Ausgleich zwischen persönlichem Datenschutz und öffentlicher Sicherheit mit Edge AI 

Der Konflikt zwischen Sicherheit und Privatsphäre 

Die zunehmende Verstädterung, die steigende Kriminalitätsrate und die Bedrohung durch den Terrorismus gefährden die öffentliche Sicherheit in der heutigen Welt.  Mit der Ausdehnung der Städte und der zunehmenden Bevölkerungsdichte wird die Gewährleistung der öffentlichen Sicherheit zu einer noch komplexeren Herausforderung, insbesondere angesichts der begrenzten Ressourcen der Strafverfolgungsbehörden. Die Fortschritte in der Technologie haben zum Einsatz von Überwachungsgeräten und Kameras geführt, um öffentliche Räume sicherer zu machen. Mit einer installierten Basis von über 600 Millionen Überwachungskameras kommt in China fast eine Kamera auf 2 Einwohner. Zu den am meisten überwachten Städten außerhalb Chinas gehören unter anderem Delhi, Seoul, Moskau, New York und London. Diese zunehmende Überwachung hat jedoch einen hohen Preis: die Aushöhlung der persönlichen Privatsphäre. Die Menschen schätzen ihr Recht, anonym und frei von ständiger Überwachung zu bleiben. Das Gefühl, dass der “Große Bruder” uns ständig beobachtet, führt zu einem komplexen Konflikt zwischen Sicherheit und Privatsphäre.  Dies löst eine lebhafte Debatte unter den politischen Entscheidungsträgern aus, die oft zu Gesetzen führt, die den Einsatz von Überwachungsgeräten im öffentlichen Bereich regeln oder verbieten. 

KI-Technologien für die Verbrechensprävention und die Verbesserung der öffentlichen Sicherheit

KI spielt in letzter Zeit eine immer wichtigere Rolle bei der Aufrechterhaltung der öffentlichen Sicherheit, indem sie in Sicherheitssysteme auf der Ebene der Kameras oder desintegriert wird. Der technologische Fortschritt, insbesondere im Bereich der generative KI macht KI für die Überwachung der öffentlichen Sicherheit noch attraktiver.

Zu den häufigsten Anwendungsfällen von KI in Überwachungssystemen gehören Perimeterschutz und Zugangskontrolle. Diese Anwendungen nutzen KI-Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung, video-Metadaten und Wiedererkennung zur schnellen und genauen Erkennung von legitimen und verdächtigen Personen oder abnormalem Verhalten und zur Auslösung von Reaktionen in Echtzeit.

KI-gestützte Überwachungssysteme bieten ausgefeiltere und differenziertere Überwachungsfunktionen und ermöglichen die Entdeckung, Erkennung, und Reaktion auf Sicherheitsereignisse in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit. Diese Technologien erhöhen zwar die Sicherheit und gewährleisten die öffentliche Sicherheit, werfen aber auch Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre und des möglichen Missbrauchs personenbezogener Daten auf, was die Notwendigkeit robuster Datenschutzmaßnahmen unterstreicht. Herausforderungen für den Datenschutz bei Cloud-KI-Lösungen.

Ethische Erwägungen und Herausforderungen für den Datenschutz bei KI-Lösungen in der Cloud

Herkömmliche Cloud-basierte KI-Lösungen bieten leistungsstarke Verarbeitungsfunktionen, indem sie zentralisierte Rechenzentren benutzen. Sie weisen jedoch auch gewisse Schwachstellen, insbesondere in Bezug auf den Datenschutz:

• Daten
  im Ruhezustand:
  Die zentrale Speicherung großer Datenmengen macht Cloud-Systeme zu attraktiven Zielen für Cyberangriffe. Hacker, ob Privatpersonen, organisierte Verbrechersyndikate oder sogar feindliche Regierungen, können diese Systeme ausnutzen, was zu massiven Datenverletzungen führt. Durch die Verteilung der Datenverarbeitung auf die Randbereiche des Netzes ist jeder Einbruch auf den jeweiligen Knotenpunkt beschränkt, der gehackt wurde, was einen massiven Dateneinbruch erschwert. Darüber hinaus schränken Vorschriften zum Datenschutz ein, wie und welche Rohdaten analysiert werden können. Cloud-basierte Systeme müssen sich in dieser komplexen Rechtslandschaft zurechtfinden, was oft zu eingeschränkten Einblicken, Problemen bei der Einhaltung von Vorschriften und sogar zu potenziellen rechtlichen Verpflichtungen führt. Die Edge-Verarbeitung hingegen ermöglicht es, tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen und dabei nur die minimal erforderlichen Informationen zu speichern und zu übermitteln.
• Daten im Umlauf:
  Die Übertragung von Daten von Geräten in die Cloud schafft mehrere Schwachstellen. Das Abfangen von Daten während der Übertragung kann sensible Informationen preisgeben und die Sicherheit des Systems untergraben.
• Vertrauenswürdige
  Ausführungsumgebung:
  Ein Cloud-Zentrum ist ein einziger Fehlerpunkt, der sich auf eine große Anzahl von Kameras auswirken kann, während bei einer Verteilung jedes System die Freiheit hat, verschiedene Algorithmen/Funktionen zu verwenden, die je nach Entscheidung des Eigentümers/Integrators in ihrer Genauigkeit skalieren.

Edge KI: Eine Lösung für datenschutzsensible Sicherheit

Edge KI bietet eine überzeugende Lösung für diese Herausforderungen, da die Daten lokal auf dem Gerät selbst verarbeitet werden, anstatt sie an eine zentrale Cloud zu übermitteln.Aus Sicht des Datenschutzes bietet dieser Ansatz mehrere Vorteile:

• Verringerte
  Datenübertragung:
  Durch die Verarbeitung von Daten auf dem Gerät minimiert die Edge-KI die Notwendigkeit, sensible Informationen über das Internet zu übertragen, wodurch das Risiko des Abfangens und der Verletzung von Sicherheitsvorschriften erheblich verringert wird.
• Lokalisierte
  Datenspeicherung:
  Edge-Geräte speichern Daten vor Ort, was die Gefährdung im Falle eines Cyberangriffs begrenzt. Selbst wenn ein Gerät gefärdet istbeschränkt sich der Umfang des Verstoßes auf dieses spezielle Gerät und nicht auf das gesamte Netzwerk.
• Anonymisierte
  Datenspeicherung:
  Wenn die Anonymisierung vor Ort erfolgt, können außerdem die auf dem Edge-Gerät oder in der Cloud gespeicherten Daten anonymisiert werden, wobei das Wesen der Daten erhalten bleibt, ohne dass personenbezogene Daten preisgegeben werden.
• Selektivität
  der Daten:
  Die Edge-KI kann so konzipiert werden, dass sie sich nur auf relevante Ereignisse konzentriert, z. B. auf die Erkennung von Gewalttaten oder verdächtigem Verhalten, ohne dass eine kontinuierliche Aufzeichnung erfolgt. Diese selektive Aufzeichnung trägt dazu bei die Privatsphäre von Personen in öffentlichen Räumen zu schützen.

Um ein wirksames Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Privatsphäre zu erhalten, werden die, edge-KI-Systeme mit spezifischen Einschränkungen konzipiert, welche die personenbezogene Daten schützen. Zum Beispiel die Bandbreitenbegrenzung, welche die Übertragungsmöglichkeiten der Kameras einschränkt, um sicherzustellen, dass die Videodateien nicht ständig in die Cloud gesendet werden. Dadurch wird das Risiko von Datenschutzverletzungen verringert und die Privatsphäre des Einzelnen geschützt. Eine weitere Einschränkung der einheimischen Technologie kann die selektive Aufzeichnung sein, um die Menge der gespeicherten Daten zu begrenzen und sich darauf zu konzentrieren, nur das zu erfassen, was für die öffentliche Sicherheit notwendig ist.

Damit die Edge KI effektiv sein kann, muss sie sowohl leistungsstark als auch effizient sein. Die Geräte müssen komplexe Algorithmen schnell verarbeiten, um Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, und gleichzeitig kostengünstig und stromsparend sein. Während ISVs die Algorithmen optimieren, um sicherzustellen, dass Edge-KI anspruchsvolle Aufgaben ausführen kann, ohne Rechenressourcen zu beanspruchen, machen Fortschritte bei der KI-Hardware, wie z. B. spezialisierte KI-Prozessoren und stromsparende, leistungsstarke Chips, die Edge-KI möglich.

Das Gleichgewicht finden: Datenschutz und Sicherheit vereint

Edge KI stellt eine vielversprechende Lösung für die Herausforderung dar, ein Gleichgewicht zwischen der öffentlichen Sicherheit und dem Schutz der Privatsphäre herzustellen. Durch die lokale Verarbeitung von Daten und die inhärenten Beschränkungen bei der Datenübertragung und -speicherung verringert die Edge-KI die mit Cloud-basierten Systemen verbundenen Risiken. Im Zuge der Weiterentwicklung dieser Technologien wird die Edge-KI eine entscheidende Rolle bei der Schaffung sicherer öffentlicher Räume spielen, wobei das Recht des Einzelnen auf Anonymität gewahrt bleiben muss. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern stärkt auch das Vertrauen in Systeme, die uns schützen sollen.