Zagrożenia związane z rozpoznawaniem twarzy w monitoringu wideo i CCTV

Mateusz Zimoch
Opublikowano: 5.11.2025

Rozpoznawanie twarzy przeszło drogę od niszowej technologii bezpieczeństwa do powszechnego elementu systemów CCTV, analityki w handlu, kontroli dostępu, transportu oraz narzędzi organów ścigania. Choć często przedstawiane jest jako rozwiązanie zwiększające efektywność lub bezpieczeństwo, niesie ze sobą poważne ryzyka prywatności, etyczne i regulacyjne. Ryzyka te znacząco rosną, gdy technologia jest łączona z szeroką infrastrukturą monitoringu opartą na AI. Ten artykuł omawia główne zagrożenia, regulacje dotyczące rozpoznawania twarzy oraz środki ograniczające ryzyko.

Dwie kamery monitoringu CCTV zamontowane na białym filarze na minimalistycznym czarno-białym zdjęciu.

Rozpoznawanie twarzy jako przetwarzanie danych biometrycznych

Zanim przejdziemy do analizy zagrożeń, kluczowe jest zrozumienie, jak regulatorzy klasyfikują technologię rozpoznawania twarzy. Globalnie większość systemów prawnych uznaje ją za przetwarzanie wysokiego ryzyka.

Dane biometryczne i identyfikowalność

Zgodnie z RODO dane biometryczne wykorzystywane w celu jednoznacznej identyfikacji osoby są „szczególną kategorią danych”, która wymaga podwyższonych zabezpieczeń [1]. Brytyjskie ICO wskazuje, że rozpoznawanie twarzy stosowane w monitoringu jest biometrią i zwykle wymaga wykazania legalności, konieczności i proporcjonalności [2]. W USA niektóre stany (np. Illinois) regulują rozpoznawanie twarzy ustawami biometrycznymi, takimi jak BIPA, które wprowadzają ścisłe wymogi dotyczące zgody i retencji [3].

Łączenie rozpoznawania twarzy z CCTV

Technologia staje się jeszcze bardziej wrażliwa, gdy jest łączona z systemami CCTV, w których monitoring odbywa się ciągle i w tle, bez wiedzy osoby obserwowanej. W znaczący sposób zwiększa to wpływ na prywatność.

Image

Ryzyka dotyczące dokładności, uprzedzeń i błędnej identyfikacji

Jednym z najlepiej udokumentowanych zagrożeń jest niedokładność algorytmów oraz ich podatność na uprzedzenia, szczególnie w zróżnicowanych środowiskach rzeczywistych.

Udokumentowane poziomy błędów

Amerykański instytut NIST wielokrotnie wykazywał duże różnice w liczbie fałszywych trafień i pomyłek między różnymi algorytmami. Błędy częściej dotyczą kobiet i osób o ciemniejszym kolorze skóry [4]. Te dysproporcje sprawiają, że technologia jest niewiarygodna w krytycznych kontekstach, takich jak identyfikacja w organach ścigania.

Zaburzenia techniczne i środowiskowe

Nagrania z monitoringu często są pogorszone przez słabe oświetlenie, ruch, złą perspektywę kamery czy niską rozdzielczość. Problemy te nasilają się w dużych sieciach CCTV.

Konsekwencje błędnej identyfikacji

Niewłaściwa identyfikacja może prowadzić do niesłusznych zatrzymań, odmowy usług, dyskryminacji w miejscu pracy lub nieprawidłowego wpisania osoby na listę podejrzanych. Przykłady rzeczywistych incydentów potwierdzają poważne skutki takich błędów [4][5].

Biała kopułkowa kamera bezpieczeństwa zamontowana na słupie przy użyciu metalowego uchwytu z widocznymi kablami.

Masowy nadzór i utrata anonimowości w przestrzeni publicznej

Rozpoznawanie twarzy radykalnie zmienia naturę monitoringu, umożliwiając śledzenie i profilowanie ludzi na dużą skalę.

Od pasywnego monitoringu do aktywnej identyfikacji

Tradycyjny monitoring CCTV rejestruje materiał do późniejszego wglądu. Rozpoznawanie twarzy przekształca to w monitoring aktywny, pozwalający identyfikować osoby w czasie rzeczywistym. Europejska Rada Ochrony Danych wskazuje, że taka identyfikacja w przestrzeni publicznej jest rzadko zgodna z prawem [6].

Efekt mrożący i ograniczenia swobody

Ciągła identyfikacja może zniechęcać do udziału w zgromadzeniach, wydarzeniach politycznych lub odwiedzania miejsc wrażliwych. Organizacje zajmujące się prawami człowieka ostrzegają, że technologia ta może wpływać na zachowanie ludzi i prowadzić do autocenzury.

Profilowanie i łączenie z innymi bazami danych

Dane z rozpoznawania twarzy mogą być łączone z programami lojalnościowymi, analityką mobilną, bazami organów ścigania lub komercyjnymi zestawami danych, co umożliwia inwazyjne profilowanie.

Black-and-white image of a security camera hanging above a train platform, with blurred tracks and fluorescent lights in the background.

Ryzyka prawne i zgodności

Organizacje stosujące rozpoznawanie twarzy narażają się na poważne ryzyka prawne i finansowe.

RODO i jego wymogi dotyczące biometrii

Zgodnie z RODO rozpoznawanie twarzy zakłada konieczność uzyskania wyraźnej zgody lub spełnienia wyjątków związanych z interesem publicznym [1]. EDPB podkreśla, że identyfikacja biometryczna w przestrzeni publicznej jest co do zasady niedozwolona [6].

Amerykańskie przepisy biometryczne

Niektóre stany USA mają własne przepisy dotyczące ochrony biometrii. Illinois BIPA wymaga pisemnej zgody, limitów retencji oraz umożliwia pozwy cywilne [3].

Egzekwowanie i kary

Regulatorzy w Europie wielokrotnie karali organizacje za stosowanie rozpoznawania twarzy bez podstawy prawnej, przejrzystości i oceny ryzyka. Pokazuje to, że biometria jest traktowana jako obszar wysokiego ryzyka.

Biała kamera monitoringu bezpieczeństwa zamontowana na ścianie, skierowana w dół na jasnoszarym tle.

Ryzyka bezpieczeństwa i skutki naruszeń danych

Dane biometryczne są wyjątkowo wrażliwe - w przeciwieństwie do hasła nie można ich zmienić po naruszeniu.

Biometria jako cel ataku

Szablony twarzy mogą zostać wykorzystane do podszywania się pod osoby. Atakujący mogą stosować deepfake’i lub rekonstrukcję syntetyczną. Skutki naruszeń są trwałe, ponieważ identyfikatory biometryczne są niezmienne.

Luki w infrastrukturze CCTV i IoT

Wiele systemów CCTV korzysta z przestarzałego sprzętu i słabo zabezpieczonych sieci. Rozpoznawanie twarzy dodaje kolejne powierzchnie ataku i często wymaga przetwarzania w chmurze lub na krawędzi.

Ryzyko systemowe w sieciach połączonych

Zintegrowane sieci monitoringu mogą prowadzić do naruszeń obejmujących wiele systemów jednocześnie, jeśli jeden z elementów okaże się słaby.

Black-and-white photo of a wall-mounted surveillance camera angled down beside a fluted column.

Ryzyka etyczne i społeczne

Zagrożenia związane z rozpoznawaniem twarzy wykraczają poza zgodność z prawem.

Dyskryminacja i nierówne traktowanie

Algorytmy obarczone uprzedzeniami częściej popełniają błędy wobec mniejszości. Badania NIST i MIT potwierdzają te zjawiska [4][5].

Brak przejrzystości

Wiele organizacji nie informuje o stosowaniu rozpoznawania twarzy. Osoby nie wiedzą, ile ich dane są przechowywane ani komu są udostępniane.

Utrata zaufania

Ukryte wdrożenia rozpoznawania twarzy podważają zaufanie publiczne i mogą powodować szkody reputacyjne.

Multiple white security cameras mounted in rows on a wall, angled downward in a repeating pattern.

Strategie ograniczania ryzyka i bezpieczne alternatywy

Mimo ryzyk istnieją środki, które pozwalają organizacjom minimalizować szkody.

Stosowanie anonimizacji lub rozmycia twarzy

Gdy identyfikacja nie jest konieczna, anonimizacja lub automatyczne rozmycie twarzy pozwala chronić prywatność. Nowoczesne narzędzia, takie jak Gallio PRO, automatycznie wykrywają i anonimizują twarze oraz tablice rejestracyjne, wspierając zgodność bez dezaktywacji systemów.

Ograniczanie rozpoznawania twarzy do sytuacji koniecznych

Regulatorzy zalecają stosowanie testów konieczności i proporcjonalności [2][6].

Oceny skutków i DPIA

Przeprowadzenie DPIA pomaga zidentyfikować ryzyka i wymagane zabezpieczenia. Coraz więcej regulatorów wymaga takich ocen w przypadku biometrii.

Czarno-biała scena w biurze, trzej śledczy przeglądający nagrania z monitoringu na wielu monitorach, ściany pokryte mapami i przypiętymi notatkami.

FAQ - zagrożenia związane z rozpoznawaniem twarzy

Czy rozpoznawanie twarzy jest legalne wszędzie?

Nie. W wielu jurysdykcjach istnieją ograniczenia lub zakazy.

Dlaczego uważa się je za wysokiego ryzyka?

Bo przetwarza identyfikatory biometryczne i umożliwia śledzenie.

Czy błędna identyfikacja może prowadzić do problemów prawnych?

Tak. Może skutkować karami lub pozwami.

Czy automatyczne rozmycie twarzy jest bezpieczniejszą alternatywą?

Tak. Znacznie zmniejsza ryzyka.

Czy systemy AI stają się dokładniejsze?

Niektóre tak, ale problemy z biasem pozostają.

pytajniki umiejscowione w cztery rzędy po dziesięć, każdy z nich ma swój cień, zdjęcie czarno-białe

Bibliografia

  1. [1] RODO - Rozporządzenie (UE) 2016/679. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
  2. [2] UK ICO - Guidance on biometric recognition. https://ico.org.uk/
  3. [3] Illinois BIPA - Ustawa o ochronie biometrii. https://www.ilga.gov/legislation/ilcs/ilcs5.asp?ActID=3004
  4. [4] NIST - Face Recognition Vendor Test (FRVT). https://www.nist.gov/programs-projects/face-recognition-vendor-test-frvt
  5. [5] MIT Media Lab - Gender Shades. http://gendershades.org
  6. [6] EDPB - Guidelines on facial recognition in public spaces. https://edpb.europa.eu