Jak anonimizacja oparta na AI pomaga służbom mundurowym spełniać wymogi ochrony danych

Łukasz Bonczol
16.07.2025

W dobie powszechnej cyfryzacji i rosnących wymagań dotyczących ochrony prywatności, służby mundurowe stają przed ogromnym wyzwaniem. Z jednej strony muszą dokumentować swoją pracę i udostępniać materiały do celów edukacyjnych czy informacyjnych, z drugiej - są zobowiązane do rygorystycznego przestrzegania przepisów RODO. Automatyczna anonimizacja wykorzystująca sztuczną inteligencję staje się w tym kontekście nieocenionym narzędziem, umożliwiającym pogodzenie transparentności z ochroną danych osobowych.

Materiały wideo i zdjęciowe zbierane przez policję, straż miejską czy inne służby często zawierają wizerunki osób postronnych, tablice rejestracyjne pojazdów czy inne dane osobowe, które zgodnie z art. 5 RODO powinny podlegać szczególnej ochronie. Tradycyjne metody anonimizacji są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. Rozwiązania wykorzystujące AI pozwalają na automatyczne rozpoznawanie i rozmywanie twarzy oraz tablic rejestracyjnych, znacząco przyspieszając proces przygotowania materiałów do publikacji przy jednoczesnym zachowaniu najwyższych standardów ochrony prywatności.

Person sitting on the floor surrounded by laptops, wearing a checkered sweater, holding a tablet, and leaning against a sofa. Black and white image.

Dlaczego służby mundurowe potrzebują zaawansowanych narzędzi do anonimizacji?

Służby mundurowe gromadzą ogromne ilości materiałów wizualnych - nagrania z kamer nasobnych, monitoringu miejskiego czy dronów to codzienność w ich pracy. Te cenne zasoby są wykorzystywane nie tylko w postępowaniach, ale również w celach szkoleniowych, informacyjnych czy edukacyjnych. Jednakże przed publikacją w mediach społecznościowych czy kanałach YouTube konieczne jest dokładne usunięcie danych osobowych.

Ręczna anonimizacja jest nie tylko kosztowna czasowo, ale również obarczona ryzykiem przeoczenia. Technologia automatycznego rozmywania twarzy czy tablic rejestracyjnych eliminuje te problemy, umożliwiając sprawne przetwarzanie materiałów zgodnie z wymogami prawnymi.

Co więcej, rozwiązania on-premise zapewniają, że wrażliwe dane nigdy nie opuszczają bezpiecznej infrastruktury organizacji, co ma kluczowe znaczenie dla instytucji odpowiedzialnych za bezpieczeństwo publiczne.

Nagranie z monitoringu przedstawiające ludzi przechodzących przez słabo oświetloną klatkę schodową, wokół każdej osoby umieszczone są skrzynki śledzące, znacznik czasu 00:36:24:05.

Jak działa automatyczna anonimizacja oparta na sztucznej inteligencji?

Nowoczesne oprogramowanie do anonimizacji wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i sieci neuronowe do detekcji obiektów wymagających zanonimizowania. System automatycznie identyfikuje twarze, tablice rejestracyjne i inne elementy zawierające dane osobowe, a następnie stosuje odpowiednią metodę anonimizacji - najczęściej rozmycie (blur) lub pikselizację.

Kluczową zaletą rozwiązań opartych na AI jest ich zdolność do śledzenia obiektów w czasie rzeczywistym na całej długości materiału wideo. Nawet gdy twarz jest częściowo zasłonięta lub pojawia się pod różnymi kątami, algorytm potrafi ją zidentyfikować i odpowiednio zanonimizować, zachowując przy tym nienaruszony kontekst nagrania.

Dodatkowo, nowoczesne narzędzia oferują selektywną anonimizację, pozwalając na zachowanie wizerunków osób, które wyraziły zgodę na publikację lub których tożsamość jest istotna dla przekazu (np. funkcjonariuszy).

Czarno-biały obraz przedstawiający sześć rąk trzymających różne mikrofony na jednolitym tle.

Jakie korzyści przynosi automatyzacja procesu anonimizacji dla służb mundurowych?

Automatyzacja procesu anonimizacji niesie ze sobą szereg wymiernych korzyści dla jednostek mundurowych:

  • Oszczędność czasu - to, co manualnie zajmowałoby godziny lub dni, może zostać wykonane w ciągu minut
  • Redukcja kosztów - mniejsze zaangażowanie personelu przekłada się na wymierne oszczędności budżetowe
  • Minimalizacja ryzyka błędów ludzkich - algorytmy nie ""przeoczą"" twarzy czy tablicy rejestracyjnej z powodu zmęczenia
  • Zgodność z RODO - systematyczne podejście gwarantuje spełnienie wymogów prawnych

Dzięki automatyzacji, służby mogą publikować więcej materiałów edukacyjnych i informacyjnych, co przyczynia się do zwiększenia transparentności ich działań i budowania zaufania społecznego.

Czarno-biały obraz przedstawiający policjantów prewencyjnych stojących w szeregu, ubranych w sprzęt ochronny i trzymających tarcze.

Czy anonimizacja AI zawsze rozpoznaje wszystkie twarze na nagraniach?

Nowoczesne algorytmy osiągają imponującą skuteczność w detekcji twarzy, jednak żadne rozwiązanie nie jest nieomylne. Czynniki takie jak słabe oświetlenie, duże odległości czy znaczne zasłonięcie twarzy mogą wpływać na dokładność rozpoznawania. Dlatego najlepsze systemy oferują możliwość manualnej weryfikacji i korekty przed finalną publikacją materiału.

Warto zauważyć, że systemy uczenia maszynowego stale się doskonalą. Współczesne rozwiązania potrafią rozpoznawać twarze nawet w trudnych warunkach, pod różnymi kątami i przy częściowym zasłonięciu. Badania pokazują, że najnowsze algorytmy osiągają skuteczność powyżej 95% w standardowych warunkach nagraniowych.

Person reaching out with hand, obscured by projected binary code in black and white, creating a mysterious and digital atmosphere.

Jakie są prawne wymogi dotyczące publikacji materiałów przez służby mundurowe?

Zgodnie z przepisami RODO, a w szczególności z art. 5 dotyczącym zasad przetwarzania danych osobowych oraz art. 9 regulującym przetwarzanie szczególnych kategorii danych, służby mundurowe mają obowiązek ochrony danych osobowych osób postronnych uwiecznionych na nagraniach. Wizerunek twarzy jest uznawany za dane osobowe, a w niektórych kontekstach może nawet stanowić dane biometryczne, podlegające szczególnej ochronie.

Dodatkowo, krajowe przepisy dotyczące ochrony wizerunku nakładają na instytucje publiczne obowiązek uzyskania zgody na rozpowszechnianie wizerunku, z wyjątkiem ściśle określonych sytuacji. W praktyce oznacza to, że przed publikacją materiałów w mediach społecznościowych czy na YouTube konieczna jest staranna anonimizacja wszystkich osób, które nie wyraziły zgody na publikację swojego wizerunku.

A person climbs a long ladder extending into a cloud-filled sky, creating a surreal and dreamlike scene.

W jaki sposób wybrać odpowiednie rozwiązanie do anonimizacji dla jednostki mundurowej?

Przy wyborze oprogramowania do anonimizacji warto zwrócić uwagę na kilka kluczowych aspektów:

  1. Dokładność detekcji - skuteczność rozpoznawania twarzy i tablic rejestracyjnych w różnych warunkach
  2. Model wdrożenia - rozwiązanie on-premise gwarantuje, że wrażliwe dane nie opuszczają infrastruktury organizacji
  3. Wydajność - zdolność do szybkiego przetwarzania dużych ilości materiału
  4. Elastyczność - możliwość selektywnej anonimizacji i różnych metod rozmywania
  5. Łatwość obsługi - intuicyjny interfejs niewymagający specjalistycznej wiedzy technicznej

Rozwiązanie powinno również oferować możliwość integracji z istniejącymi systemami i wspierać różne formaty plików używanych przez służby.

Humanoidalna postać w garniturze z kamerą monitorującą zamiast głowy, umieszczona na szarym tle.

Czy lepiej zdecydować się na rozwiązanie chmurowe czy on-premise?

Dla służb mundurowych przetwarzających materiały o potencjalnie wrażliwym charakterze, rozwiązania on-premise są zwykle preferowanym wyborem. Zapewniają one pełną kontrolę nad danymi, które nigdy nie opuszczają bezpiecznej infrastruktury organizacji. Jest to szczególnie istotne w kontekście materiałów dowodowych czy nagrań z interwencji.

Oprogramowanie on-premise eliminuje również ryzyko związane z transferem danych przez internet oraz uzależnienie od zewnętrznych dostawców usług. Jednostki mundurowe zyskują gwarancję dostępności systemu niezależnie od połączenia internetowego oraz pewność, że wrażliwe dane są przetwarzane zgodnie z najwyższymi standardami bezpieczeństwa.

Dwa manekiny w koszulach i krawatach wystawione w sklepie odzieżowym, otoczone wieszakami z ubraniami. Czarno-biały obraz.

W jaki sposób AI wspiera zgodność z RODO przy publikacji materiałów w mediach?

Sztuczna inteligencja stanowi potężne narzędzie wspomagające zgodność z wymogami RODO poprzez automatyzację procesów anonimizacji. AI nie tylko identyfikuje i rozmywa dane osobowe, ale również dokumentuje cały proces, co jest kluczowe z perspektywy zasady rozliczalności wymaganej przez RODO.

Nowoczesne rozwiązania AI umożliwiają również implementację koncepcji privacy by design i privacy by default (art. 25 RODO), automatycznie stosując najbardziej rygorystyczne ustawienia ochrony prywatności. System może być skonfigurowany tak, aby domyślnie anonimizował wszystkie twarze, z możliwością selektywnego ""odblokowania"" tylko tych wizerunków, które mogą być legalnie publikowane.

Co więcej, algorytmy AI mogą być regularnie aktualizowane, aby nadążać za ewoluującymi wymogami prawnymi i najlepszymi praktykami w zakresie ochrony danych osobowych.

3D illustration of a document with a user icon and pencil, surrounded by various-sized boxes in the background.

Jakie wyzwania techniczne wiążą się z automatyczną anonimizacją materiałów wideo?

Automatyczna anonimizacja nagrań wideo stawia przed technologią AI szereg wyzwań. Detekcja twarzy i tablic rejestracyjnych w materiale o niskiej jakości, przy słabym oświetleniu czy szybkim ruchu wymaga zaawansowanych algorytmów. Dodatkowo, przetwarzanie długich nagrań w wysokiej rozdzielczości może być obciążające dla infrastruktury IT.

Kolejnym wyzwaniem jest utrzymanie płynności śledzenia obiektów pomiędzy klatkami wideo, szczególnie gdy obiekty te pojawiają się i znikają z kadru lub są częściowo zasłaniane. Nowoczesne rozwiązania wykorzystują zaawansowane techniki śledzenia obiektów (object tracking), aby zapewnić spójną anonimizację w całym materiale.

Systemy muszą również radzić sobie z różnorodnością sprzętu nagrywającego używanego przez służby mundurowe - od kamer nasobnych, przez monitoring miejski, po nagrania z dronów, każde z własną specyfiką obrazu.

Czarna kamera bezpieczeństwa zamontowana na ścianie z tłem w postaci kodu binarnego.

Jak zautomatyzować przepływ pracy związany z przygotowaniem materiałów do publikacji?

Efektywna automatyzacja procesu anonimizacji wymaga stworzenia kompleksowego przepływu pracy, który obejmuje nie tylko samo rozmywanie twarzy czy tablic rejestracyjnych, ale również wcześniejsze i późniejsze etapy przygotowania materiału. Nowoczesne systemy oferują rozwiązania typu end-to-end, które obejmują:

  • Import materiałów z różnych źródeł (kamery nasobne, drony, smartfony)
  • Automatyczną detekcję i anonimizację elementów wymagających ochrony
  • Możliwość manualnej weryfikacji i korekty
  • Eksport w różnych formatach dostosowanych do kanałów publikacji
  • Archiwizację z pełną dokumentacją procesu anonimizacji

Dzięki takiemu zintegrowanemu podejściu, czas potrzebny na przygotowanie materiału do publikacji może zostać skrócony z godzin do minut, przy jednoczesnym zachowaniu pełnej zgodności z wymogami prawnymi.

Osoba pracująca na laptopie, patrząc z góry na szkice i diagramy umieszczone na drewnianym stole.

Jak rozpocząć wdrażanie automatycznej anonimizacji w jednostce mundurowej?

Wdrożenie zaawansowanej technologii anonimizacji w jednostce mundurowej może wydawać się złożonym procesem, jednak przy odpowiednim podejściu można przeprowadzić je sprawnie i efektywnie. Pierwszym krokiem powinno być określenie dokładnych potrzeb jednostki - ilości przetwarzanych materiałów, wymagań dotyczących dokładności anonimizacji oraz dostępnej infrastruktury IT.

Następnie warto przetestować rozwiązanie na reprezentatywnej próbce materiałów typowych dla danej jednostki, aby ocenić jego skuteczność w realnych warunkach. Profesjonalni dostawcy oferują możliwość przeprowadzenia pilotażu lub udostępnienia wersji demo, pozwalającej na praktyczną ocenę możliwości systemu.

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się więcej o możliwościach automatycznej anonimizacji materiałów wideo i zdjęciowych. Sprawdź Gallio Pro - zaawansowane rozwiązanie on-premise, które pomaga służbom mundurowym chronić prywatność obywateli przy jednoczesnym zachowaniu pełnej zgodności z RODO. Pobierz demo już dziś i przekonaj się, jak AI może zrewolucjonizować proces przygotowywania materiałów do publikacji w Twojej jednostce.

Grupa umundurowanych żołnierzy z medalami, rozmazanymi twarzami i karabinami idzie w szyku przed autobusem. Czarno-białe zdjęcie.

Bibliografia

  1. Unia Europejska. 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 oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych). Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej L 119 z dnia 4 maja 2016 r. Dostępne na stronie: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj Unia Europejska. Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/680 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych przez właściwe organy do celów zapobiegania przestępczości, prowadzenia postępowań przygotowawczych, wykrywania i ścigania czynów zabronionych i wykonywania kar. Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej L 119 z 4 maja 2016 r. Dostępne pod adresem: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A32016L0680 Grupa Robocza Art. 29. Wytyczne dotyczące zautomatyzowanego podejmowania decyzji w indywidualnych przypadkach i profilowania na potrzeby rozporządzenia 2016/679. Dokument WP251rev.01, przyjęty 3 października 2017 r., ostatnio zmieniony i przyjęty 6 lutego 2018 r. Dostępne pod adresem: https://ec.europa.eu/newsroom/article29/items/612053 Europejska Rada Ochrony Danych. Wytyczne 1/2020 dotyczące przetwarzania danych osobowych w kontekście pojazdów połączonych i aplikacji związanych z mobilnością. Wersja 2.0, przyjęta 9 marca 2021 r. Dostępne pod adresem: https://edpb.europa.eu/sites/default/files/files/file1/edpb_guidelines_202001_connected_vehicles.pdf Europejska Rada Ochrony Danych. Wytyczne 05/2022 w sprawie wykorzystania technologii rozpoznawania twarzy w obszarze egzekwowania prawa. Wersja 2.0, przyjęta 26 kwietnia 2023 r. Dostępne pod adresem: https://edpb.europa.eu/system/files/2023-04/edpb_guidelines_202205_frtlawenforcement_v2_en.pdf Biuro Komisarza ds. Informacji (ICO). Anonimizacja: kodeks postępowania w zakresie zarządzania ryzykiem w zakresie ochrony danych. Wersja 1.0, listopad 2012 r. Dostępne pod adresem: https://ico.org.uk/media/1061/anonymisation-code.pdf Voigt, Paul i Axel von dem Bussche. Ogólne rozporządzenie UE o ochronie danych (RODO): praktyczny przewodnik. Wyd. 2. Cham: Springer International Publishing, 2022. Kuner, Christopher, Lee A. Bygrave i Christopher Docksey, red. Ogólne rozporządzenie UE o ochronie danych (RODO): komentarz. Oxford: Oxford University Press, 2020. Gutwirth, Serge, Ronald Leenes i Paul De Hert, red. Reloading Data Protection: Multidisciplinary Insights and Contemporary Challenges. Dordrecht: Springer, 2014. Bygrave, Lee A. Prawo o ochronie danych: perspektywa międzynarodowa. Oxford: Oxford University Press, 2014. Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio i Aaron Courville. Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2016. Russell, Stuart i Peter Norvig. Sztuczna inteligencja: nowoczesne podejście. Wyd. 4. Harlow: Pearson Education Limited, 2021. Li, Tiancheng i Ninghui Li. „O kompromisie między prywatnością a użytecznością w publikowaniu danych”. Materiały z 15. międzynarodowej konferencji ACM SIGKDD na temat odkrywania wiedzy i eksploracji danych, 2009: 517–526. Sweeney, Latanya. „k-anonimowość: model ochrony prywatności”. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 10, nr 5 (2002): 557–570. Ohm, Paul. „Złamane obietnice prywatności: reakcja na zaskakujący brak anonimizacji”. UCLA Law Review 57 (2010): 1701–1777. Narayanan, Arvind i Vitaly Shmatikov. „Solidna deanonimizacja dużych, rozproszonych zbiorów danych”. Sympozjum IEEE na temat bezpieczeństwa i prywatności, 2008, 2008: 111–125. El Emam, Khaled. Przewodnik po deidentyfikacji danych osobowych dotyczących zdrowia. Boca Raton: CRC Press, 2013. Dwork, Cynthia. „Prywatność różnicowa: przegląd wyników”. Międzynarodowa Konferencja Teorii i Zastosowań Modeli Obliczeniowych, 2008: 1–19. Gates, Kelly A. Nasza biometryczna przyszłość: technologia rozpoznawania twarzy i kultura nadzoru. Nowy Jork: NYU Press, 2011. Lyon, David. Surveillance Studies: An Overview. Cambridge: Polity Press, 2007. Introna, Lucas D. i David Wood. „Obrazowanie nadzoru algorytmicznego: Polityka systemów rozpoznawania twarzy”. Surveillance & Society 2, nr 2/3 (2004): 177-198.Smith, Gavin J.D. „Za ekranami: Badanie konstrukcji dewiacji i nieformalnych praktyk wśród operatorów sal kontroli CCTV w Wielkiej Brytanii”. Surveillance & Society 2, nr 2/3 (2004): 376-395. Agencja Praw Podstawowych Unii Europejskiej. Technologia rozpoznawania twarzy: rozważania na temat praw podstawowych w kontekście egzekwowania prawa. Luksemburg: Urząd Publikacji Unii Europejskiej, 2019. Dostępne na stronie: https://fra.europa.eu/sites/default/files/fra_uploads/fra-2019-facial-recognition-technology-focus-paper-1_en.pdf Biuro Analiz Parlamentu Europejskiego. Wpływ ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO) na sztuczną inteligencję. PE 624.261, lipiec 2020 r. Dostępne pod adresem: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/641530/EPRS_STU(2020)641530_EN.pdf Deloitte. Privacy by Design: Current practices in Estonia, Finland and Germany. 2019. Dostępne pod adresem: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ee/Documents/risk/privacy-by-design-study.pdf Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej. Maximillian Schrems przeciwko Data Protection Commissioner. Sprawa C-362/14, wyrok z dnia 6 października 2015 r. (Schrems I). Trybunał Sprawiedliwości Unii Europejskiej. Data Protection Commissioner przeciwko Facebook Ireland Limited i Maximillian Schrems. Sprawa C-311/18, wyrok z dnia 16 lipca 2020 r. (Schrems II). Europejski Trybunał Praw Człowieka. Big Brother Watch i inni przeciwko Zjednoczonemu Królestwu. Skargi nr 58170/13, 62322/14 i 24960/15, wyrok z dnia 25 maja 2021 r. Francuski Urząd Ochrony Danych Osobowych (CNIL). Rozpoznawanie twarzy: debata na rzecz sprostania wyzwaniom. Listopad 2019 r. Dostępne na stronie: https://www.cnil.fr/sites/default/files/atoms/files/facial-recognition.pdf Niemiecki Federalny Komisarz ds. Ochrony Danych i Wolności Informacji. Sztuczna inteligencja i ochrona danych. Sprawozdanie z działalności za lata 2019–2020. Dostępne na stronie: https://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Downloads/EN/TB/TB_2019_2020.pdf Biuro Komisarza ds. Informacji w Wielkiej Brytanii. Raport aktualizacyjny dotyczący technologii reklamowych i przetargów w czasie rzeczywistym. Czerwiec 2019 r. Dostępne na stronie: https://ico.org.uk/media/about-the-ico/documents/2615156/adtech-real-time-bidding-report-201906-dl191220.pdf Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna. ISO/IEC 27001:2013 Technologie informatyczne — Techniki bezpieczeństwa — Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji — Wymagania. Genewa: ISO, 2013. Narodowy Instytut Norm i Technologii. Ramy ochrony prywatności: Narzędzie poprawy ochrony prywatności poprzez zarządzanie ryzykiem przedsiębiorstwa. NIST Privacy Framework, wersja 1.0, styczeń 2020 r. Dostępne pod adresem: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/CSWP/NIST.CSWP.01162020.pdf IEEE Standards Association. IEEE 2857-2021 – Norma IEEE dotycząca inżynierii prywatności i zarządzania ryzykiem. Nowy Jork: IEEE, 2021.