{"id":61067,"date":"2022-03-29T12:13:22","date_gmt":"2022-03-29T12:13:22","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/privid-un-sistema-de-analisis-de-video-de-vigilancia-que-preserva-la-privacidad\/"},"modified":"2022-03-29T12:13:26","modified_gmt":"2022-03-29T12:13:26","slug":"privid-un-sistema-de-analisis-de-video-de-vigilancia-que-preserva-la-privacidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/privid-un-sistema-de-analisis-de-video-de-vigilancia-que-preserva-la-privacidad\/","title":{"rendered":"Privid: un sistema de an\u00e1lisis de video de vigilancia que preserva la privacidad"},"content":{"rendered":"


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Un grupo de acad\u00e9micos ha dise\u00f1ado un nuevo sistema conocido como “privado<\/b>” que permite el an\u00e1lisis de video de una manera que preserva la privacidad para combatir las preocupaciones con el seguimiento invasivo.<\/p>\n

“En este momento estamos en una etapa en la que las c\u00e1maras son pr\u00e1cticamente omnipresentes. Si hay una c\u00e1mara en cada esquina de la calle, en cada lugar al que vas, y si alguien pudiera procesar todos esos videos en conjunto, puedes imaginar esa entidad construyendo una muy l\u00ednea de tiempo precisa de cu\u00e1ndo y d\u00f3nde ha ido una persona”, Frank Cangialosi, autor principal del estudio e investigador del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, dijo<\/a> en una oracion.<\/p>\n

\"Copias<\/a><\/div>\n

“La gente ya est\u00e1 preocupada por la privacidad de la ubicaci\u00f3n con GPS: los datos de video en conjunto podr\u00edan capturar no solo su historial de ubicaciones, sino tambi\u00e9n estados de \u00e1nimo, comportamientos y m\u00e1s en cada ubicaci\u00f3n”, agreg\u00f3 Cangialosi.<\/p>\n

Privid est\u00e1 construido sobre la base de privacidad diferencial<\/a>a t\u00e9cnica estad\u00edstica<\/a> que hace posible recopilar y compartir informaci\u00f3n agregada sobre los usuarios, al tiempo que salvaguarda la privacidad individual.<\/p>\n

Esto se logra por agregando ruido aleatorio<\/a> a los resultados para evitar ataques de reidentificaci\u00f3n. La cantidad de ruido agregado es una compensaci\u00f3n: agregar m\u00e1s ruido hace que los datos sean m\u00e1s an\u00f3nimos, pero tambi\u00e9n los hace menos \u00fatiles, y est\u00e1 determinado por el presupuesto de privacidad, lo que garantiza que los resultados sigan siendo precisos y al mismo tiempo. configurado lo suficientemente bajo como para evitar la fuga de datos.<\/p>\n

El marco de consulta implica un enfoque llamado privacidad basada en la duraci\u00f3n en el que el video de destino se corta temporalmente en fragmentos de la misma duraci\u00f3n que luego se alimentan por separado en el m\u00f3dulo de procesamiento de video del analista para producir el resultado agregado “ruidoso”.<\/p>\n

\"Evitar<\/a><\/div>\n

La idea subyacente es que al agregar tipos especializados de ruido a los datos o m\u00e9todos de an\u00e1lisis, puede evitar que las partes relevantes identifiquen a un individuo y, al mismo tiempo, no oscurecer los hallazgos sobre los patrones sociales que surgen al realizar an\u00e1lisis en las entradas de video, como, por ejemplo, contar el n\u00famero de personas que pasaron por una c\u00e1mara en un d\u00eda, o calcular la velocidad promedio de los autos observados.<\/p>\n

Esto tambi\u00e9n evita que un actor malintencionado identifique a personas espec\u00edficas y determine su presencia (o falta de ella) en los videos.<\/p>\n

“Al construir Privid, no abogamos por el aumento de la videovigilancia y el an\u00e1lisis p\u00fablico. En cambio, observamos que ya prevalece y est\u00e1 impulsado por fuertes incentivos econ\u00f3micos y de seguridad p\u00fablica”, concluyeron los investigadores.<\/p>\n

“En consecuencia, es innegable que el an\u00e1lisis de video p\u00fablico continuar\u00e1 y, por lo tanto, es fundamental que proporcionemos herramientas para mejorar el panorama de la privacidad para dicho an\u00e1lisis”.<\/p>\n

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