zu verwischen, erstellt DNAT beispielsweise synthetische Gesichtsüberlagerungen oder ersetzt Kennzeichen durch Replikate.
Kein Kompromiss
Hier liegt der Zauber: DNAT bewahrt auch die Qualität der Originaldaten, um die Einhaltung globaler Standards zu gewährleisten. Dadurch wird der Kompromiss zwischen Datenschutz und Innovation beseitigt.
„Diese Technologie macht die Datenerfassung in der Öffentlichkeit konform mit weltweiten Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO in Europa, dem CSL in China und dem bevorstehenden CCPA in den USA.“
The Washington Post, 21. März 2019
Wie löst DNAT das Dilemma?
DNAT verwendet KI, um automatisch Gesichter und andere identifizierbare Elemente, wie Kennzeichen, im ursprünglichen Videomaterial oder in Bildern zu erkennen. Anschließend generiert es zufällig künstliche Ersetzungen, die die ursprünglichen Attribute widerspiegeln. Diese nicht umkehrbaren Überlagerungen werden dann auf das Original angewendet, wodurch sichergestellt wird, dass eine Re-Identifizierung durch Gesichtserkennungstechnologie unmöglich ist.
Die Vorteile von DNAT
Abgesehen davon, dass es Organisationen ermöglicht, Daten in Übereinstimmung mit allen relevanten Standards zu verwenden, ist DNAT sicher. Die Re-Identifizierung von Subjekten mittels Gesichtserkennungstechnologie ist einfach unmöglich. DNAT ist auch hochpräzise. Alter, Geschlecht, Rasse, Emotionen, Blickrichtung und Absicht bleiben für die Analyse und KI-Entwicklung erhalten. Tatsächlich sind die Segmentierungskarten im Vergleich zum Original nahezu identisch. Vor allem ist diese Methode der Anonymisierung vollständig konform und besitzt die EuroPriSe-Zertifizierung für datenschutzkonforme IT-Produkte.
Beschleunigung der Innovation in der Automobilindustrie
DNAT ist bereits im Einsatz und hilft Organisationen in einer Vielzahl von Sektoren, sicher Innovationen in Übereinstimmung mit dem Datenschutzrecht zu verfolgen. Dank DNAT können beispielsweise Automobilunternehmen die für das Training von Machine-Learning-Modellen erforderlichen Daten, wie für autonomes Fahren, sammeln, ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen.
Sicheres Arbeiten im Gesundheitswesen
Der medizinische Sektor hat einen großen Bedarf an der Anonymisierung der Identitäten sowohl von Patienten als auch von Mitarbeitern in sensiblen medizinischen Video- und Bilddaten. DNAT wird in einem breiten Spektrum von Gesundheitsanwendungen eingesetzt, von Benutzererfahrung und Maschinentests bis hin zu digitaler Therapie und Patientenverfolgung.
Überwachung des öffentlichen Sektors
DNAT ermöglicht auch die datenschutzkonforme Nutzung intelligenter Videoanalytik und Datenspeicherung im privaten Sektor. Die Deutsche Bahn, der größte Verkehrsdienstleister in Deutschland, ist ein bemerkenswertes Beispiel. Dank DNAT nutzte die DB die bestehende Kamerainfrastruktur für intelligente Videoanalytik in Zügen und Bahnhöfen sowie für die Entwicklung autonomer Züge.
Innovation fördern. Identitäten schützen.
Laut Booz Co steigern innovative Organisationen ihre Einnahmen um 11%. Dennoch schätzt bitcom.org, dass 90% der Unternehmen innovative Projekte aufgrund von Datenschutzanforderungen auf Eis legen mussten. Und drei Viertel geben an, dass die konkreten Anforderungen der DSGVO direkt zum Scheitern von Innovationsprojekten geführt haben.
Daten sind zu einem integralen Treiber von Innovation geworden. Gleichzeitig setzen zunehmend robuste und umfassende Datenschutzgesetze enge Grenzen für die Nutzung dieser Daten. Herkömmliche Ansätze sind nicht in der Lage, die Datenqualität zu erhalten, was den Fortschritt zu verlangsamen oder sogar zu stoppen droht. Die nächste Generation der Anonymisierung hat dieses Dilemma gelöst, indem sie den Zielkonflikt zwischen Datenschutz und Videoanalytik beendet und Unternehmen in die Lage versetzt, sicher und verantwortungsvoll zu innovieren.
Entdecken Sie brighter AI. Innovation fördern. Identitäten schützen.
brighter AI repräsentiert die einzige zertifizierte werterhaltende Videoredaktionssoftware zur Gewährleistung der DSGVO-Konformität. Damit beenden wir den Zielkonflikt zwischen Datenschutz und Videoanalytik. Wenn Sie eine Demonstration sehen möchten oder einfach ein Gespräch über Datenkonformität führen möchten, kontaktieren Sie uns bitte.
Erfahren Sie mehr über DNAT und wie es die Privatsphäre im Zeitalter des maschinellen Lernens schützt in unserem Whitepaper.
