Simon Randall은 시각적 프라이버시와 보안에 전념하는 기술 회사인 Pimloc의 CEO 겸 공동 창립자입니다. 비디오 감시와 관련된 위험은 근본적으로 바뀌었습니다. 우리는 모두 거리를 걷거나, 매장에 들어가거나, 직장에 가거나, 스포츠 경기를 보는 것으로 무의식적으로 자유를 포기하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 Pimloc은 기업과 공공 기관이 개인 프라이버시를 침해하지 않고 보안을 강화하고 귀중한 분석 데이터를 추출할 수 있는 시스템을 개발하고 있습니다.
핌록‘s SecureRedact 프라이버시 플랫폼은 AI를 활용하여 캡처된 보안 영상과 실시간 보안 영상에서 개인 및 민감한 데이터를 자동으로 흐리게 처리합니다. 이를 통해 조직은 얼굴과 번호판과 같은 개인 데이터를 보호하고 편집하여 CCTV, 바디 웨어 및 대시 카메라의 영상을 책임감 있게 처리할 수 있습니다.
Pimloc의 Secure Redact 개인정보 보호 플랫폼의 주요 기능과 이점을 설명해 주시겠습니까?
핌록의 보안 Redact 비디오 콘텐츠에서 개인 데이터를 선택적으로 익명화하도록 설계된 세계 최고의 비디오 프라이버시 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 두 가지 주요 구성 요소로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 편집을 위해 비디오 영상에서 개인 데이터를 감지하고 두 번째는 결과를 빠르게 검토하고 편집하기 위한 지능형 도구를 제공합니다.
Secure Redact의 주요 기능과 이점은 다음과 같습니다.
- 자동 블러링 – Secure Redact는 캡처된 보안 영상과 실시간 보안 영상의 모든 개인 및 민감한 데이터를 자동으로 블러링합니다.
- 다양한 영상 호환성 – 이 플랫폼은 CCTV, 바디캠, 대시캠 등 다양한 유형의 영상을 지원합니다.
- 포괄적 편집 – DSAR(데이터 주체 접근 요청), FOIA(정보 공개법 요청), ROA(접근 권리 요청) 및 사고 비디오에 대한 모든 비디오 파일의 편집이 가능합니다.
- 책임감 있는 라이브 비디오 사용 – Secure Redact를 사용하면 익명화된 실시간 사람 및 차량 분석, 활동 기반 라이브 알림 및 광범위한 데이터 공유를 통해 라이브 비디오를 책임감 있게 사용할 수 있습니다.
1시간 분량의 CCTV 영상에는 200만 개 이상의 얼굴이 포함될 수 있습니다. 모든 프레임에서 개인 데이터를 수동으로 삭제하는 것은 세부 사항에 상당한 주의가 필요한 시간 소모적이고 지루한 작업입니다. 규정 준수 관리자는 몇 분 분량의 비디오만 삭제하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 기본적으로 비디오의 모든 개인 데이터를 보호함으로써 기업은 내부적으로 또는 제3자와 비디오 콘텐츠를 공유하면서도 규정을 준수할 수 있습니다.
Secure Redact는 어떻게 AI를 활용해 영상 속 개인 및 민감한 데이터의 삭제를 자동화합니까?
Secure Redact는 고급 머신 러닝과 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 다양한 이미지와 비디오 컨텍스트에서 얼굴, 자동차 번호판과 같은 개인 식별 정보(PII)를 인식하고 편집합니다.
Pimloc의 AI 모델은 어려운 조건에서도 PII를 정확하게 감지하고 편집합니다. 이러한 딥 러닝 알고리즘은 CCTV, 바디 웨어 카메라, 도로 조사 영상과 같은 소스의 도메인별 비디오에서 훈련됩니다.
AI는 다양한 환경과 카메라의 다양한 사진과 비디오 프레임에서 훈련된 지도 학습과 독점적인 딥 러닝 기술을 활용합니다. 이를 통해 품질이 낮더라도 비디오에서 PII를 감지할 수 있습니다.
소셜 미디어와 사진 라이브러리의 공개 이미지로 훈련된 많은 시각적 AI 시스템과 달리 Pimloc의 모델은 보안 영상을 처리하도록 특별히 맞춤화되었습니다. 여기에는 CCTV, 바디 웨어러블 카메라, 대시캠의 일반적인 다양한 각도, 위치 및 장면이 포함됩니다. 특히 바디 웨어러블 카메라는 움직임으로 인해 상당한 흔들림과 회전을 유발하여 어려움을 겪습니다.
움직이는 카메라는 사람 추적을 복잡하게 만듭니다. 프레임 간 움직임은 표준 추적 기술을 비효과적으로 만들 수 있기 때문입니다. 추적은 용의자나 관심 대상자와 같은 개인을 비디오 클립에서 보이게 유지하는 데 필수적입니다.
다른 많은 AI 사용 사례는 지표적 답변을 제공하거나 여러 프레임을 사용하여 엔터티를 분류하기 때문에 보통 수준의 성능으로 관리할 수 있습니다. 그러나 개인 정보 보호를 위해 AI는 매우 다양한 보안 영상 코퍼스에서 일반화하고 매우 높은 수준의 정확도를 달성하여 유용성과 보호를 제공해야 합니다.
미국과 영국/EU 간 데이터 개인정보 보호 규정의 주요 차이점은 무엇이며, Pimloc은 이러한 차이점을 어떻게 해결하고 있습니까?
역사적으로 미국은 데이터 프라이버시 규정 측면에서 영국과 EU보다 뒤처져 있었습니다. 그러나 연방 및 주 법률이 등장하면서 미국 조직에 대한 규정 준수가 점점 더 중요해졌습니다.
미국에서 데이터 프라이버시에 대한 주요 프레임워크는 현재 의회에서 검토 중인 미국 프라이버시 권리법(APRA)입니다. APRA는 국가 소비자 데이터 프라이버시 권리를 확립하고 데이터 보안에 대한 표준을 설정하여 주와 연방의 기존 데이터 보호 조치 패치워크를 통합하는 것을 목표로 합니다.
2016년에 제정된 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 유사하게 APRA는 개인 정보를 보호하고 개인이 비디오 데이터를 포함한 데이터에 대한 더 큰 통제력을 갖도록 하는 데 중점을 둡니다. APRA의 잠재적인 변경 또는 통과되지 않음에도 불구하고 변화하는 환경은 비디오 데이터 프라이버시가 디지털 시대에도 여전히 중요한 고려 사항임을 보장합니다.
Pimloc의 Secure Redact는 비디오 콘텐츠 내의 개인 데이터를 효과적으로 익명화하여 이러한 규제적 차이점을 해결합니다. 이 접근 방식은 영국의 정보 위원회(ICO), 유럽 데이터 보호 기관 및 미국 법무부(DOJ)와 같은 규제 기관의 지침과 일치하여 법적 준수와 실질적인 보안 조치를 모두 보장합니다.
미국 기업은 Secure Redact를 사용하여 CCPA 및 APRA와 같은 새로운 연방 및 주 데이터 개인 정보 보호법을 준수하도록 어떻게 할 수 있습니까?
미국 기업이 개인 정보 보호 관행을 개선함에 따라 유럽 규정에서 통찰력을 얻으면 규정 준수 노력을 강화하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
Secure Redact는 미국 조직이 CCPA 및 APRA와 같은 진화하는 데이터 개인 정보 보호법을 준수하도록 지원합니다. 비디오 콘텐츠의 개인 데이터 익명화를 자동화하여 규정 준수를 보장합니다. 고급 AI를 활용하는 Secure Redact는 규정 준수 프로세스를 간소화하고 수동 오류를 최소화하며 데이터 보호 관행을 개선하여 신뢰를 육성하고 시장에서 경쟁력을 강화합니다.
현재 조직에서 영상 속 개인 정보를 보호하기 위해 Secure Redact를 어떻게 사용하고 있는지 몇 가지 예를 들어주시겠습니까?
Secure Redact는 수백 개의 조직이 영상의 익명화를 대폭 신속하게 처리하고, 규제 요구 사항을 준수하며, 이해관계자와의 신뢰를 구축할 수 있도록 지원했습니다.
당사의 고객 기반은 법 집행, 운송, 엔터테인먼트, 보험, 건강 및 보안과 같은 다양한 분야에 걸쳐 있습니다. 비디오 콘텐츠의 주제와 양은 매우 다양하지만 효과적인 데이터 프라이버시 솔루션에 대한 필요성은 변함없이 유지됩니다.
온라인 마켓플레이스, 의료 서비스 제공자, 운송 회사, 소매업체 및 학교를 포함한 공공 및 민간 부문 조직은 Secure Redact를 활용하여 비디오 데이터 프라이버시 및 보안을 관리합니다. 여기에는 데이터 보호법 준수, 정보 공개 요청에 대한 대응, 비즈니스 운영 전반에 걸친 안전한 데이터 공유 촉진이 포함됩니다.
조직이 비디오 데이터의 운영적 가치와 데이터 개인정보 보호 간의 균형을 맞추려고 할 때 어떤 과제에 직면하게 되며, Pimloc은 이러한 과제를 극복하는 데 어떻게 도움을 주나요?
오늘날 조직은 비디오 데이터의 운영적 이점과 엄격한 데이터 개인 정보 보호 요구 사항의 균형을 맞추는 데 상당한 어려움을 겪습니다. 데이터 보호법에 대한 전 세계적 강조가 증가함에 따라 개인 정보를 보호해야 할 필요성이 가장 중요해졌습니다.
CCTV 영상과 같은 비디오 데이터를 관리하는 기관의 경우 데이터 주체 접근 요청 및 정보 공개 의무를 준수하려면 식별 가능한 정보를 제거해야 하는 경우가 많습니다. 여기에는 분석 또는 법적 목적으로 비디오를 공유하거나 처리하기 전에 준수를 보장하기 위해 민감한 식별자를 선택적으로 익명화하는 것이 포함됩니다.
Pimloc 플랫폼은 실시간 비디오 스트림을 어떻게 처리하며, 다양한 산업에서 이 기술을 잠재적으로 적용할 수 있는 분야는 무엇입니까?
Pimloc의 Secure Redact 플랫폼은 라이브 비디오 피드를 수신하고 실시간으로 익명화한 다음 다시 방송하여 볼 수 있습니다. 이를 통해 특정 보안 운영 센터(SOC) 외부의 사람들이 라이브 비디오 피드를 더 광범위하게 볼 수 있으므로 운영자는 실시간으로 환경을 모니터링하거나 평가 및 QA 목적으로 활동을 검토할 수 있습니다.
특정 지역에 얼마나 많은 사람이 있는지, 그들이 어떻게 움직이고 상호작용하는지, 그리고 줄을 서 있는 모습, 배회하는 모습, 일반적인 활동을 모니터링하는 것은 매우 가치 있는 일이며 개인 데이터에 접근하지 않고도 이를 수행할 수 있습니다.
익명화된 라이브 피드를 통해 카메라를 보다 민감하고 보호되는 구역에 배치하여 프라이버시와 병행하여 안전을 관리할 수 있습니다. 학교, 병원 및 요양 시설의 특정 구역은 시민의 자유를 방해하지 않고 책임감 있게 모니터링할 수 있습니다.
직관에 반하는 것처럼, 라이브 비디오 익명화는 실제로 더 많은 데이터 사용 및 공유의 자유를 허용합니다. 개인정보 보호는 라이브 비디오 데이터에 대한 액세스를 허용하여 더 많은 사람들이 안전하게 보호되고, 시설을 더 효율적으로 운영할 수 있으며, 더 많은 비디오를 캡처하여 활용할 수 있습니다. 이를 통해 비디오를 안전하고 책임감 있게 공유할 수 있는 자유가 제공됩니다.
Pimloc은 Secure Redact 플랫폼에 대해 어떤 배포 옵션을 제공하며, 이러한 옵션은 어떻게 다양한 조직의 요구 사항을 충족합니까?
Pimloc은 SaaS를 통해 접근하거나 API를 통해 기존 시스템에 통합하여 Secure Redact 플랫폼에 대한 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
당사의 SaaS 솔루션을 사용하면 고객이 계정을 관리하고, 영상을 업로드하고, 편집 및 사용 전에 탐지 내용을 검토/편집/업데이트할 수 있습니다. 이 모델은 Pimloc이 데이터 프로세서 역할을 하는 데 익숙한 조직에 적합합니다.
또는 데이터 컨트롤러와 프로세서로서 완전한 제어를 선호하는 고객의 경우 Secure Redact를 자체 서버에 배포할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 조직의 요구 사항을 수용하여 규정 준수와 사용자 정의를 보장하는 동시에 고급 편집 기능을 활용합니다.
Pimloc은 영상 편집 서비스의 정확성과 효율성을 어떻게 보장하며, 이 과정에서 머신 러닝은 어떤 역할을 합니까?
Pimloc의 기술은 개인 식별자를 자동으로 탐지하고 편집하는 기계 학습 플랫폼의 정밀도와 속도로 유명합니다. 당사의 솔루션을 통해 고객은 기존 수동 편집 방법보다 최대 200배 더 빠르게 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
당사의 AI는 광범위한 실제 이미지와 비디오 영상으로 훈련되어 경쟁사를 능가하고 지속적으로 발전하고 있습니다. 당사는 고객 및 규제 요건을 능가하는 내부 정확도 표준을 유지하여 모든 비디오 콘텐츠에서 개인 데이터를 강력하게 보호합니다.
지속적으로 성과를 개선하는 당사 팀은 비디오 프라이버시를 위해 특별히 설계된 AI 솔루션을 활용합니다. 이러한 통합은 원활한 피드백 루프를 생성하여 세계적 수준의 서비스 안정성을 보장합니다.
Pimloc은 탐지 및 편집을 자동화하여 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스의 필요성을 없애고 고객이 익명화되고 안전한 콘텐츠를 자신 있게 배포할 수 있도록 지원합니다.
향후 몇 년 동안 데이터 개인정보 보호 환경이 어떻게 변화할 것으로 생각하시나요? 그리고 조직에서는 이러한 변화에 앞서 나가기 위해 어떤 조치를 취해야 할까요?
앞으로 몇 년 동안 데이터 프라이버시 규정은 더욱 엄격해지고 전 세계적으로 통합될 것으로 예상됩니다. 조직은 진화하는 법률을 준수하기 위해 강력한 프라이버시 조치를 운영에 적극적으로 통합해야 합니다.
Secure Redact와 같이 비디오 콘텐츠를 자동으로 익명화하는 개인 정보 보호 계층을 구현하면 향후 데이터 보호 규정 준수를 사전에 해결할 수 있습니다. 이 접근 방식은 비디오 처리 및 공유 프로세스를 가속화하고 단순화할 뿐만 아니라 데이터 사용의 혁신도 지원합니다.
데이터 보호법이 점점 더 비디오를 개인 데이터로 취급함에 따라 공공 또는 민간 부문의 모든 조직은 설계상 프라이버시를 우선시하는 확장 가능한 솔루션이 필요합니다. 내장된 프라이버시 기능이 있는 비디오 관리 시스템을 채택하면 규제 변화에 대비할 수 있고 책임감 있는 데이터 관리를 촉진합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자는 다음을 방문하세요. 핌록.
게시물 Simon Randall, Pimloc의 CEO 겸 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈 처음 등장 유나이트.AI.
