Privacidad en la videovigilancia con IA
La videovigilancia es hoy en día una parte indispensable de los sistemas de seguridad modernos. Sin embargo, a menudo conlleva importantes problemas de privacidad que afectan la intimidad de las personas vigiladas y plantean importantes cuestiones legales y éticas. La inteligencia artificial (IA) ofrece aquí ventajas decisivas. La protección de datos en la videovigilancia basada en IA se mejora considerablemente y también hace que la vigilancia mediante análisis en tiempo real sea mucho más eficiente. Sin embargo, recientes violaciones de privacidad por parte de algunos proveedores chinos como Hikvision y Dahua subrayan la importancia de una cuidadosa selección de proveedores.
Los sistemas tradicionales de videovigilancia están muy extendidos y ofrecen seguridad básica, pero presentan limitaciones significativas y riesgos para la privacidad. Estos sistemas suelen basarse en dos métodos principales: monitoreo pasivo y monitoreo activo. Ambos métodos tienen debilidades específicas que afectan tanto la eficiencia como la privacidad.
Monitoreo pasivo
En la monitorización pasiva, los sistemas graban continuamente las transmisiones de video para que puedan ser revisadas más tarde. Este método requiere mucho tiempo y espacio de almacenamiento. El personal de seguridad revisa horas de material para encontrar información relevante, lo cual es ineficiente y puede pasar por alto detalles importantes. El almacenamiento permanente de datos de video aumenta el riesgo de ataques de hackers y acceso no autorizado, poniendo en peligro la privacidad de las personas monitoreadas
Monitoreo activo
La monitorización activa significa que el personal de seguridad observa las transmisiones de video en tiempo real. Este enfoque requiere mucho personal y genera altos costos. La necesidad de trabajo por turnos aumenta aún más los costos operativos. Además, el nivel de atención disminuye durante períodos prolongados, lo que puede llevar a pasar por alto eventos importantes. Desde el punto de vista de la protección de datos, la monitorización activa también es problemática. La vigilancia continua por parte del personal de seguridad genera una sensación de supervisión constante en las personas afectadas, lo que afecta significativamente su privacidad. Además, las personas vigiladas a menudo no saben quién las está observando y con qué propósito, lo que lleva a una falta de transparencia y equidad. A menudo faltan medidas de protección adecuadas para garantizar que los datos se utilicen solo para el propósito previsto, lo que aumenta la probabilidad de violaciones de la privacidad. El derecho a la autodeterminación informativa de las personas vigiladas se ve socavado, ya que no tienen control sobre cómo y cuándo se les observa.
La solución es el análisis de video con IA, pero es importante una cuidadosa selección del proveedor
Ante las considerables limitaciones y riesgos de privacidad de los sistemas tradicionales de videovigilancia, tanto en la monitorización pasiva como en la activa, el análisis de video basado en IA está ganando cada vez más importancia. Estos sistemas modernos ofrecen una variedad de ventajas que mejoran tanto la eficiencia de la vigilancia como la protección de la privacidad. El análisis de video con IA utiliza algoritmos avanzados y aprendizaje automático para procesar y analizar datos de video en tiempo real. De este modo, superan muchas de las debilidades de los métodos de vigilancia tradicionales
Sin embargo, los sistemas de videovigilancia basados en IA también presentan desafíos, especialmente en lo que respecta a la privacidad y la seguridad. En los últimos años, ha habido importantes preocupaciones y violaciones de privacidad relacionadas con las tecnologías de videovigilancia, especialmente con algunos proveedores chinos como Hikvision y Dahua
Hikvision
La empresa ha sido criticada en múltiples ocasiones por violaciones de privacidad y seguridad. El gobierno de EE. UU. ha colocado a Hikvision en la Lista de Entidades, lo que significa que las empresas estadounidenses necesitan licencias especiales para hacer negocios con Hikvision. Esto ocurrió debido al papel de la empresa en violaciones de derechos humanos contra minorías musulmanas en China, especialmente los uigures. Además, se descubrieron vulnerabilidades críticas de seguridad en las cámaras de Hikvision, que permitían a los atacantes acceder a los dispositivos.
Dahua traduce al español
También Dahua fue sancionada de manera similar. El gobierno de los EE. UU. prohibió el uso de equipos de Dahua en instalaciones públicas debido a preocupaciones de seguridad nacional. Estas preocupaciones se refieren a posibles puertas traseras en los dispositivos que podrían ser explotadas por el gobierno chino
Estos ejemplos muestran que, a pesar de los avances tecnológicos y las ventajas del análisis de video basado en IA, no se deben descuidar la privacidad y la seguridad. Es esencial seleccionar cuidadosamente a los proveedores y prestar atención a sus prácticas de privacidad y seguridad para garantizar la integridad de los sistemas de vigilancia y proteger la privacidad de las personas vigiladas
Consideraciones importantes para garantizar la protección de datos en la videovigilancia impulsada por IA
Al seleccionar el proveedor adecuado de análisis de video con IA, se deben considerar varios aspectos importantes. En primer lugar, el cumplimiento de la privacidad es crucial. El proveedor debe asegurarse de cumplir con todas las leyes y regulaciones de privacidad relevantes, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa. Esto incluye la transparencia en la recopilación y el procesamiento de datos, así como medidas para asegurar los datos. Igualmente importantes son los altos estándares de seguridad.
La transparencia y la trazabilidad también juegan un papel central. Un proveedor de confianza debe proporcionar registros de auditoría detallados y controles de acceso para garantizar que solo el personal autorizado tenga acceso a los datos. Los proveedores que utilizan tecnologías para anonimizar personas y matrículas en los datos de video reducen significativamente el riesgo de violaciones de la privacidad.
Finalmente, la posibilidad de almacenamiento de datos local es otro factor importante. Los proveedores que permiten el almacenamiento de datos local minimizan el riesgo de pérdida y abuso de datos. Todas estas consideraciones ayudan a encontrar el proveedor adecuado de análisis de video con IA que cumpla con los requisitos de seguridad y privacidad.
Vigilancia de video con IA con Vaido: eficiencia y protección de datos
Un ejemplo destacado de una solución de este tipo es el análisis de video con Vaidio, que permite un análisis de video eficiente y seguro. La vigilancia de video con IA que ofrecemos con Vaidio aborda estas debilidades y ofrece una alternativa más respetuosa con la privacidad. El sistema incluye componentes tanto basados en el edge como en la nube, que juntos ofrecen una solución de seguridad flexible y eficiente
Vigilancia de video basada en IA
- Procesamiento de datos local: En la videovigilancia basada en el edge, los datos de video se procesan directamente en el lugar en un dispositivo especial (hardware). El análisis se realiza allí donde se generan los datos. Esto reduce significativamente los tiempos de latencia, ya que los datos no necesitan ser enviados a una nube remota
- Almacenamiento de datos local: Los datos procesados también se almacenan localmente. Esto minimiza el riesgo de violaciones de la privacidad, ya que los datos sensibles no se transmiten a través de Internet
Vigilancia de video con IA basada en la nube
- Análisis de datos en la nube: En la videovigilancia basada en la nube, el flujo de video se envía continuamente y de forma cifrada a la nube para su análisis, pero no se almacena
- Almacenamiento de datos local: Aunque el análisis se realiza en la nube, los datos se almacenan localmente. Esto garantiza que el control sobre los datos sensibles permanezca con el usuario y minimiza el riesgo de pérdida de datos
Ambas soluciones, tanto la basada en el borde como la basada en la nube, permiten las siguientes funciones
- Análisis en tiempo real: El análisis de video se realiza en tiempo real, lo que permite reacciones inmediatas a los eventos detectados y elimina la necesidad de monitoreo humano continuo. Esto garantiza una gestión rápida y eficiente de los incidentes de seguridad.
- Anonimización: Las personas y las matrículas pueden ser anonimizadas para aumentar aún más la protección de datos. Esta anonimización se realiza antes del procesamiento o almacenamiento adicional de los datos. Esto protege la privacidad de los afectados y cumple con los requisitos legales de protección de datos
- Supervisión basada en eventos: En áreas sensibles desde el punto de vista de la protección de datos, además de la anonimización de personas y matrículas o el oscurecimiento de ciertas áreas, también tiene la opción de utilizar una videovigilancia basada en eventos. Con este método, solo se graban incidentes relevantes para la seguridad, mientras que todas las demás grabaciones no se capturan. De este modo, el almacenamiento de datos se limita a lo esencial.
- Control de acceso y registros de auditoría: Controles de acceso estrictos y registros de auditoría detallados garantizan una gestión transparente y segura de los datos de video. Esto permite la trazabilidad de todos los accesos y cambios en los datos, lo que aumenta la seguridad e integridad de los datos
Conclusión
La vigilancia por video convencional está plagada de problemas significativos de privacidad que ponen en peligro la privacidad de las personas afectadas y plantean cuestiones legales y éticas. La integración de IA y tecnologías avanzadas ofrece una solución prometedora para abordar estos problemas. A través del análisis en tiempo real, la anonimización y los controles de acceso estrictos, los sistemas de vigilancia modernos pueden aumentar la eficiencia y al mismo tiempo proteger la privacidad. Además, se deben tomar medidas legales y organizativas para garantizar la transparencia y la seguridad de los sistemas de vigilancia. La selección cuidadosa de proveedores que cumplan con estos estándares es crucial para evitar violaciones de privacidad y garantizar la seguridad.
Anne-Katrin Michelmann
Fecha 01.09.2024