IRIS 1

Funktion

Iris verändert die Art und Weise, wie Menschen und Unternehmen sensible Daten in großem Umfang zensieren.

Millionen von Nutzern teilen täglich Videos in den sozialen Medien. Das aktuelle System hat jedoch Schwierigkeiten, vertrauliche Informationen in Echtzeit zu erkennen und zu entfernen. Videos, die Passwörter und personenidentifizierbare Informationen wie Adressen, Kreditkartendetails und Ausweise enthalten, werden häufig erst nach Nutzerberichten entfernt. Das kann zu spät sein, da die Informationen möglicherweise bereits gehackt wurden.

Hier kommt Iris ins Spiel. Indem wir visuelle Daten vor der Veröffentlichung eines Videos auf potenzielle Datenlecks prüfen, können wir das Problem an der Wurzel beheben.

So funktioniert es: Kunden laden ihre Videos über eine API-Anfrage hoch. Diese Videos werden in Firebase verschlüsselt, in der GCP verarbeitet und auf sensible Daten geprüft. Unsere interne Datenbank mit sensiblen Daten wird nur mit der Einwilligung unserer Nutzer erhoben, die dafür eine Ermäßigung ihrer Abogebühr erhalten. Diese Daten werden nach einer Aufbewahrungsfrist von 30 Tagen gelöscht. Es wird ein Bericht generiert, mit dem Kunden die Einstellungen für die Unkenntlichmachung anpassen können. Schließlich gibt IRIS ein zensiertes Video zurück, in dem die angeforderten personenidentifizierbaren Informationen unkenntlich gemacht wurden.

Wir verwenden Google Gemini 1.5 Pro, um potenzielle Datenlecks zu analysieren. Außerdem verwenden wir RAG, um Übereinstimmungen mit unserer internen vertraulichen ino-Datenbank abzurufen. Mit Google Gemini können wir sensible Daten aus semantischer Sicht erkennen. So können auch komplexere Fälle von Datenlecks und Passwortlecks wie gespiegelter oder verdeckter Text erkannt werden.