Zapewnienie zgodności z ochroną danych w nagraniach z kamer noszonych na ciele

Mateusz Zimoch
5.07.2025

W dzisiejszym świecie, gdzie kamery noszone na ciele stają się standardowym wyposażeniem służb mundurowych i pracowników terenowych, kwestia ochrony prywatności osób pojawiających się w nagraniach staje się kluczowym wyzwaniem. Nagrania z kamer osobistych stanowią cenne źródło materiału dowodowego, jednocześnie mogąc naruszać przepisy RODO i prawa do prywatności przypadkowych przechodniów czy świadków interwencji.

Dynamiczna natura nagrań z kamer noszonych na ciele sprawia, że tradycyjne metody anonimizacji często zawodzą. Poruszająca się kamera, zmienne warunki oświetleniowe i nieprzewidywalne ruchy osób w kadrze to tylko niektóre z czynników komplikujących proces automatycznego rozmywania twarzy czy tablic rejestracyjnych. Jak więc skutecznie zadbać o ochronę danych osobowych przy jednoczesnym zachowaniu wartości dowodowej materiału wideo?

Widok z lotu ptaka na 20 kamer monitorujących zamontowanych na szarej ścianie, ułożonych w siatkę i rzucających długie cienie.

Dlaczego anonimizacja nagrań z kamer osobistych jest konieczna?

Anonimizacja nagrań z kamer noszonych na ciele nie jest tylko dobrą praktyką - to wymóg prawny. Zgodnie z przepisami RODO, każda instytucja zbierająca i przetwarzająca dane osobowe, w tym wizerunek, musi zapewnić odpowiednie środki ochrony tych danych. Nieprzestrzeganie tych zasad może skutkować poważnymi konsekwencjami prawnymi i finansowymi.

Ponadto, publikowanie czy udostępnianie nagrań bez odpowiedniej anonimizacji może prowadzić do naruszenia prywatności osób postronnych, które przypadkowo znalazły się w kadrze. Dotyczy to szczególnie wrażliwych sytuacji, takich jak interwencje medyczne czy policyjne, gdzie osoby mogą znajdować się w trudnych lub kompromitujących okolicznościach.

Profesjonalne oprogramowanie do anonimizacji, takie jak Gallio Pro, zostało zaprojektowane z myślą o tych wyzwaniach, oferując zaawansowane rozwiązania dostosowane do specyfiki nagrań z kamer osobistych.

Osoba trzymająca kamerę wideo, skupiająca się na ekranie. Twarz jest rozmazana, w monochromatycznej kolorystyce.

Jakie są główne wyzwania w anonimizacji nagrań z kamer noszonych na ciele?

Anonimizacja nagrań z dynamicznie poruszających się kamer stanowi jedno z największych wyzwań technologicznych w dziedzinie ochrony danych. Standardowe algorytmy rozpoznawania twarzy czy tablic rejestracyjnych, które dobrze sprawdzają się w przypadku statycznych nagrań, często zawodzą gdy kamera jest w ciągłym ruchu.

Problemy pogłębiają się w trudnych warunkach oświetleniowych, podczas interwencji nocnych czy w pomieszczeniach o słabym oświetleniu. Algorytmy mają trudności z prawidłowym wykrywaniem i śledzeniem twarzy, co może prowadzić do niepełnej anonimizacji materiału.

Dodatkowo, szybkie ruchy kamery, charakterystyczne dla dynamicznych interwencji, mogą powodować rozmycie obrazu, co jeszcze bardziej utrudnia automatyczne wykrywanie elementów wymagających anonimizacji.

Osoba robiąca sobie selfie w windzie z rozmazaną twarzą, ubrana w białą koszulę i zegarek. W tle widoczna jest inna osoba. Czarno-białe zdjęcie.

W jaki sposób zaawansowane oprogramowanie radzi sobie z anonimizacją dynamicznych nagrań?

Nowoczesne rozwiązania do anonimizacji, jak Gallio Pro, wykorzystują zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które zostały specjalnie wytrenowane na nagraniach z kamer noszonych na ciele. Te systemy potrafią lepiej radzić sobie z wyzwaniami związanymi z dynamiczną naturą takich nagrań.

Kluczowe funkcje takiego oprogramowania obejmują:

  • Śledzenie twarzy w czasie rzeczywistym, nawet przy gwałtownych ruchach kamery
  • Automatyczne rozmywanie tablic rejestracyjnych pojazdów w różnych pozycjach i pod różnymi kątami
  • Adaptacyjne dostosowywanie algorytmów do zmiennych warunków oświetleniowych
  • Możliwość ręcznej korekty w przypadkach, gdy automatyczna anonimizacja nie jest wystarczająca

Osoba przed ekranem komputera wyświetlającym oprogramowanie do edycji dźwięku, widziana z tyłu, na czarno-białym obrazie.

Czy oprogramowanie on-premise jest bezpieczniejsze niż rozwiązania chmurowe?

W kontekście przetwarzania nagrań zawierających potencjalnie wrażliwe dane, wybór między rozwiązaniami on-premise a chmurowymi ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa danych. Oprogramowanie on-premise, zainstalowane na lokalnych serwerach organizacji, oferuje pełną kontrolę nad danymi i procesem ich przetwarzania.

Rozwiązania on-premise eliminują ryzyko związane z przesyłaniem wrażliwych materiałów przez internet, co jest szczególnie istotne w przypadku nagrań z interwencji służb mundurowych. Ponadto, pozwalają na dostosowanie procedur bezpieczeństwa do specyficznych wymogów organizacji i obowiązujących ją przepisów prawa.

Gallio Pro oferuje rozwiązania on-premise, zapewniające najwyższy poziom bezpieczeństwa przy jednoczesnym zachowaniu wydajności przetwarzania dużych ilości materiału wideo.

Puszysta chmura unosi się na czystym niebie nad szczytem wysokiej wieży. Zdjęcie jest czarno-białe.

Jak zapewnić zgodność z RODO przy przetwarzaniu nagrań z kamer osobistych?

Zgodność z RODO w przypadku nagrań z kamer noszonych na ciele wymaga kompleksowego podejścia. Sama anonimizacja to tylko jeden z elementów. Kluczowe aspekty obejmują:

  1. Ustalenie prawnej podstawy do nagrywania i przetwarzania materiału wideo
  2. Wdrożenie odpowiednich procedur informowania osób o prowadzonym nagrywaniu
  3. Zapewnienie bezpiecznego przechowywania i przetwarzania nagrań
  4. Regularne usuwanie materiałów, które nie są już potrzebne
  5. Dokumentowanie wszystkich procesów związanych z przetwarzaniem nagrań

Profesjonalne oprogramowanie do anonimizacji powinno wspierać te procesy, oferując nie tylko narzędzia do rozmywania twarzy i tablic rejestracyjnych, ale także funkcje zarządzania cyklem życia nagrań i dokumentowania procesu ich przetwarzania.

Osoba stoi w świetle reflektora, naprzeciwko ogromnej kamery monitorującej zamontowanej na ścianie w ciemnym, minimalistycznym otoczeniu.

Co zrobić, gdy automatyczna anonimizacja zawodzi?

Należy uczciwie przyznać, że nawet najlepsze oprogramowanie do anonimizacji może czasami nie poradzić sobie z niektórymi szczególnie trudnymi nagraniami. Dotyczy to zwłaszcza materiałów z dynamicznych akcji, gdzie kamera gwałtownie się porusza, a warunki oświetleniowe są wyjątkowo niekorzystne.

W takich przypadkach kluczowe jest posiadanie oprogramowania, które oferuje możliwość ręcznej korekty i wspomagania automatycznych algorytmów. Gallio Pro zapewnia intuicyjny interfejs do manualnego oznaczania obszarów wymagających anonimizacji, co pozwala na skuteczne zabezpieczenie materiału nawet w najtrudniejszych przypadkach.

Dodatkowo, warto rozważyć wdrożenie procedur weryfikacji jakości anonimizacji przed ostatecznym udostępnieniem czy archiwizacją materiału.

Czarno-biały obraz przedstawiający miejsce pracy z laptopami, rozrzuconymi papierami, smartfonem i szklankami wody na stole.

Jaką rolę odgrywa AI w poprawie jakości anonimizacji materiału wideo?

Sztuczna inteligencja stanowi przełom w dziedzinie anonimizacji dynamicznych nagrań wideo. Zaawansowane algorytmy uczenia głębokiego potrafią rozpoznawać twarze i tablice rejestracyjne w warunkach, które jeszcze kilka lat temu były uznawane za niemożliwe do automatycznego przetworzenia.

Systemy AI w Gallio Pro są stale trenowane na tysiącach godzin nagrań z kamer noszonych na ciele, co pozwala im coraz lepiej radzić sobie ze specyficznymi wyzwaniami związanymi z tego typu materiałem. Co więcej, algorytmy uczą się na własnych błędach, stopniowo poprawiając skuteczność anonimizacji.

Dzięki zastosowaniu AI, proces anonimizacji może być również znacznie szybszy, co jest kluczowe przy przetwarzaniu dużych ilości materiału dowodowego.

Osoba ubrana w maskę spawalniczą i czarne rękawice, pokazująca oburącz znaki pokoju, na czarno-białym zdjęciu.

Jak zautomatyzować proces anonimizacji dużej ilości nagrań?

Dla organizacji przetwarzających znaczne ilości nagrań, takich jak komendy policji czy straż miejska, automatyzacja procesu anonimizacji jest niezbędna. Gallio Pro oferuje rozwiązania do wsadowego przetwarzania wielu plików wideo, co eliminuje potrzebę ręcznego uruchamiania procesu dla każdego nagrania.

Zaawansowane funkcje automatyzacji obejmują:

  • Monitorowanie określonych folderów i automatyczne przetwarzanie nowych nagrań
  • Ustawianie harmonogramów przetwarzania w godzinach mniejszego obciążenia systemów
  • Generowanie raportów z procesu anonimizacji, dokumentujących zgodność z wymogami RODO
  • Automatyczne archiwizowanie zarówno oryginalnych jak i zanonimizowanych nagrań

Dzięki tym funkcjom, nawet organizacje przetwarzające setki godzin nagrań miesięcznie mogą zapewnić zgodność z przepisami o ochronie danych bez znaczącego zwiększania obciążenia pracą zespołu.

Surveillance footage showing three people walking on a dimly lit street at night, with tracking boxes around them.

Jak zachować wartość dowodową materiału przy jednoczesnej anonimizacji?

Kluczowym wyzwaniem w anonimizacji nagrań służących jako materiał dowodowy jest zachowanie ich wartości przy jednoczesnej ochronie prywatności. Gallio Pro pozwala na selektywną anonimizację, umożliwiając zachowanie widoczności kluczowych elementów przy jednoczesnym rozmyciu twarzy osób postronnych czy tablic rejestracyjnych niezwiązanych ze sprawą.

Ponadto, oprogramowanie zapewnia niepodważalność procesu anonimizacji poprzez szczegółowe logowanie wszystkich dokonanych zmian w materiale. Pozwala to udowodnić, że poza zanonimizowanymi elementami, nagranie nie zostało w żaden sposób zmodyfikowane.

W przypadkach, gdy pełna identyfikacja jest niezbędna dla celów dowodowych, możliwe jest też przygotowanie dwóch wersji materiału - w pełni zanonimizowanej do celów publicznych i ograniczonej anonimizacji do celów sądowych.

Osoba robiąca sobie czarno-białe selfie z rozmazaną twarzą. Ma na sobie bluzkę bez rękawów.

Czy istnieją rozwiązania dedykowane dla służb mundurowych?

Służby mundurowe mają specyficzne wymagania dotyczące przetwarzania nagrań z kamer noszonych na ciele. Gallio Pro oferuje dedykowane rozwiązania uwzględniające te potrzeby, w tym:

Integrację z istniejącymi systemami zarządzania materiałem dowodowym, zapewnienie najwyższego poziomu bezpieczeństwa zgodnego ze standardami używanymi przez służby, oraz specjalne algorytmy wytrenowane na typowych nagraniach z interwencji policyjnych.

Dodatkowo, rozwiązania dla służb mundurowych uwzględniają specyficzne przepisy prawne dotyczące przetwarzania materiału dowodowego, zapewniając pełną zgodność z wymogami prawnymi przy jednoczesnej ochronie prywatności osób pojawiających się w nagraniach.

Jak rozpocząć wdrażanie systemu anonimizacji nagrań z kamer noszonych na ciele?

Wdrożenie systemu anonimizacji nagrań z kamer osobistych to proces, który powinien być dostosowany do specyficznych potrzeb i możliwości organizacji. Gallio Pro oferuje kompleksowe wsparcie na każdym etapie tego procesu, od analizy potrzeb, przez implementację, do szkolenia personelu.

Pierwszym krokiem powinno być skontaktowanie się z nami w celu omówienia konkretnych wyzwań i wymagań. Następnie możemy zaproponować najbardziej odpowiednie rozwiązanie i przeprowadzić jego demonstrację na przykładowych materiałach.

Zachęcamy do pobrania demo Gallio Pro, które pozwoli na przetestowanie możliwości naszego oprogramowania na własnych nagraniach i przekonanie się, jak skutecznie radzi sobie ono z wyzwaniami związanymi z anonimizacją dynamicznych nagrań z kamer noszonych na ciele. Sprawdź Gallio Pro już dziś i zapewnij zgodność swoich nagrań oraz zdjęć  z wymogami RODO i ochrony prywatności.

Monochrome image of a coin-operated binocular viewer overlooking a blurred, wavy body of water under a cloudy sky.

Bibliografia

  1. Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych (ogólne rozporządzenie o ochronie danych). Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej, L 119/1, 2016. Europejska Rada Ochrony Danych. Wytyczne 3/2019 dotyczące przetwarzania danych osobowych za pośrednictwem urządzeń wideo. Wersja 2.0, przyjęta 29 stycznia 2020 r. Dostępne na stronie: https://edpb.europa.eu/our-work-tools/documents/public-consultations/2019/guidelines-32019-processing-personal-data-through_en Biuro Komisarza ds. Informacji. Monitoring wizyjny (w tym CCTV) – Oceny skutków dla ochrony danych. Wytyczne ICO, 2021. Dostępne na stronie: https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/data-protection-impact-assessments-dpias/ Galdon-Clavell, G. (2013). Rozpowszechnienie monitoringu CCTV i wideomonitoringu w Europie: rozważania zawodowe i etyczne. Surveillance & Society, 11(3), 242-251. Newell, B.C. (2019). Kontekst, projektowanie technologii i trwająca spuścizna prawa ochrony prywatności. Washington University Law Review, 96(4), 1057-1122. Sandhu, A. i Fussey, P. (2021). „Uberyzacja” działań policji? Jak policja negocjuje i wdraża predykcyjną technologię policyjną. Policja i Społeczeństwo, 31(1), 66-81. White, M.D. i Coldren, J.R. (2017). Kamery nasobne i organy ścigania: Ocena dowodów. Waszyngton, DC: Biuro ds. Usług Policyjnych Zorientowanych na Społeczność. Lum, C., Koper, C.S., Merola, L.M., Scherer, A. i Reioux, A. (2015). Aktualne i trwające badania nad kamerami nasobnymi: Luki w wiedzy i możliwości. Raport dla Fundacji Laury i Johna Arnoldów. Fairfax, VA: Centrum Polityki Kryminalnej Opartej na Dowodach, Uniwersytet George'a Masona. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. i Farhadi, A. (2016). Patrzysz tylko raz: Zunifikowane wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym. W materiałach konferencji IEEE poświęconej wizji komputerowej i rozpoznawaniu wzorców (str. 779–788). Ren, S., He, K., Girshick, R. i Sun, J. (2015). Szybszy R-CNN: W kierunku detekcji obiektów w czasie rzeczywistym z wykorzystaniem sieci propozycji regionów. Postępy w neuronowych systemach przetwarzania informacji, 28, 91–99. Newton, E.M., Sweeney, L. i Malin, B. (2005). Ochrona prywatności poprzez deidentyfikację obrazów twarzy. IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(2), 232–243. Senior, A., Hampapur, A., Tian, Y.L., Brown, L., Pankanti, S. i Bolle, R. (2001). Modele wyglądu do obsługi okluzji. Image and Vision Computing, 24(11), 1233-1243. Międzynarodowe Stowarzyszenie Komendantów Policji (IACP). (2020). Polityka i program wdrażania kamer nasobnych. Alexandria, VA: IACP. Dostępne na stronie: https://www.theiacp.org/resources/policy-center-resource/body-worn-camera Narodowy Instytut Sprawiedliwości. (2019). Kamery nasobne w organach ścigania: ocena wieloośrodkowa. Waszyngton, DC: Departament Sprawiedliwości Stanów Zjednoczonych, Biuro Programów Sprawiedliwości. Grupa Robocza Artykułu 29. (2017). Wytyczne dotyczące oceny skutków dla ochrony danych (DPIA) i określania, czy przetwarzanie „prawdopodobnie spowoduje wysokie ryzyko”. WP 248 rev.01, przyjęte 4 kwietnia 2017 r. Centrum Etyki Danych i Innowacji. (2020). Przegląd stronniczości w algorytmicznym podejmowaniu decyzji. Rząd Wielkiej Brytanii. Dostępne na stronie: https://www.gov.uk/government/publications/cdei-publishes-review-into-bias-in-algorithmic-decision-making Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna. (2019). ISO/IEC 27001:2013 Technologie informatyczne — Techniki bezpieczeństwa — Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji — Wymagania. Genewa: ISO.Międzynarodowa Komisja Elektrotechniczna. (2020). IEC 62676-4:2014 Systemy nadzoru wizyjnego do zastosowań w zabezpieczeniach – Część 4: Wytyczne dotyczące zastosowań. Genewa: IEC. Agencja Unii Europejskiej ds. Cyberbezpieczeństwa (ENISA). (2019). Ochrona prywatności i danych w aplikacjach mobilnych. Dostępne na stronie: https://www.enisa.europa.eu/publications/privacy-and-data-protection-in-mobile-applications Ryneš przeciwko Republice Czeskiej, Europejski Trybunał Praw Człowieka, skarga nr 35859/11, wyrok z dnia 1 grudnia 2015 r. Sprawa C-212/13, František Ryneš przeciwko Úřad pro ochranu osobních údajů, Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej, 11 grudnia 2014 r. R (Catt) przeciwko Association of Chief Police Officers, [2015] UKSC 9, Sąd Najwyższy Wielkiej Brytanii. Solove, D.J. (2008). Understanding Privacy. Cambridge, MA: Harvard University Press. Bygrave, L.A. (2014). Data Privacy Law: An International Perspective. Oxford: Oxford University Press. Kuner, C., Bygrave, L.A. i Docksey, C. (red.). (2020). Ogólne rozporządzenie UE o ochronie danych (RODO): komentarz. Oxford: Oxford University Press. Lyon, D. (2018). Kultura nadzoru: Obserwacja jako sposób na życie. Cambridge: Polity Press. Zuboff, S. (2019). Era kapitalizmu nadzoru: Walka o ludzką przyszłość na nowym froncie władzy. Nowy Jork: PublicAffairs. Ministerstwo Spraw Wewnętrznych. (2021). Kodeks postępowania w zakresie kamer monitorujących. Londyn: Rząd Jej Królewskiej Mości. Dostępne na stronie: https://www.gov.uk/government/publications/surveillance-camera-code-of-practice Komisja ds. Nauki i Technologii Izby Gmin. (2019). Praca Komisarza ds. Biometrii i Regulatora Nauk Kryminalistycznych. HC 1970, Sesja 2017-19. Komisja Europejska. (2020). Biała księga w sprawie sztucznej inteligencji – Europejskie podejście do doskonałości i zaufania. COM(2020) 65 final. Bruksela: Komisja Europejska.