安全與隱私的沖突 

當今世界，不斷加快的城市化進程、不斷上升的犯罪率和恐怖主義威脅使得公共安全面臨著風險。隨著城市的擴張和人口的密集，確保公共安全的挑戰變得更加復雜，在執法資源有限的情況下尤其如此。技術的進步推動了監控設備和攝像頭的部署，使公共場所變得更加安全。中國安裝了6億多個監控攝像頭，幾乎每兩個人就有一個攝像頭。在中國以外地區，監控設備最多的城市包括德里、首爾、莫斯科、紐約和倫敦等。然而，監控的增加也付出了巨大的代價：個人隱私受到侵蝕。人們重視自己匿名和不受持續監控的權利。“老大哥”時時刻刻都在監視的感覺正導致安全與隱私之間出現復雜的沖突。這在政策制定者中引發了一場生動的辯論，往往會導致通過立法來規范或禁止在公共場所使用監控設備。 

人工智能技術用于預防犯罪和加強公共安全

通過在攝像頭或視頻管理系統層面集成安全系統，人工智能在維護公共安全方面發揮著越來越重要的作用。技術進步，尤其是生成式人工智能領域的進步，使人工智能對公共安全監控更具吸引力。

監控系統中最常見的人工智能用例包括周邊保護和訪問控制。這些應用利用了人工智能任務，例如物體檢測、分割、視頻元數據和重識別，快速準確地識別合法、可疑或異常的人員或行為，并觸發實時響應。

人工智能驅動的監控系統可提供更精密、更細微的監控功能，支持對安全事件做出實時且高精度的檢測、識別和響應。然而，在增強安全和確保公共安全的同時，這些技術也引起了人們對隱私和個人身份信息（PII）可能被濫用的擔憂，突出了采取強有力的數據保護措施的必要性。云人工智能解決方案的隱私挑戰。

云人工智能解決方案的倫理考慮因素和隱私挑戰

傳統的云端人工智能解決方案利用集中式數據中心提供強大的處理能力。不過，它們也帶來了一些漏洞，特別是在數據隱私方面：

• 靜態數據:
  集中存儲大量數據使得云系統成為網絡攻擊的目標。黑客，無論是個人、有組織犯罪集團，甚至是敵對政府，都可能利用這些系統，導致大規模數據泄露。將數據處理分散到網絡邊緣，使得任何漏洞都僅限于被黑客攻擊的特定節點，從而有效避免大規模數據泄露。此外，有關數據隱私的法規也限制了分析原始數據的方式和范圍。云端系統必須應對這些復雜的法律環境，這往往會限制洞察力，帶來合規性挑戰，甚至導致潛在的法律責任。另一方面，邊緣處理只需存儲和傳輸所需的最低限度信息即可獲得深刻的見解。

• 傳輸中的數據:
  將數據從設備傳輸到云端會產生多個漏洞點。在傳輸過程中攔截數據會暴露敏感信息，破壞系統的安全性。

• 可信執行環境:
  云中心是一個單點故障點，可能會對大量攝像頭造成影響，而如果是分布式系統，每個系統都可自由采用不同的算法/功能，根據所有者/集成商的決策來提高精確度。

邊緣人工智能：隱私敏感型安全解決方案

邊緣人工智能在設備本地處理數據，而不是將數據傳輸到集中式云端，為應對這些挑戰提供了令人信服的解決方案。從隱私角度看，這種方法有幾個優點：

• 減少數據傳輸:
  通過在設備上處理數據，邊緣人工智能最大限度地減少了通過互聯網傳輸敏感信息的需求，從而大大降低了數據被截獲和泄露的風險。

• 本地數據存儲:
  邊緣設備在本地存儲數據，這就限制了網絡攻擊時的風險范圍。即使一臺設備被入侵，入侵范圍也僅限于該特定設備，而不是整個網絡.

• 匿名數據存儲:
  此外，如果在本地進行匿名處理，則可以對存儲在邊緣設備或云中的數據進行匿名處理，從而在不暴露個人身份信息的情況下保持數據的本質.

• 數據選擇性:
  邊緣人工智能的設計可以只關注相關事件，如識別暴力事件或可疑行為，而無需記錄連續鏡頭。這種選擇性的記錄方式有助于維護個人在公共場所的隱私.

為了有效平衡安全與隱私，邊緣人工智能系統在設計上可以進行特定的限制，從而從根本上保護個人數據。例如，帶寬限制會限制攝像頭的傳輸能力，以確保視頻文件不會持續發送到云端。這降低了數據泄露的風險，保護了個人隱私。另一種原生技術限制是選擇性地記錄，以限制存儲數據的數量，只捕捉公共安全所需的數據.

邊緣人工智能要想發揮效用，就必須既強大又高效。設備需要快速處理復雜的算法，以實時識別威脅，同時保持成本效益和能效。雖然獨立軟件開發商正在優化算法，以確保邊緣人工智能能夠在不耗費計算資源的情況下執行復雜的任務，但人工智能硬件（如專用人工智能處理器和低功耗的高性能芯片）的進步也使邊緣人工智能成為可能.

尋求平衡：隱私和安全的統一

邊緣人工智能為平衡公共安全與個人隱私的挑戰提供了一個前景廣闊的解決方案。邊緣人工智能在本地處理數據并對數據傳輸和存儲施加固有限制，降低了與云端系統相關的風險。隨著這些技術的不斷發展，邊緣人工智能將在創建更安全的公共空間方面發揮關鍵作用，同時尊重個人的匿名權利。這種方法不僅增強了安全性，而且還建立了對那些旨在保護我們的系統的信任.