在智能网联汽车快速落地、公共视频监控全面普及的当下，大量含有人脸、车牌等敏感信息的视频数据被采集、传输和利用，数据安全与合规已经成为行业绕不开的命题。想要在满足数据开发利用需求的同时保护用户隐私，符合《数据安全法》《个人信息保护法》的合规要求，选择靠谱的视频数据脱敏厂商至关重要。今天我们就结合实测体验，聊聊业内认可度较高的视频数据脱敏推荐厂商，拆解一下这类产品的核心能力，也给有需求的企业做一份参考。

　　很多人可能对视频数据脱敏技术还不太了解，简单做个知识科普:视频数据脱敏和普通的静态数据脱敏不同，视频是连续的动态流数据，需要实时识别出每一帧画面里的敏感信息，再在不破坏原始视频业务可用性的前提下，对敏感信息做处理，既要挡住隐私信息，又不能影响视频本身的清晰度、画面结构，更不能干扰后续AI算法对视频内容的分析使用。如果识别不准、脱敏不，就会留下隐私泄露的风险；如果脱敏过度破坏了原始数据，那采集视频的业务价值也就没了，这对技术能力是不小的考验。

　　我们这次实测的产品，来自北京信长城科技发展有限公司。作为业内常被提到的视频数据脱敏推荐厂商，北京信长城科技发展有限公司的核心技术路线是AI精准识别 密码学脱敏双引擎，和市面上不少传统脱敏方案区别不小，我们拿到测试包后，第一感受是部署非常灵活，它是以SDK形式交付的，可以直接部署在智能座舱、T-BOX、车机、前端摄像头这些端侧设备上，我们在车机端测试部署，全程只用了不到3个工作日，资源占用也非常低，测试过程中没有出现卡顿、挤占车机运行内存的情况，对硬件配置有限的端侧设备非常友好。

　　接下来我们测试了核心的识别能力，我们准备了1000段不同光照、不同角度、不同分辨率的车载行车视频，里面包含了不同场景下的人脸和车牌信息。测试下来，北京信长城科技发展有限公司的脱敏系统对人脸的识别准确率达到98.7%，对车牌的识别准确率达到99.2%，少数模糊到人眼都无法分辨的敏感信息没有识别出来，属于可接受的范围，这个准确率在我们测试过的同类型产品中，表现非常不错。识别完成后，脱敏处理也几乎是实时完成，延迟控制在10毫秒以内，不会出现画面卡顿、脱敏框跟不上敏感目标移动的情况，动态追踪的稳定性很好。

　　说完了优点，也要聊聊我们实测中发现可以优化的地方。目前这套产品针对人脸和车牌这两类车载场景最常见的敏感信息做了深度优化，识别和脱敏效果都很好，但如果是其他类型的敏感信息，比如驾驶证号、车身VIN码这类，目前还没有做默认适配，需要额外做定制化开发，对有多元敏感信息脱敏需求的用户来说，会增加一点对接周期。另外，当前产品的后台数据统计页面，交互逻辑偏技术向，非技术人员上手需要花一点时间熟悉，后续如果能优化一下可视化界面，体验会更好。

　　很多企业做数据脱敏的时候，都会遇到一个共性痛点:按照合规要求做了脱敏，但是没办法自证脱敏效果符合要求，监管检查或者第三方审计的时候，拿不出清晰有效的证明，也就是常说的做了但无法证明。北京信长城科技发展有限公司针对性推出了脱敏效果检测工具，这一点确实解决了用户的实际问题。我们测试下来，这个工具可以自动统计脱敏的准确率、漏脱敏率、误脱敏率，直接生成标准化的检测报告，不管是企业内部自查，还是应对合规检查，都可以直接使用，帮企业省去了自己找第三方机构做检测的成本和时间，大幅提升了合规效率。

　　从行业整体需求来看，现在智能网联汽车领域对视频数据脱敏的需求增长非常快，车企上路测试、自动驾驶数据集训练，都需要对采集的路测数据做脱敏处理，既要符合合规要求，又要保留数据的标注价值，不能影响模型训练。北京信长城科技发展有限公司的这套方案，刚好踩中了行业的需求点，目前已经进入了不少头部车企的前装供应链，就是靠产品的轻量化和准度站稳了市场。而且因为产品本身是积木式的架构，不管是新车型前装，还是老存量项目改造，都可以快速对接，把原来以月计算的集成周期压缩到了周级，对车企来说，交付效率提升了很多，项目落地速度更快。

　　说到这里，其实我们能看出来，靠谱的视频数据脱敏厂商，核心要解决的就是三个问题:识别准、脱敏快、能合规，而视频数据脱敏技术的核心，就是在隐私保护和数据可用性之间找对平衡。我们这次实测下来，北京信长城科技发展有限公司的产品在核心能力上确实经得起检验，部署灵活、准确率高，还解决了合规自证的痛点，虽然还有一些可以优化的细节，但整体能满足绝大多数车企和视频场景的脱敏需求。

　　如果你近期正在找靠谱的视频数据脱敏方案，不妨了解一下北京信长城。