Blurowanie zdjęć oraz rozmywanie twarzy i tablic rejestracyjnych na nagraniach wideo jest kluczowym elementem procesów anonimizacji wymaganych przez RODO w organizacjach, które przetwarzają duże ilości materiałów wizualnych. W jednostkach samorządowych, służbach, sektorze transportowym, ochronie obiektów oraz przedsiębiorstwach korzystających z rozbudowanych systemów monitoringu coraz częściej wdrażane są procedury anonimizacji oparte na sztucznej inteligencji. Ich celem jest ograniczenie ryzyka identyfikacji osób oraz spełnienie wymogów prawnych przy jednoczesnym zachowaniu wartości dowodowej materiału.

RODO wskazuje, że dane umożliwiające identyfikację osoby powinny być przetwarzane jedynie w niezbędnym zakresie. W praktyce oznacza to konieczność stosowania technik anonimizacji na zdjęciach i filmach zawsze wtedy, gdy materiał ma zostać udostępniony podmiotom zewnętrznym. Dotyczy to między innymi przekazywania materiałów mediom, publikowania fragmentów nagrań na policyjnych kanałach YouTube oraz udostępniania wideo w zakresie wymiany między podmiotami współpracującymi.

Dlaczego anonimizacja materiałów wizualnych jest obowiązkiem?

Wizerunek osoby stanowi dane osobowe, a w określonych sytuacjach także dane biometryczne, jeśli obraz twarzy może być wykorzystany do rozpoznania osoby przy użyciu systemów AI. Administrator materiałów wideo musi więc stosować środki techniczne, które minimalizują możliwość ponownej identyfikacji. Blurowanie zdjęć i rozmywanie twarzy to najprostsza i najskuteczniejsza metoda, która może zostać zautomatyzowana w celu zwiększenia powtarzalności i ograniczenia błędów.

Warto jednak podkreślić, że istnieją trzy wyjątki, w których anonimizacja lub zgoda osoby utrwalonej na nagraniu nie są wymagane:

1. Gdy osoba jest powszechnie znana (osoba publiczna), a jej wizerunek został utrwalony w związku z pełnieniem funkcji publicznych.
2. Gdy osoba stanowi jedynie szczegół całości, takiej jak zgromadzenie, krajobraz czy publiczna impreza i nie jest głównym motywem nagrania.
3. Gdy osoba otrzymała zapłatę za pozowanie, o ile nie zastrzegła wyraźnie braku zgody na rozpowszechnianie.

Niezamazanie twarzy osoby postronnej, nawet przypadkowo uchwyconej w kadrze, może zostać uznane za naruszenie ochrony danych. Z tego względu coraz więcej jednostek stosuje standaryzowane procedury anonimizacji, obejmujące zarówno twarze, jak i tablice rejestracyjne oraz inne elementy, które mogą umożliwiać identyfikację.

Blurowanie zdjęć i nagrań jako podstawa minimalizacji danych

Zasada minimalizacji danych, opisana w art. 5 RODO, nakłada obowiązek ograniczenia widoczności danych osobowych na materiałach wizualnych do minimum niezbędnego do realizacji celu. Oznacza to, że przy udostępnianiu nagrania z monitoringu, raportu operacyjnego czy materiału dowodowego organizacja powinna:

• zamazać twarze wszystkich osób niebędących kluczowymi dla sprawy,
• rozmyć tablice rejestracyjne, jeśli nie są niezbędne do identyfikacji pojazdu w kontekście zdarzenia,
• usunąć lub zamazać charakterystyczne elementy, które mogą prowadzić do identyfikacji osoby,
• zastosować stabilne i powtarzalne narzędzia zapewniające jednolity poziom anonimizacji.

Blurowanie zdjęć i nagrań umożliwia zachowanie ich wartości informacyjnej, jednocześnie uniemożliwiając ponowne powiązanie materiału z osobą, której dane dotyczą.

Automatyzacja procesów anonimizacji z wykorzystaniem AI

Rosnąca skala generowanych nagrań sprawia, że ręczne zamazywanie twarzy jest nieefektywne i obarczone dużym ryzykiem błędów. Systemy oparte na sztucznej inteligencji przejmują dziś kluczowe zadania związane z:

• automatyczną detekcją twarzy w zmiennych warunkach oświetlenia,
• rozpoznawaniem i zamazywaniem tablic rejestracyjnych,
• śledzeniem obiektów poruszających się w kadrze,
• adaptacyjnym rozmywaniem w niskiej jakości nagraniach,
• personalizacją poziomu rozmycia zależnie od wymagań prawnych i operacyjnych.

Z punktu widzenia zgodności z RODO szczególnie istotne jest ograniczenie liczby błędów typu false negative, czyli sytuacji, w której twarz lub tablica rejestracyjna nie zostaną wykryte. Zautomatyzowane systemy ograniczają ryzyko takich przeoczeń, co przekłada się na wyższy poziom bezpieczeństwa danych.

Wymagania RODO dotyczące anonimizacji materiałów wizualnych – praktyczna lista kontrolna

Aby zachować zgodność z RODO w obszarze blurowania zdjęć i przetwarzania nagrań wideo, organizacja powinna wdrożyć zestaw praktycznych procedur:

1. Określenie celu przetwarzaniaAnonimizacja powinna być dostosowana do sposobu wykorzystania materiału: analiza wewnętrzna, publikacja w internecie, przekazanie mediom, udostępnienie organom współpracującym.
2. Standaryzacja metod rozmywania twarzyUstalone parametry rozmycia powinny być stosowane we wszystkich materiałach, aby zapewnić jednolity poziom anonimowości.
3. Zamazywanie tablic rejestracyjnychW materiałach udostępnianych publicznie tablice powinny być rozmazane, o ile nie są kluczowe dla sprawy.
4. Stosowanie narzędzi automatyzujących procesAI ułatwia przetwarzanie dużych zbiorów nagrań oraz ogranicza ryzyko błędów wynikających z ręcznej edycji.
5. Ocenę ryzyka ponownej identyfikacjiRODO wymaga, aby administrator ocenił, czy stopień anonimizacji jest wystarczający przy określonym sposobie udostępnienia materiału.
6. Przetwarzanie materiałów w bezpiecznej infrastrukturzeRozwiązania on-premise są często wybierane w przypadku materiałów wrażliwych, co umożliwia pełną kontrolę nad przepływem danych.
7. Audytowalność procesuSystem anonimizacji powinien generować logi wskazujące kto, kiedy i jakie operacje wykonał na materiale.

Oprogramowanie on-premise i kontrola nad bezpieczeństwem danych

W wielu sektorach przetwarzanie nagrań nie może odbywać się w chmurze zewnętrznego dostawcy. Z tego powodu organizacje korzystają z oprogramowania działającego w ich własnej infrastrukturze. Rozwiązania klasy Gallio PRO (https://gallio.pro/) umożliwiają anonimizację materiałów wizualnych przy zachowaniu pełnej kontroli nad bezpieczeństwem i zgodności z wewnętrznymi procedurami.

W case studies z sektora publicznego podkreśla się, że systemy on-premise pozwalają szybciej tworzyć zanonimizowane nagrania do publikacji w Internecie, ograniczając ryzyko naruszeń danych oraz błędów operatorów.

Testy praktyczne i kolejne kroki dla organizacji

Wdrożenia anonimizacji materiałów wizualnych zazwyczaj poprzedzają testy działania systemu na realnych nagraniach organizacji. Umożliwia to ocenę skuteczności blurowania, dostosowanie poziomu rozmycia do wymagań prawnych oraz sprawdzenie wydajności przetwarzania.

Na stronie Gallio PRO dostępne są możliwości pobrania wersji demonstracyjnej, nawiązania kontaktu z zespołem oraz zapoznania się z funkcjami systemu. Dzięki temu organizacje mogą łatwo sprawdzić w praktyce, jak działa blurowanie zdjęć i anonimizacja nagrań wideo, zanim podejmą decyzję o wdrożeniu rozwiązania.