邊緣人工智能如何平衡個(gè)人隱私與公共安全

安全與隱私?jīng)_突

當(dāng)今世界,城市化進(jìn)程加速,犯罪率持續(xù)上升,恐怖主義蔓延,公共安全面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。隨著城市擴(kuò)張和人口密度增加,確保公共安全的任務(wù)變得更加復(fù)雜,尤其是在執(zhí)法資源有限的情況下。技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了監(jiān)控設(shè)備和攝像機(jī)的部署,增強(qiáng)了公共安全。目前,監(jiān)控較為密集的城市包括德里、首爾、莫斯科、紐約和倫敦等。然而,監(jiān)控增加帶來了更高的成本:個(gè)人隱私受到侵犯。人們珍視不暴露身份、免受監(jiān)控的權(quán)利,而時(shí)刻被監(jiān)視的感覺則導(dǎo)致了安全與隱私之間的復(fù)雜沖突。這引發(fā)了政策制定者之間的激烈辯論,從而帶來立法監(jiān)管或者公共空間監(jiān)控設(shè)備的禁用。

人工智能技術(shù)在預(yù)防犯罪和增強(qiáng)公共安全中發(fā)揮重要作用

近年來,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,尤其是生成式人工智能的迅猛發(fā)展,人工智能在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用日益凸顯其重要性。通過將人工智能集成到攝像機(jī)或視頻管理系統(tǒng)中,它在維護(hù)公共安全方面發(fā)揮著越來越關(guān)鍵的作用,使得公共安全監(jiān)控變得更加高效且具吸引力。

監(jiān)控系統(tǒng)中最常見的人工智能案例包括周界保護(hù)和訪問控制。這些應(yīng)用利用人工智能任務(wù),如目標(biāo)檢測(cè)、分割、視頻元數(shù)據(jù)和重新識(shí)別,快速準(zhǔn)確識(shí)別合法、可疑或異常人員及行為,并實(shí)時(shí)觸發(fā)響應(yīng)。

人工智能驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)提供了更精細(xì)、更微妙的監(jiān)控能力,能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)檢測(cè)、識(shí)別響應(yīng)。然而,在增強(qiáng)安全性和確保公共安全的同時(shí),這些技術(shù)也引發(fā)了人們對(duì)隱私和個(gè)人可識(shí)別信息潛在濫用的擔(dān)憂,從而凸顯了采取強(qiáng)大數(shù)據(jù)保護(hù)措施的必要性。

人工智能解決方案中的道德考量與隱私挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的基于云的人工智能解決方案通過利用集中式數(shù)據(jù)中心提供強(qiáng)大的處理能力。然而,它們也存在一些漏洞,特別是一些關(guān)于數(shù)據(jù)隱私的漏洞。

-靜態(tài)數(shù)據(jù)

大量數(shù)據(jù)的集中式存儲(chǔ)使得云系統(tǒng)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)。無論是私人個(gè)體、有組織犯罪集團(tuán)還是敵對(duì)政府勢(shì)力,黑客都可能利用這些系統(tǒng),引發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露事件。將數(shù)據(jù)處理分布到網(wǎng)絡(luò)邊緣,使得任何潛在數(shù)據(jù)泄露都被限制在遭受黑客攻擊的特定節(jié)點(diǎn),從而使大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露更具挑戰(zhàn)性。此外,關(guān)于數(shù)據(jù)隱私的法規(guī)對(duì)可分析的原始數(shù)據(jù)類型及分析方式施加了嚴(yán)格的限制?；谠频南到y(tǒng)必須應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的法律環(huán)境,而這往往會(huì)導(dǎo)致洞察力受限、合規(guī)挑戰(zhàn)重重,甚至引發(fā)潛在的法律責(zé)任。相比之下,邊緣處理則能夠在僅存儲(chǔ)和傳輸必要信息的同時(shí),依然保持深刻的洞察。

-數(shù)據(jù)傳輸

將數(shù)據(jù)從設(shè)備傳輸?shù)皆贫藭?huì)產(chǎn)生多個(gè)漏洞點(diǎn)。在傳輸過程中攔截?cái)?shù)據(jù)可能會(huì)暴露敏感信息,從而破壞系統(tǒng)的安全性。

-可信執(zhí)行環(huán)境

云中心是單點(diǎn)故障源,可能會(huì)對(duì)大量攝像機(jī)造成影響,而如果采用分布式部署方式,每個(gè)系統(tǒng)都可以自由選用不同的算法,并根據(jù)所有者或者集成商的決策,在準(zhǔn)確性方面進(jìn)行靈活擴(kuò)展。

邊緣人工智能:隱私安全解決方案

邊緣人工智能通過在設(shè)備上直接進(jìn)行本地化數(shù)據(jù)處理,而非將其傳輸?shù)郊惺皆贫?為這些挑戰(zhàn)提供了解決方案。從隱私安全角度來看,這種解決方案具有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì):

-減少數(shù)據(jù)傳輸

通過在設(shè)備上處理數(shù)據(jù),邊緣人工智能最大限度地減少了通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸敏感信息的需求,顯著降低了數(shù)據(jù)攔截和泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

-本地化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

邊緣設(shè)備在本地存儲(chǔ)數(shù)據(jù),限制了在網(wǎng)絡(luò)攻擊情況下的暴露范圍。即使設(shè)備被攻破,泄露的范圍也僅限于該特定設(shè)備,而非整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

-匿名數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

如果實(shí)現(xiàn)本地化匿名處理,無論是邊緣設(shè)備還是云上存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),都可進(jìn)行匿名化處理,確保數(shù)據(jù)核心不會(huì)丟失的同時(shí),個(gè)人可識(shí)別信息也不會(huì)暴露。

-數(shù)據(jù)選擇性

邊緣人工智能可以設(shè)計(jì)為僅關(guān)注相關(guān)事件,如識(shí)別暴力或可疑行為,而不記錄連續(xù)的視頻。這種選擇性記錄有助于維護(hù)公共場(chǎng)所中個(gè)人的隱私。

為了有效平衡安全與隱私,可以為邊緣人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)特定的限制措施,這些限制本質(zhì)上旨在保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)。例如,實(shí)施帶寬限制,通過限制攝像頭的傳輸能力,確保視頻文件不會(huì)被持續(xù)發(fā)送到云端,從而降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)并有效保護(hù)個(gè)人隱私。另一個(gè)固有的技術(shù)限制是應(yīng)用選擇性記錄,這一限制可以減少存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量,僅捕獲必要的公共安全內(nèi)容。

為了使邊緣人工智能更加有效,設(shè)備需要具備快速處理復(fù)雜算法的能力,以便實(shí)時(shí)識(shí)別威脅,同時(shí)確保成本效益和能效水平。雖然獨(dú)立軟件供應(yīng)商正在優(yōu)化算法以確保邊緣人工智能在不消耗計(jì)算資源的情況下執(zhí)行復(fù)雜任務(wù),但人工智能硬件的進(jìn)步,如專用的人工智能處理器和低功耗、高性能芯片,正逐步使邊緣人工智能成為現(xiàn)實(shí)。

實(shí)現(xiàn)平衡:隱私與安全

邊緣人工智能為解決公共安全與個(gè)人隱私之間的平衡問題提供了解決方案。通過在本地處理數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)施加固有的限制,邊緣人工智能降低了基于云的系統(tǒng)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展,邊緣人工智能將不僅能夠打造更安全公共空間,也能夠在尊重個(gè)人隱私權(quán)利方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。這種解決方案不僅增強(qiáng)了安全性,還鞏固了用戶對(duì)系統(tǒng)的信任度。

審核編輯 黃宇