利用边缘人工智能平衡个人隐私与公共安全

安全与隐私的冲突 

当今世界，不断加快的城市化进程、不断上升的犯罪率和恐怖主义威胁使得公共安全面临着风险。随着城市的扩张和人口的密集，确保公共安全的挑战变得更加复杂，在执法资源有限的情况下尤其如此。技术的进步推动了监控设备和摄像头的部署，使公共场所变得更加安全。中国安装了6亿多个监控摄像头，几乎每两个人就有一个摄像头。在中国以外地区，监控设备最多的城市包括德里、首尔、莫斯科、纽约和伦敦等。然而，监控的增加也付出了巨大的代价：个人隐私受到侵蚀。人们重视自己匿名和不受持续监控的权利。“老大哥”时时刻刻都在监视的感觉正导致安全与隐私之间出现复杂的冲突。这在政策制定者中引发了一场生动的辩论，往往会导致通过立法来规范或禁止在公共场所使用监控设备。 

人工智能技术用于预防犯罪和加强公共安全

通过在摄像头或视频管理系统层面集成安全系统，人工智能在维护公共安全方面发挥着越来越重要的作用。技术进步，尤其是生成式人工智能领域的进步，使人工智能对公共安全监控更具吸引力。

监控系统中最常见的人工智能用例包括周边保护和访问控制。这些应用利用了人工智能任务，例如物体检测、分割、视频元数据和重识别，快速准确地识别合法、可疑或异常的人员或行为，并触发实时响应。

人工智能驱动的监控系统可提供更精密、更细微的监控功能，支持对安全事件做出实时且高精度的检测、识别和响应。然而，在增强安全和确保公共安全的同时，这些技术也引起了人们对隐私和个人身份信息（PII）可能被滥用的担忧，突出了采取强有力的数据保护措施的必要性。云人工智能解决方案的隐私挑战。

云人工智能解决方案的伦理考虑因素和隐私挑战

传统的云端人工智能解决方案利用集中式数据中心提供强大的处理能力。不过，它们也带来了一些漏洞，特别是在数据隐私方面：

• 静态数据:
  集中存储大量数据使得云系统成为网络攻击的目标。黑客，无论是个人、有组织犯罪集团，甚至是敌对政府，都可能利用这些系统，导致大规模数据泄露。将数据处理分散到网络边缘，使得任何漏洞都仅限于被黑客攻击的特定节点，从而有效避免大规模数据泄露。此外，有关数据隐私的法规也限制了分析原始数据的方式和范围。云端系统必须应对这些复杂的法律环境，这往往会限制洞察力，带来合规性挑战，甚至导致潜在的法律责任。另一方面，边缘处理只需存储和传输所需的最低限度信息即可获得深刻的见解。
• 传输中的数据:
  将数据从设备传输到云端会产生多个漏洞点。在传输过程中拦截数据会暴露敏感信息，破坏系统的安全性。
• 可信执行环境:
  云中心是一个单点故障点，可能会对大量摄像头造成影响，而如果是分布式系统，每个系统都可自由采用不同的算法/功能，根据所有者/集成商的决策来提高精确度。

边缘人工智能：隐私敏感型安全解决方案

边缘人工智能在设备本地处理数据，而不是将数据传输到集中式云端，为应对这些挑战提供了令人信服的解决方案。从隐私角度看，这种方法有几个优点：

• 减少数据传输:
  通过在设备上处理数据，边缘人工智能最大限度地减少了通过互联网传输敏感信息的需求，从而大大降低了数据被截获和泄露的风险。
• 本地数据存储:
  边缘设备在本地存储数据，这就限制了网络攻击时的风险范围。即使一台设备被入侵，入侵范围也仅限于该特定设备，而不是整个网络.
• 匿名数据存储:
  此外，如果在本地进行匿名处理，则可以对存储在边缘设备或云中的数据进行匿名处理，从而在不暴露个人身份信息的情况下保持数据的本质.
• 数据选择性:
  边缘人工智能的设计可以只关注相关事件，如识别暴力事件或可疑行为，而无需记录连续镜头。这种选择性的记录方式有助于维护个人在公共场所的隐私.

为了有效平衡安全与隐私，边缘人工智能系统在设计上可以进行特定的限制，从而从根本上保护个人数据。例如，带宽限制会限制摄像头的传输能力，以确保视频文件不会持续发送到云端。这降低了数据泄露的风险，保护了个人隐私。另一种原生技术限制是选择性地记录，以限制存储数据的数量，只捕捉公共安全所需的数据.

边缘人工智能要想发挥效用，就必须既强大又高效。设备需要快速处理复杂的算法，以实时识别威胁，同时保持成本效益和能效。虽然独立软件开发商正在优化算法，以确保边缘人工智能能够在不耗费计算资源的情况下执行复杂的任务，但人工智能硬件（如专用人工智能处理器和低功耗的高性能芯片）的进步也使边缘人工智能成为可能.

寻求平衡：隐私和安全的统一

边缘人工智能为平衡公共安全与个人隐私的挑战提供了一个前景广阔的解决方案。边缘人工智能在本地处理数据并对数据传输和存储施加固有限制，降低了与云端系统相关的风险。随着这些技术的不断发展，边缘人工智能将在创建更安全的公共空间方面发挥关键作用，同时尊重个人的匿名权利。这种方法不仅增强了安全性，而且还建立了对那些旨在保护我们的系统的信任.