Responsible AI
Vertrauen und Compliance
InsightFace unterstützt Enterprise-Teams bei der Entwicklung von Face-AI-Produkten mit datenschutzbewussten Bereitstellungsoptionen, Prüfungen zur verantwortungsvollen Nutzung und Workflows für kommerzielle Lizenzen, die auf sensible KI-Anwendungen ausgerichtet sind.
Zusagen für Unternehmen
Bias-Minderung als Produktanforderung
Wir behandeln die Konsistenz der Leistung zwischen demografischen Gruppen als zentralen Qualitätsaspekt und nutzen Evaluierungsergebnisse, um Modelle und Schwellenwerte für relevante Kohorten zu überprüfen.
Governance von Trainingsdaten
Trainings- und Evaluierungsdaten können weit verbreitete öffentliche Forschungsdatensätze umfassen, die hinsichtlich einschlägiger Bedingungen und Lizenzen geprüft wurden, ferner lizenzierte oder kommerziell bezogene Datensätze, private Sammlungen mit angemessener Einwilligung sowie synthetische Daten.
Datenschutzbewusste Bereitstellung
Unsere Bereitstellungsoptionen unterstützen, soweit geeignet, biometrische Merkmals-Embeddings anstelle der Aufbewahrung von Rohbildern, einschließlich On-Premise- und Offline-Verarbeitung in kundenseitig kontrollierten Umgebungen.
Algorithmische Fairness
Bewertung demografischer Leistungsunterschiede
Wir bewerten die Leistung nach demografischen Merkmalen, sofern geeignete Evaluierungsdaten verfügbar sind, und nutzen die Ergebnisse als Grundlage für die Modellentwicklung und Bereitstellungshinweise.
Kohortenbezogene Evaluierung: Sofern Datensätze und Labels dies ermöglichen, bewerten wir die False-Match- und False-Non-Match-Performance über relevante demografische Kohorten hinweg.
Leistungsüberwachung: Interne Evaluierungen dienen dazu, Unterschiede bei der False-Match- und False-Non-Match-Performance zwischen demografischen Gruppen zu überwachen und zu verringern.
Kundenseitige Validierung: Kunden sollten Modelle vor dem Produktivbetrieb anhand ihrer Zielpopulation, Erfassungsbedingungen, Betriebsschwellenwerte und Anwendungsrisiken evaluieren.
Datenethik
Governance von Trainingsdaten und Umgang mit sensiblen Daten
Datenbeschaffung, Eingangsprüfung, Minimierung von Identifikatoren und Bereitstellungsarchitektur werden als eigenständige Bestandteile unseres Governance-Ansatzes behandelt.
Datenaufnahme und -prüfung: Wir unterhalten Verfahren, die dazu dienen, einschlägige Nutzungsrechte, Einschränkungen und Eignung zu bewerten, bevor Daten in die Modellentwicklung einfließen. Unsere Praktiken sind unter Berücksichtigung anwendbarer Anforderungen an Datenschutz, biometrische Daten und den Schutz personenbezogener Daten gestaltet.
Minimierung von Identifikatoren: Soweit angemessen, werden unnötige Metadaten und direkte Identifikatoren entfernt oder minimiert, bevor Daten in die Modellentwicklungspipeline gelangen. Gesichtsbilder und aus biometrischen Daten abgeleitete Informationen werden als sensible Daten behandelt und entsprechend geschützt.
Feature-basierte Verarbeitung: Die Bereitstellungsarchitektur kann biometrische Merkmals-Embeddings nutzen, statt Rohbilder aufzubewahren oder zu übertragen. Biometrische Embeddings werden als sensible biometrische Daten behandelt und entsprechend geschützt.
Anfragen zu Datensatzpartnerschaften
Wenn Sie relevante Rechte an einem für Training oder Evaluierung vorgeschlagenen Datensatz kontrollieren oder dokumentieren können, wenden Sie sich an unser Team. Nach Aufnahme- und Eignungsprüfung können wir eine entgeltliche Beschaffung in Betracht ziehen.
contact@insightface.aiDatenschutz & Aufbewahrung
Datenverarbeitung nach Bereitstellungsmodell
Die Datenverarbeitung hängt vom Produkt, Bereitstellungsmodell, von der Konfiguration und vom Vertrag ab. In Enterprise-Projekten können Aufbewahrung, Datenflüsse und operative Kontrollen passend zur gewählten Architektur festgelegt werden.
Kundendaten sind keine Trainingsdaten
InsightFace verwendet operative Gesichtsbilder, biometrische Templates oder Inferenzdaten von Kunden nicht, um allgemeine InsightFace-Modelle zu trainieren oder zu verbessern, es sei denn, der Kunde hat einer solchen Nutzung gesondert schriftlich zugestimmt.
Bei On-Premise- oder Offline-Deployments verbleiben operative biometrische Daten in der kundenseitig kontrollierten Umgebung und werden im Rahmen der normalen Inferenz nicht an InsightFace übertragen.
Feature-basierte Verarbeitung ist verfügbar: Gesichtsmerkmale können als biometrische Merkmals-Embeddings extrahiert, verglichen oder gespeichert werden, anstatt Rohbilder aufzubewahren. Embeddings bleiben sensible biometrische Daten und erfordern angemessene Schutzmaßnahmen.
Aufbewahrungs- und Protokollierungsverhalten der Cloud API werden durch den gewählten Dienst und die Vereinbarung festgelegt. Sofern unterstützt, können Kunden konfigurieren oder vertraglich vereinbaren, dass übermittelte Bilder nicht über die Verarbeitung hinaus gespeichert werden.
Aufbewahrungsfristen und Löschverfahren für gehostete Deployments werden in der maßgeblichen Vereinbarung dokumentiert und können zur Unterstützung der Dokumentations- und Datenschutzanforderungen des Kunden konfiguriert werden.
Bei On-Premise- und Offline-Deployments können operative Rohbilder, Embeddings und Inferenzverkehr in kundenseitig kontrollierter Infrastruktur verbleiben; die vereinbarte Architektur legt etwaige externe Konnektivität fest.
Deployment-Optionen
Wählen Sie das Deployment-Modell passend zu Ihrem Datenfluss
InsightFace unterstützt mehrere Deployment-Muster. Jedes hat einen anderen Datenfluss und ist für unterschiedliche Sensibilitätsstufen und Betriebsanforderungen geeignet.
Cloud API
Gehostete Inferenz ohne lokalen Modell-Footprint.
- Data flow
- Bilder oder vorberechnete Embeddings werden per HTTPS an einen gehosteten Endpoint gesendet; Ergebnisse werden in der Antwort zurückgeliefert.
- Fit for
- Pilotprojekte, zentral verwaltete Integrationen, kurze Integrationszeiten und Produktteams, die einen gehosteten Modell-Endpunkt bevorzugen.
On-Premise
Modelle laufen in der eigenen Infrastruktur des Kunden.
- Data flow
- Operative Gesichtsbilder, biometrische Embeddings und Inferenzdaten verbleiben in der kundenseitig kontrollierten Infrastruktur und werden im Rahmen der normalen Inferenz nicht an InsightFace übertragen.
- Fit for
- Regulierte Branchen, großflächige Identitätsprüfung, KYC, Zutrittskontrolle sowie Kunden mit strikten Anforderungen an Datenresidenz.
Mobile / Edge-Gerät
On-Device-Inferenz über das InspireFace SDK.
- Data flow
- Bilder können auf dem Gerät verarbeitet werden; das Anwendungsdesign bestimmt, ob Signale auf Anwendungsebene, etwa eine Match-Entscheidung, das Gerät verlassen.
- Fit for
- Consumer-Mobil-Apps, eingebettete Zutrittskontrolle, IoT-Terminals sowie Offline- oder Szenarien mit instabiler Netzanbindung.
Verantwortungsvoller Einsatz von Face AI
Use-Case-Review für sensible Face-AI-Anwendungen
Gesichtserkennung, Face Swap und Identitätsprüfung sind sensible Anwendungen. Kommerzielle Lizenzen und API-Zugänge werden vor der Freischaltung gegen das geplante Deployment geprüft.
Wir prüfen den vorgesehenen Use Case, den Deployment-Kontext und die Endnutzer-Population, bevor wir kommerzielle Modelle für Gesichtserkennung oder Face Swap freigeben.
Wir erwarten von Kunden eine rechtmäßige Grundlage für die Verarbeitung biometrischer Daten und – wo gesetzlich gefordert – Information und Wahlmöglichkeit für Endnutzer.
Wir genehmigen keine Anwendungsfälle, die rechtswidrige oder missbräuchliche Überwachung ermöglichen sollen; dies schließt Überwachung ein, die in unzulässiger Weise auf schutzbedürftige Gruppen abzielt.
Eine Freigabe kann überprüft oder entzogen werden, wenn die Nutzung wesentlich vom vereinbarten Umfang abweicht.
Face-Swap-Nutzungsrichtlinie
Verbotene Anwendungen für Face-Swap-Modelle und APIs
Face-Swap-Modelle und APIs werden für geprüfte kreative, Unterhaltungs- und Produkt-Use-Cases lizenziert. Die folgenden Anwendungen sind ausdrücklich nicht zulässig und werden nicht freigegeben.
Betrug, Identitätsdiebstahl, Umgehung von KYC oder jeder Versuch, Identitätsprüfungssysteme zu überlisten.
Imitation realer Personen ohne deren ausdrückliche, verifizierbare Einwilligung.
Belästigung, Mobbing, Verleumdung oder Inhalte, die eine Person demütigen oder bedrohen sollen.
Nicht-einvernehmliche sexuelle oder intime Darstellungen einer Person, einschließlich synthetischer NCII.
Unautorisierter Gesichtertausch von Privatpersonen, Minderjährigen oder vulnerablen Gruppen.
Irreführende politische Inhalte, erfundene Aussagen öffentlicher Personen oder Inhalte zur Manipulation von Wahlen oder öffentlichem Diskurs.
Unterlagen für Enterprise-Review
Material für Security-, Legal- und Procurement-Prüfung
Im Rahmen von Beschaffung oder Due Diligence können Enterprise-Kunden unser Team kontaktieren, um die folgenden Unterlagen zu besprechen oder anzufordern. Verfügbarkeit und Umfang werden für jedes Projekt bestätigt.
Erklärung zur Governance von Trainingsdaten.
Richtlinie zu Kundendaten und Modelltraining.
Informationen zur Modell- und Algorithmustransparenz.
Sicherheits- und Bereitstellungsarchitektur.
Informationen zu verantwortungsvoller und zulässiger Nutzung.
Evaluierungsmethodik und Leistungsinformationen.
Operative Governance für Enterprise-Käufer
Kommerzielle Gespräche können Lizenzumfang, vorgesehenen Einsatzzweck, Bereitstellungsarchitektur, Datenflüsse und die Aufteilung der Verantwortlichkeiten für die Datenverarbeitung behandeln.
Wir können Produkt- und Bereitstellungsinformationen bereitstellen, die kundenseitige Bewertungen einschlägiger regionaler Anforderungen, Datenschutzkontrollen und interner Freigabeprozesse unterstützen.
Evaluierungs- und Governance-Praktiken werden überprüft, wenn sich Produkte, Vorschriften und Bereitstellungskontexte weiterentwickeln.
Benötigen Sie eine Trust- oder Compliance-Prüfung für Ihren Use Case?
Sprechen Sie mit unserem Team über Modelllizenzierung, Deployment-Architektur, Datenquellen und Evaluierungsanforderungen für Ihren Markt.