सुरक्षा और निजता

AI Insights & People सदस्यों के व्यक्तिगत डेटा के साथ बायोमेट्रिक डेटा प्रोसेस करता है: चेहरे की छवियाँ और उनसे निकाले गए गणितीय चेहरा संदर्भ। यह पेज बताता है कि क्या संग्रहीत होता है, कहाँ, इसे कौन देख सकता है, यह कितने समय तक रहता है, इसे कैसे हटाया जाता है, और ऑपरेटर के रूप में आपकी क्या ज़िम्मेदारियाँ बनी रहती हैं।

यह पेज लोगों/AI परत के बारे में है; वीडियो सुरक्षा (ट्रांज़िट में एन्क्रिप्शन, स्टोरेज क्षेत्र, कैमरा पृथक्करण, साझा करना) CCTV सुरक्षा और निजता में बताई गई है।

यह फ़ीचर कौन-सा डेटा रखता है

संग्रहण, पृथक्करण और क्षेत्र

• प्रति-सुविधा पृथक्करण। हर सुविधा के अपने फ़ेस संग्रह होते हैं: पहचाने गए, अपहचाने और ब्लैकलिस्ट। पहचान कभी एक सुविधा से दूसरी सुविधा में नहीं जाती: एक साइट का चेहरा संदर्भ दूसरी साइट पर मेल नहीं खा सकता, एक ही ब्रांड के भीतर भी नहीं।
• क्षेत्रीय संग्रहण। चेहरे की छवियाँ और AI मेटाडेटा उस स्टोरेज क्षेत्र में रहते हैं जो आपकी सुविधा के CCTV स्टोरेज के लिए कॉन्फ़िगर है: डेटा-निवास के विकल्प लोगों के डेटा पर उसी तरह लागू होते हैं जैसे फ़ुटेज पर।
• प्रोसेसिंग का विभाजन। कैमरे और वीडियो इनजेस्ट आपकी साइट पर Edge Processor पर रहते हैं; फ़ेस मिलान और विश्लेषण क्लाउड में आपकी सुविधा के निजी संग्रहों के विरुद्ध चलते हैं (यह कैसे काम करता है → क्या कहाँ चलता है)।

लोगों के डेटा तक कौन पहुँच सकता है

• भूमिकाएँ। People और AI फ़ीचर सुविधा प्रबंधन भूमिकाओं (क्लब मैनेजर और व्यवस्थापक स्तर) के लिए उपलब्ध हैं, CCTV मॉड्यूल वाली ही भूमिका/मॉड्यूल अनुमतियों के माध्यम से। CCTV मॉड्यूल एक्सेस के बिना स्टाफ़ को कुछ भी नहीं दिखता।
• फ़ीचर गेटिंग। हर People API अतिरिक्त रूप से जाँचती है कि सुविधा के लिए People फ़ीचर सक्षम है; अन्यथा कॉल "People feature is not enabled for this facility" लौटाती हैं।
• अतिथि डिज़ाइन के अनुसार बाहर हैं। CCTV अतिथि शेयर लिंक कैमरे, रिकॉर्डिंग और प्लेबैक दिखा सकते हैं, लेकिन लोगों का डेटा और फ़ेस-डिटेक्शन टाइमलाइन अतिथि टोकन के लिए स्पष्ट रूप से उपलब्ध नहीं हैं। फ़ुटेज साझा करने से कभी पहचान साझा नहीं होती।
• MCP। insights_* टूल वही दो स्तर लागू करते हैं: कॉल करने वाले के पास CCTV मॉड्यूल एक्सेस होना चाहिए और सुविधा पर People फ़ीचर होना चाहिए: देखें इंटीग्रेशन और MCP।

AI द्वारा अनुमानित गुण: ये क्या हैं और क्या नहीं

प्रोफ़ाइल और रिपोर्ट अनुमानित आयु, लिंग, नस्ल, चश्मा और भावना से निकाला गया व्यवहार दिखाते हैं। इनकी प्रकृति समझें:

• ये छवियों से सांख्यिकीय अनुमान हैं, तथ्य नहीं, और आपके सदस्य सिस्टम का डेटा भी नहीं। UI स्पष्ट रूप से बताता है कि AI द्वारा ट्रैक की गई जानकारी "may not match the data in your member management system."
• ये कुल विश्लेषण (रिपोर्ट में जनसांख्यिकी, ज़ोन के अनुसार सेंटिमेंट) और प्रति व्यक्ति हल्के संदर्भ (व्यवहार) के लिए हैं। इनका उपयोग कभी कुछ देने या रोकने के लिए नहीं होता: एक्सेस-ज़ोन नियम सदस्यता प्लान, प्रकार और टैग से मिलान करते हैं, अनुमानित गुणों से नहीं।
• सेंटिमेंट और व्यवहार चेहरे के भावों के वर्गीकरण से निकाले जाते हैं, और आपके Sentiment Scoring संदर्भ के अनुसार भारित होते हैं। इन्हें दिशा-सूचक संकेत मानें, व्यक्तियों का आकलन नहीं।

रिटेंशन

AI-मेटाडेटा रिटेंशन को अपनी निजता नीति और स्थानीय कानून के अनुसार सेट करें: 24 महीने एक डिफ़ॉल्ट है, सलाह नहीं।

किसी व्यक्ति का डेटा हटाना

हटाना तीन स्तरों पर उपलब्ध है:

1. अपहचाने लोग: "Delete this person" (टाइमलाइन या प्रोफ़ाइल मेनू) शैडो प्रोफ़ाइल को स्थायी रूप से हटाता है: उसके चेहरा संदर्भ, डिटेक्शन रिकॉर्ड और छवियाँ। "This action cannot be undone."
2. सदस्य: प्रोफ़ाइल पैनल का Advanced अकॉर्डियन: "Permanently remove this member and all associated data from the system. This action cannot be undone." ध्यान दें कि यदि सदस्य अब भी आपके सदस्य प्रबंधन सिस्टम में मौजूद है, तो भविष्य का सिंक प्रोफ़ाइल को फिर से बना सकता है: भुलाए जाने के अधिकार के वास्तविक अनुरोध के लिए, उन्हें स्रोत सिस्टम से भी हटाएँ, फिर यहाँ हटाएँ।
3. समय-आधारित: AI-मेटाडेटा रिटेंशन सफ़ाई बाकी सब कुछ स्वचालित रूप से संभालती है।

Person Data सेटिंग्स अनुभाग (Settings → People → Person Data) इन नियंत्रणों का प्रशासनिक केंद्र है। ब्लैकलिस्ट प्रविष्टियाँ Settings → Face Recognition → Blacklist Faces के माध्यम से अलग से हटाई जाती हैं।

ऑपरेटर के दायित्व

बायोमेट्रिक प्रोसेसिंग कई क्षेत्राधिकारों में विनियमित है (जैसे यूरोप में GDPR, इलिनॉय में BIPA, ऑस्ट्रेलिया में Privacy Act और APPs)। Performance Hub आपको नियंत्रण देता है; कानूनी संचालन ऑपरेटर के रूप में आपकी ज़िम्मेदारी है। व्यवहार में:

• लोगों को बताएँ। कैमरा निगरानी और फ़ेशियल-रिकग्निशन/विश्लेषण के उपयोग की जानकारी देने वाले संकेत; एक निजता नीति जो बताए कि क्या एकत्र किया जाता है, क्यों और कितने समय के लिए।
• कानूनी आधार रखें: सदस्यों के लिए आमतौर पर सदस्यता साइन-अप के समय ली गई सहमति। उन गैर-सदस्यों (अतिथि, ट्रायल) के प्रति अपने दायित्वों पर विचार करें जो अपहचानी प्रोफ़ाइल के रूप में दिखते हैं।
• न्यूनतम रखें। केवल वही वैकल्पिक प्रोफ़ाइल फ़ील्ड सक्षम करें जिनकी आपको ज़रूरत है; लोगों की ट्रैकिंग केवल उन्हीं कैमरों पर सक्षम करें जहाँ लोगों से जुड़ी जानकारी का कोई उद्देश्य हो; निजता-संवेदनशील क्षेत्रों (बाथरूम, चेंज रूम) में कभी कैमरे न लगाएँ।
• हटाने के अनुरोधों का पालन करें, ऊपर दिए गए तरीकों से, स्रोत सदस्य सिस्टम सहित।
• एक्सेस सीमित करें: लोगों का डेटा CCTV मॉड्यूल एक्सेस के अनुसार चलता है; वह भूमिका सोच-समझकर दें।
• ब्लैकलिस्ट और Self Learning कतार की समय-समय पर समीक्षा करें: दोनों ऐसी जगहें हैं जहाँ बायोमेट्रिक निर्णय जमा होते हैं और जिन पर मानव निगरानी ज़रूरी है।

जहाँ फ़ेशियल रिकग्निशन आपके क्षेत्राधिकार या ग्राहकों के लिए उपयुक्त नहीं है, वहाँ ध्यान दें कि People फ़ीचर सहज रूप से सीमित रूप में काम करता है: सदस्यों की फ़ोटो के बिना, लोग अपहचाने आगंतुकों के रूप में दिखते हैं और कुल विश्लेषण (ज़ोन गतिविधि, सेंटिमेंट, जनसांख्यिकी) फिर भी काम करते हैं।

संबंधित पेज

• CCTV सुरक्षा और निजता: वीडियो परत
• स्टोरेज और रिटेंशन: क्षेत्र और AI Metadata श्रेणी
• Settings → Person Data: हटाने के नियंत्रण