Anonymisierte Vitaldaten für autonome Fahrsysteme ohne Wertverlust

Die Anonymisierung von Videomaterial ohne Qualitätseinbußen ist für die Entwicklung der fortschrittlichsten autonomen Fahrsysteme von entscheidender Bedeutung. Neuronale Netze und Machine-Learning-Techniken erfordern eine große Menge hochwertiger Daten, um diese Systeme auf höchstem Autonomie- und Sicherheitsniveau zu trainieren. Um den weltweiten Vorschriften zu entsprechen, werden persönliche Identifikationsdaten unkenntlich gemacht. Diese Technik verringert die Qualität der Daten und verhindert, dass fortgeschrittene Fahrsysteme völlige Autonomie erreichen.

Erfahren Sie, wie Deep Natural Anonymization von brighter AI beim Schutz hochwertiger Daten durch deren Unkenntlichmachung geltende Datenschutzvorschriften einhält. Laden Sie das White Paper herunter, um mehr darüber zu erfahren.

Mit einer Lösung von Deep Natural Anonymization erreichen Sie mehr als nur die Unkenntlichmachung

Autonomes Fahren ist die Zukunft des Verkehrswesens. Doch während viele Fahrzeuge bereits in gewissem Maß über Funktionen für autonomes Fahren verfügen, müssen vollständig autonome Systeme ihre Realisierbarkeit und Sicherheit erst noch beweisen. Der Schlüssel zur Verbesserung dieser Systeme liegt in hochwertigen Daten, die bei der Entwicklung von Advanced Driving Systems (ADS) ausschließlich in anonymisierter Form abrufbar sind. Um diese Herausforderung zu meistern, ist Siemens eine Partnerschaft mit brighter AI eingegangen, um die Deep Natural Anonymization Technique (DNAT) in die Simcenter SCAPTOR-Workflows zu integrieren.

Beibehalten der Qualität persönlicher Identifikationsdaten bei Einhaltung von Datenschutzvorschriften

Daten sind ein wichtiger Geschäftswert, der stets geschützt werden muss. Investitionen in die langfristige Sicherung von Daten mittels erweiterter Anonymisierung sind unerlässlich, um die Privatsphäre zu schützen und gesetzliche Vorschriften zu erfüllen. Die Speicherung von Daten ohne diese Maßnahmen verstößt gegen die gesetzlichen Vorgaben in vielen Ländern und kann erhebliche Geldbußen nach sich ziehen. Falls sich herausstellt, dass ein Unternehmen Datenschutzgesetze verletzt hat, stellen sich Verbraucher möglicherweise die Frage, in welchen anderen Bereichen das Unternehmen die Sicherheit gefährdet.

In diesem White Paper erfahren Sie, wie die Verwendung von Simcenter SCAPTOR und Deep Natural Anonymization gewährleistet, dass Daten möglichst effizient und kostengünstig verarbeitet werden und jederzeit ihren Wert beibehalten.