{"id":16151,"date":"2022-03-30T02:00:28","date_gmt":"2022-03-30T02:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16151"},"modified":"2022-03-30T02:00:28","modified_gmt":"2022-03-30T02:00:28","slug":"el-mit-desarrolla-un-sistema-que-mejora-la-privacidad-de-las-personas-en-las-grabaciones-de-seguridad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16151","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un sistema que mejora la privacidad de las personas en las grabaciones de seguridad"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>), en colaboraci\u00f3n con otras instituciones, ha desarrollado un sistema, denominado Privid, que garantiza una mejora de la privacidad de las personas en las im\u00e1genes de v\u00eddeo de las c\u00e1maras de vigilancia.<\/p>\n

\"Privid,
El sistema Privid utiliza la definici\u00f3n privacidad diferencial para dar acceso a estad\u00edsticas agregadas sobre datos privados sin revelar informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal.<\/figcaption><\/figure>\n

El sistema Privid se basa en una definici\u00f3n formal de privacidad, llamada \u2018privacidad diferencial\u2019, que permite el acceso a estad\u00edsticas agregadas sobre datos privados sin revelar informaci\u00f3n de identificaci\u00f3n personal, a trav\u00e9s de la agregaci\u00f3n de un poco de ruido (datos adicionales) al resultado final de una b\u00fasqueda de v\u00eddeo para garantizar que no se pueda identificar a una persona.<\/p>\n

De esta forma, Privid evita que los analistas malintencionados tengan acceso a toda la informaci\u00f3n del v\u00eddeo. Para ello, en vez de ejecutar el c\u00f3digo en todo el v\u00eddeo de una vez, Privid divide el v\u00eddeo en partes peque\u00f1as y ejecuta el c\u00f3digo de procesamiento en cada parte.<\/p>\n

En lugar de obtener resultados de cada pieza, los segmentos se agregan y se a\u00f1ade el ruido adicional. Adem\u00e1s, se proporciona informaci\u00f3n sobre el l\u00edmite de error que obtendr\u00e1 el resultado, con un margen de error aproximado del 2%.<\/p>\n

Compatibilidad con las redes neuronales<\/h2>\n

Por otro lado, Privid permite a los analistas usar sus propias redes neuronales profundas para el an\u00e1lisis de v\u00eddeo, lo que permite una mayor flexibilidad de hacer preguntas a los dise\u00f1adores de este sistema para mejorar la soluci\u00f3n. En una variedad de v\u00eddeos y consultas, Privid tuvo una precisi\u00f3n del 79% al 99% de un sistema no privado.<\/p>\n

Asimismo, esta soluci\u00f3n del MIT introduce una nueva noci\u00f3n de \u2018privacidad basada en la duraci\u00f3n\u2019, que desvincula la definici\u00f3n de privacidad de su cumplimiento. Si el objetivo de privacidad es proteger a todas las personas, el mecanismo de cumplimiento debe trabajar para encontrar a las personas a las que proteger, que puede o no hacerlo perfectamente. Con este mecanismo, no necesita especificar completamente todo y no est\u00e1 ocultando m\u00e1s informaci\u00f3n de la necesaria.<\/p>\n

El desaf\u00edo es determinar cu\u00e1nto ruido agregar. El objetivo de Privid es a\u00f1adir solo lo suficiente para ocultar a todas las personas, pero no tanto como para que sea in\u00fatil para los analistas.<\/p>\n

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Un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT), en colaboraci\u00f3n con otras instituciones, ha desarrollado un sistema, denominado Privid, que garantiza una mejora de la privacidad de las personas en las im\u00e1genes de v\u00eddeo de las c\u00e1maras de vigilancia. El sistema Privid … Sigue leyendo El MIT desarrolla un sistema que mejora la privacidad de las personas en las grabaciones de seguridad<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-16151","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/16151","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=16151"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/16151\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=16151"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=16151"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=16151"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}