KI-Technologien zwischen Sicherheit und Effizienz Videoüberwachung mit KI: Chancen, Grenzen und Verantwortung

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Von der intelligenten Objekterkennung über Edge AI bis zu Business-Intelligence-Szenarien: KI macht Videoüberwachung präziser und vielseitiger. Doch Datenschutz, Ethik und regulatorische Vorgaben wie der EU AI Act setzen klare Grenzen. Der Beitrag zeigt, wie Unternehmen Chancen nutzen und Risiken im Blick behalten.

Beim aktuellen KI-Hype bleibt es wichtig, nüchtern zu betrachten, wo die Technologie aktuell steht, welche zukünftigen Anwendungsszenarien realistisch sind und wo auf dem Weg dorthin potenzielle Herausforderungen und Risiken liegen.

Zunächst also ein Blick auf den Status Quo. In der videobasierten Sicherheit kommt künstliche Intelligenz (KI) üblicherweise im Rahmen komplexer Analysefunktionen zum Einsatz. Während sich in der Vergangenheit die Analyse von Videomaterial lediglich auf das Erkennen von Pixelveränderungen im Bildausschnitt stützte, kann die KI-basierte Videoanalyse heute auf Basis von Objektklassifizierung nicht nur Pixelveränderungen erkennen, sondern auch identifizieren, was genau diese Veränderungen auslöst. Konkret bedeutet dies, dass beispielsweise eine Erkennung verschiedener Fahrzeugtypen und deren Kennzeichen oder das Zählen von Personen innerhalb eines vordefinierten Bereichs in Echtzeit möglich sind.

Eine besonders wichtige Rolle spielt dabei Edge AI, also die KI-basierte Verarbeitung und Echtzeit-Analyse der erfassten Daten „on the Edge“ – direkt auf den Kameras selbst. Diese wurde durch eine kontinuierliche Weiterentwicklung von Prozessortechnologie und der daraus folgenden Steigerung der Rechenleistung in den vergangenen Jahren machbar. Durch sie wird die Datenverarbeitung und -analyse nicht nur effizienter, sondern ermöglicht auch eine optimierte Nutzung der vorhandenen Bandbreite und damit mehr Flexibilität bei der Auswahl einer für den spezifischen Anwendungsfall am besten geeigneten Netzwerkarchitektur.

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Von der Kamera zum Datenlieferanten: KI als Treiber für Business Intelligence

Im Kontext von Edge AI sind Netzwerkkameras jedoch nicht mehr nur dafür da, Bildmaterial an eine zentrale Stelle zu liefern. Stattdessen werden die Kameras selbst zu intelligenten Sensoren. Die durch KI erweiterten Analysekapazitäten können genutzt werden, um zusätzliche Sensordaten in die Analyse miteinzubeziehen, also beispielsweise Audio- oder kontextbezogene Umgebungsdaten, die Kameras durch zusätzlich integrierte Sensoren oder externe Geräte erfassen können. Dies ergänzt die KI-gestützte Analyse der Videodaten und ermöglicht umfassendere und besser verwertbare Erkenntnisse.

Ziel dabei ist es, mithilfe verschiedener Datenquellen die Art und Weise nachzubilden, wie Menschen ihre Umgebung mit ihren natürlichen Sinnen wahrnehmen. Eine solche Kombination mehrerer Datenströme sorgt nicht nur für eine exaktere Erkennung und Prognose potenzieller Bedrohungen und Anomalien im Sicherheitskontext – und damit für eine schnellere Reaktion in sicherheitsrelevanten Situationen. Sie ermöglicht auch neue Anwendungsszenarien für KI, insbesondere in den Bereichen Business Intelligence und betriebliche Effizienzsteigerung.

Branchen, die davon profitieren können, sind unter anderem Einzelhandel, Logistik oder produzierendes Gewerbe. Denkbare Anwendungsszenarien sind etwa die Analyse von Besucher- und Kundenströmen mittels Heat Maps, das Zählen von Personen in bestimmten Bereichen per Verweildaueranalyse oder das präzise Tracking von Assets, um Personal effizienter einzusetzen, Ressourcen gezielter zu planen und Flächen optimal zu nutzen. Auf diese Weise lassen sich oftmals signifikante Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen erreichen. Eine Einbettung von Videoanalyse in Business Intelligence-Systeme kann Unternehmen zudem dabei unterstützen, fundiertere Entscheidungsfindungsprozesse zu etablieren oder in manchen Fällen sogar zu automatisieren.

Wichtig zu erwähnen sind in diesem Kontext Metadaten, also Daten über die erhobenen Videodaten – beispielsweise Informationen darüber, wann und in welchem Kontext bestimmte Objekte im Bildausschnitt gehäuft auftreten. Das Generieren dieser Metadaten kann durch Edge AI direkt auf den Kameras selbst erfolgen. Die gewonnenen Informationen dienen als Grundlage für das Erstellen detaillierter Statistiken und Insights, die sich wiederum für die Verbesserung von Sicherheit, Business Intelligence und betrieblicher Effizienz nutzen lassen. Dabei ist neben der technischen Machbarkeit auch die Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben, etwa der DSGVO, essenziell – insbesondere bei der Verarbeitung von personenbezogenen Audio- oder Videodaten.

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Mehr Daten, mehr Verantwortung: Datenschutz proaktiv mitdenken

Dies gilt für verschiedene Bereiche der videobasierten Sicherheit und alle weiteren, in Zukunft mithilfe von KI möglichen Anwendungsfelder. Zum Beispiel ist KI ein wichtiges Werkzeug in der Entwicklung effektiver Gesichtserkennungstechnologie, die bereits in verschiedenen Ländern weltweit zum Einsatz kommt. Jedoch besteht oftmals noch Unklarheit darüber, ob und wie diese Technologie ethisch vertretbar und verantwortungsvoll im Sicherheitskontext eingesetzt werden kann – insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie der Europäischen Union. Diese hat mit dem EU AI Act bereits ein erstes, umfassendes Regelwerk geschaffen, das insbesondere Hochrisikoanwendungen wie Gesichtserkennung streng reguliert.

Die Umsetzung des EU AI Acts auf nationaler Ebene ist allerdings noch im Gange. Es bleibt somit aktuell noch unklar, wie sich entsprechende gesetzliche Vorgaben in den EU-Staaten entwickeln werden. Klar ist bereits heute: KI-basierte Analyselösungen für die Videosicherheit von europäischen Herstellern stützen sich in der Regel lediglich auf eine Objektklassifizierung, bei der Personen, Gesichter oder Fahrzeuge im Bild getrackt – nicht jedoch erkannt oder zugeordnet – werden können. Nach dem risikobasierten Bewertungssystem des AI Acts sind diese Lösungen daher als Systeme mit einem begrenzten Risko einzustufen.

Das bedeutet jedoch nicht, dass auf Datenschutzmaßnahmen verzichtet werden kann – im Gegenteil: Funktionen zum Schutz von Daten und Privatsphäre sollten von Anfang an ein integraler Bestandteil solcher Systeme sein. Solche Funktionen umfassen robuste Cyber­sicherheits­maßnahmen wie verschlüsselte Datenübertragung, Zugriffsbeschränkungen und signierte Firmware, aber beispielsweise auch den Einsatz von dynamischer oder statischer Maskierung, um Gesichter, Fahrzeugkennzeichen oder sensible Bildbereiche unkenntlich zu machen.

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Die ethische Basis: Trainingsdaten verantwortungsvoll wählen

Die Verarbeitung sensibler Daten wirft ethische Fragen auf. Aber auch deren Ursprung und Verwendung spielen eine zentrale Rolle. Denn ebenso relevant ist, mit welchen Daten eine KI überhaupt trainiert wird, bevor sie im Sicherheitskontext eingesetzt werden kann.

KI-Modelle gelten oftmals als Blackbox – ihre inneren Funktionsweisen und Entscheidungsprozesse sind für Nutzerinnen und Nutzer nicht transparent und kaum nachvollziehbar. In der Regel bleibt zudem unklar, mit welchen Daten ein KI-Modell ursprünglich trainiert worden ist. Umso wichtiger ist es daher, auf Analyselösungen von vertrauenswürdigen Herstellern zu setzen, die ihre Trainingsdaten nachweislich sorgfältig und verantwortungsbewusst auswählen. Dabei muss ebenfalls sichergestellt werden, dass diese Daten frei von diskriminierenden Verzerrungen und fehlerhaften Mustern sind, die zu unzuverlässigen oder ethisch problematischen Ergebnissen führen.

Fazit

KI wird im Sicherheitskontext bereits seit mehreren Jahren erfolgreich eingesetzt und schafft vor allem durch den zunehmenden Einsatz von Edge AI an vielen Stellen Mehrwert. Auch perspektivisch bietet die Technologie weiterhin große Chancen. Diese finden sich nicht nur in klassischen Anwendungsszenarien im Bereich der videobasierten Sicherheit, sondern zum Beispiel auch in Bereichen wie Business Intelligence und betrieblicher Effizienzsteigerung.

Gleichzeitig muss jedes Unternehmen beim Einsatz von KI-Technologien ethische und rechtliche Aspekte von Anfang an mitberücksichtigen. Da nicht nachvollziehbar ist, wie ein Anbieter seine KI-Lösung trainiert hat, sollten Unternehmen stets auf Lösungen eines vertrauensvollen, idealerweise europäischen Herstellers setzen, der den geltenden europäischen Datenschutz- und Ethikstandards unterliegt.

Über den Autor: Jörg Rech ist Manager Training Middle Europe bei Axis Communications.

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