Privacidad en la videovigilancia con IA
La videovigilancia es hoy en día un componente indispensable de los sistemas de seguridad modernos. En particular, la vigilancia en tiempo real 24/7 ofrece a las empresas e instituciones la posibilidad de mantener las medidas de seguridad las 24 horas del día. Al mismo tiempo, surgen importantes problemas de privacidad que afectan tanto a la intimidad de las personas vigiladas como a los requisitos legales. La inteligencia artificial (IA) ofrece ventajas decisivas tanto para la eficiencia como para la protección de la privacidad. En este artículo se analizan más detalladamente los desafíos legales en materia de protección de datos y las posibilidades de la vigilancia asistida por IA, así como los fundamentos legales.
Principios importantes de protección de datos en la videovigilancia
1. Finalidad y minimización de datos
Uno de los principios centrales de la protección de datos en la videovigilancia es la finalidad. Esto significa que la recopilación y el procesamiento de datos de video solo están permitidos si sirven a un propósito claro y legítimo. En la práctica, este propósito suele ser la protección de personas y bienes, la prevención de delitos o la garantía del funcionamiento fluido de una empresa. El principio de minimización de datos establece que los datos recopilados deben limitarse al mínimo necesario. Esto implica que no se deben recopilar más datos de los necesarios para cumplir con el propósito de la vigilancia.
2. Transparencia e información
Otro principio clave de protección de datos en la videovigilancia es la transparencia. Las personas afectadas, es decir, aquellas captadas por las cámaras, deben ser informadas de manera clara y comprensible de que están siendo vigiladas. Generalmente, esto se realiza a través de señales visibles y bien ubicadas que indican que el área está bajo vigilancia.
Estas señales no solo deben indicar la presencia de cámaras, sino que también deben incluir información adicional, como:
- El responsable de la vigilancia (por ejemplo, la empresa u organización que opera las cámaras).
- El propósito de la vigilancia (por ejemplo, «Para la seguridad y protección de personas y bienes»).
- Información sobre cómo las personas afectadas pueden ejercer sus derechos de protección de datos (por ejemplo, cómo pueden ponerse en contacto para solicitar información sobre sus datos).
3. Consentimiento
En áreas no públicas o particularmente sensibles, como en el lugar de trabajo o en espacios privados, a menudo se requiere el consentimiento expreso de las personas afectadas antes de que se pueda llevar a cabo la vigilancia. Este consentimiento debe ser voluntario, específico y basado en información adecuada. Esto significa que las personas afectadas deben saber exactamente para qué están dando su consentimiento y cuáles son las consecuencias de la vigilancia para ellas.
4. Períodos de almacenamiento
Los datos de video recopilados solo deben almacenarse durante el tiempo que sea necesario para el propósito original de la vigilancia. Generalmente, el período de almacenamiento en la videovigilancia oscila entre 48 y 72 horas, a menos que exista una razón legítima para un almacenamiento más prolongado, como la investigación de un incidente. En casos donde los datos se necesiten para una investigación o para conservar pruebas en un proceso penal, puede permitirse un período de almacenamiento más largo. Sin embargo, esto siempre debe cumplir con las regulaciones legales y debe estar debidamente documentado.
5. Derechos de las personas afectadas
Las personas afectadas tienen varios derechos conforme a las leyes de protección de datos, que les permiten mantener el control sobre sus datos personales. Estos derechos incluyen:
- Derecho de acceso: Las personas afectadas tienen derecho a solicitar información sobre si se están procesando sus datos personales y qué datos se están utilizando, lo que incluye las grabaciones de video donde aparezcan.
- Derecho de supresión: En determinadas circunstancias, las personas afectadas tienen derecho a solicitar la eliminación de sus datos. Esto puede ocurrir, por ejemplo, si los datos se han recopilado de manera ilegal o si ya no se necesitan para el propósito original de la vigilancia.
- Derecho de oposición: Las personas afectadas pueden oponerse al procesamiento de sus datos, especialmente cuando la vigilancia se basa en un interés legítimo del responsable. La oposición puede llevar a que se suspenda la videovigilancia o se eliminen los datos, siempre que no existan razones imperiosas que justifiquen su procesamiento.
Estos derechos deben ser fácilmente accesibles para las personas afectadas, y las empresas están obligadas a gestionar las solicitudes correspondientes de manera rápida y transparente.
Desafíos de la videovigilancia tradicional: Más allá de los datos de seguridad
Los sistemas tradicionales de videovigilancia, basados en la monitorización pasiva o activa, enfrentan importantes desafíos en cuanto a la protección de datos. Estos sistemas suelen grabar datos de manera continua y recopilan mucha más información de la necesaria para el propósito original de la vigilancia, lo que plantea serios problemas de privacidad.
1. Monitorización pasiva: Vigilancia sin filtrado
En la monitorización pasiva, las cámaras de vigilancia graban de manera continua, y los datos pueden revisarse manualmente si ocurre un incidente. Este enfoque conlleva la captura completa de todos los movimientos y acciones dentro del área vigilada, independientemente de si son relevantes para la seguridad. Esta recolección masiva de datos contradice los principios de finalidad y minimización de datos, ya que no solo se recopilan datos relacionados con la seguridad. Además, a menudo los datos se almacenan durante largos períodos, incluso cuando no se presenta un incidente, lo que incrementa el riesgo de violaciones de la privacidad.
2. Monitorización activa: Intervención en la privacidad
En la monitorización activa, el personal de seguridad supervisa las imágenes en tiempo real. Esto significa que una o más personas observan constantemente todas las actividades en el área vigilada, lo que puede generar una sensación de vigilancia permanente. Esta práctica presenta varios problemas:
- Falta de enfoque en eventos relevantes: Aunque el personal de seguridad debería centrarse en incidentes relacionados con la seguridad, también observa muchas interacciones privadas o personales que no tienen relación con la seguridad.
- Pérdida de atención: Otro problema de la monitorización activa es la disminución de la atención del personal de vigilancia. Después de horas de observación, la concentración tiende a disminuir, lo que puede llevar a pasar por alto incidentes importantes.
3. Recopilación masiva de datos sin diferenciación
Un gran desafío tanto de la monitorización pasiva como de la activa es la recopilación indiscriminada de datos. Los sistemas tradicionales de vigilancia registran todo lo que ocurre en su campo de visión, lo que implica que no solo se capturan eventos relevantes para la seguridad, como robos o vandalismo, sino también actividades cotidianas y privadas. Un ejemplo en el entorno laboral sería la grabación de los tiempos de descanso. Las cámaras dirigidas a áreas como la sala de descanso o la entrada capturan cada vez que un empleado entra o sale, generando un registro detallado de cuándo y con qué frecuencia toman descansos, lo que afecta gravemente la privacidad de los empleados. Esto es particularmente preocupante si los empleadores utilizan estos datos para medidas disciplinarias, lo que podría llevar a una vigilancia indebida en el lugar de trabajo.
4. Falta de flexibilidad en la recopilación de datos
Otro problema es la falta de flexibilidad en la recopilación de datos en los sistemas tradicionales de videovigilancia. Estos sistemas graban todo o no graban nada, sin la capacidad de filtrar inteligentemente la información, lo que resulta en la recolección de datos irrelevantes o no relacionados con la seguridad. Esta captura generalizada de información contraviene el principio de minimización de datos, que estipula que solo deben recogerse los datos necesarios para cumplir el propósito de la vigilancia.
5. Riesgo de abuso y violaciones de la privacidad
La recopilación masiva de datos aumenta inevitablemente el riesgo de abuso o violaciones de la privacidad. Cuantos más datos se recojan, mayor es la posibilidad de que personas no autorizadas accedan o manipulen estos datos. En muchos casos, faltan controles adecuados de acceso, y los datos de video pueden almacenarse más tiempo del permitido o necesario por la ley.
Además, existe el riesgo de que los datos no solo se utilicen para fines de seguridad, sino también para otros propósitos no autorizados. Por ejemplo, los empleadores podrían utilizar las grabaciones de vigilancia para analizar el comportamiento de los empleados o monitorear la eficiencia con la que gestionan su tiempo de trabajo.
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.
Cómo la videovigilancia impulsada por IA con Vaidio soluciona los problemas de la videovigilancia tradicional
Un ejemplo destacado de una solución eficaz es el análisis de video basado en inteligencia artificial (IA) con Vaidio, que permite una vigilancia eficiente y segura. La videovigilancia con IA que ofrecemos a través de Vaidio aborda las debilidades de los sistemas tradicionales y proporciona una alternativa más respetuosa con la privacidad.
1. Finalidad y minimización de datos mediante captura basada en eventos
A diferencia de los sistemas tradicionales que graban todos los datos sin distinción, Vaidio permite la captura basada en eventos. Esto significa que solo se detectan y graban los incidentes relevantes para la seguridad. En lugar de recolectar material de video de manera continua, el sistema activa la grabación únicamente cuando se detecta un evento predefinido, como un movimiento no autorizado en un área protegida o la entrada a zonas restringidas.
Gracias a esta filtración inteligente de eventos, la cantidad de datos recopilados se reduce significativamente, cumpliendo así con los principios de finalidad y minimización de datos. Actividades irrelevantes, como los descansos de los empleados o las conversaciones personales, se ignoran, ya que no son relevantes para los objetivos de vigilancia. Esto protege la privacidad de los supervisados y evita la recolección de datos innecesarios.
2. Anonimización y protección de la privacidad
Una de las funciones más destacadas de Vaidio es la capacidad de anonimizar personas y matrículas de vehículos. El sistema puede anonimizar automáticamente rostros y otros datos personales antes de ser procesados o almacenados. Esto garantiza que se respete la privacidad de las personas vigiladas, incluso cuando las grabaciones deban almacenarse para análisis futuros o investigación de incidentes.
Esta funcionalidad es particularmente útil en entornos sensibles, como el lugar de trabajo, donde la grabación de empleados puede generar problemas de privacidad. Vaidio asegura que solo se guarden las informaciones relevantes para la seguridad, mientras que los datos personales se cifran o se ocultan para cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
3. Análisis en tiempo real y reducción de errores humanos
Uno de los mayores beneficios del análisis de video con IA de Vaidio es su capacidad de análisis en tiempo real. En lugar de revisar manualmente las imágenes después de un incidente, Vaidio analiza los datos al instante y detecta anomalías o actividades sospechosas de inmediato. Esto no solo reduce el trabajo del personal de seguridad, sino que también minimiza los errores humanos causados por la fatiga o la falta de atención, algo común en la monitorización activa.
Mediante el uso de algoritmos de reconocimiento de patrones, Vaidio identifica incidentes de seguridad de manera más rápida y precisa que un observador humano. La plataforma puede, por ejemplo, detectar automáticamente si alguien intenta ingresar a un edificio sin autorización, si un objeto permanece en un lugar inusual durante mucho tiempo, o si un número inusual de personas se agrupa en un área determinada. Esto permite una respuesta inmediata ante incidentes relevantes, mientras las actividades cotidianas y privadas pasan inadvertidas.
4. Opciones de almacenamiento flexibles y almacenamiento seguro de datos
Vaidio ofrece opciones flexibles de almacenamiento de datos, que pueden ser locales (en el dispositivo) o en la nube. Esto permite a las empresas almacenar sus datos sensibles donde se cumplan los más altos estándares de seguridad y las normativas de protección de datos. En todos los casos, Vaidio garantiza que los datos grabados se cifren para evitar el acceso no autorizado.
Además, Vaidio permite la eliminación automatizada de datos después de un período determinado. El sistema se puede configurar para que las grabaciones se borren automáticamente cuando ya no sean necesarias, lo que cumple con los requisitos legales sobre el almacenamiento de datos y reduce el riesgo de violaciones de privacidad por un almacenamiento prolongado.
5. Control de acceso y registros de auditoría
Un elemento central del RGPD es garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a los datos personales. Vaidio facilita este control mediante estrictas políticas de acceso y registros detallados de auditoría, documentando todas las veces que se accede o se modifica la información. Esto garantiza una transparencia total en el uso de los datos.
Este sistema asegura que las empresas puedan demostrar en todo momento quién accedió a los datos y con qué propósito, lo que no solo aumenta la seguridad, sino que también genera confianza entre las personas supervisadas, quienes pueden estar seguras de que sus datos solo se utilizan para fines legítimos y documentados.
6. Evitar la vigilancia fuera del propósito legítimo
Uno de los mayores problemas de la videovigilancia tradicional es la recolección de datos que no tienen relación con el propósito de seguridad, como la observación de tiempos de descanso o interacciones personales. Vaidio aborda directamente este problema asegurando que solo se capturen los eventos relacionados con los objetivos predefinidos de la vigilancia.
Mediante el uso de modelos de análisis inteligentes, las cámaras de vigilancia pueden enfocarse en zonas específicas o tipos de eventos. Esto significa que solo se recopilan los datos relevantes para la seguridad, mientras que otras actividades, que afectan a la privacidad, se omiten o ignoran. Esto conduce a una reducción significativa de la cantidad de datos innecesarios, protegiendo al mismo tiempo los derechos de las personas supervisadas.
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 23.10.2024