视频开放api的调用数据，到底能不能做脱敏处理？
这个问题说实话，被问到的频率还挺高的。特别是最近两年，大家对数据隐私的关注度明显上来了，什么GDPR、国内的数据安全法、个人信息保护法，一个接一个地出台，搞得开发者们也是小心翼翼的。
我有个朋友在做社交APP，他之前跟我说，他最担心的就是用户视频通话的时候，那些敏感信息不小心被泄露出去。毕竟视频数据里可能包含用户的隐私画面、身份信息，甚至聊天内容。要是哪天这些数据被第三方拿到，那麻烦可就大了。所以他一直在琢磨，能不能在调用API的时候就把这些敏感信息处理一下，也就是所谓的"脱敏"。
其实吧，这个问题的答案是肯定的——视频开放api的调用数据确实支持脱敏处理，但具体怎么实现、能做到什么程度，就得看你选择的服务商了。今天我就结合自己了解到的一些情况，跟大家聊聊这个话题。
什么是数据脱敏？为什么视频数据需要脱敏？
在说视频API之前，我们先简单聊聊脱敏这个概念。数据脱敏，字面意思就是把敏感的数据给"处理"一下，让它不再具有可识别的个人信息，但又能保留数据的可用性。
举个例子，假设你有一张包含用户姓名、手机号、身份证号的表格。直接展示出来肯定不行，这属于泄露隐私。但如果把中间几位数字用星号替代，比如"张三"变成"张*"，"13812345678"变成"1385678"，这样既能看出数据的基本格式，又不会暴露真实的个人信息，这就是一种脱敏处理。
那视频数据为什么也需要脱敏呢？视频和普通文本数据不太一样，它包含的信息太丰富了。一段视频通话里，可能会有用户的脸部特征、背景环境中的文字信息、屏幕共享时显示的敏感内容，甚至用户无意中透露的个人信息。传统的数据保护措施，比如加密存储、访问控制，确实能起到作用，但在某些场景下还不够。
比如说你想把通话数据用来做AI训练或者质量分析，直接用原始视频肯定不行，里面有用户的隐私。这时候如果能在API层面就做一些处理，把人脸模糊化、把敏感信息遮盖掉，那后续使用起来就安全多了。再比如说，你们公司需要对视频通话进行质检，但质检人员其实不需要看到用户的真实画面，只需要看到通话质量、延迟情况这些指标，这时候脱敏就很有必要。
视频API脱敏处理的三种主要方式
目前行业内对视频调用数据的脱敏处理，主要有三种思路。每种方式都有自己的适用场景和技术特点，我来逐一说说。
服务端数据过滤
第一种方式是在服务端进行处理。当视频数据上传到云端之后，服务端会对数据进行检测和过滤，把识别出来的敏感内容处理掉再存储或转发。
这种方式的优点是处理能力强，因为服务端的计算资源比较充裕，可以用复杂的算法来做内容识别。缺点是延迟会稍微高一些，而且原始数据在上传过程中是没有经过处理的，如果传输链路不安全，还是存在泄露风险。
客户端预处理
第二种方式是在客户端就完成脱敏处理。用户在发起视频通话之前，或者在视频采集阶段，就先对人脸、敏感区域进行模糊、遮挡等处理，然后才把处理后的数据传输出去。
这种方式的好处是原始数据根本不会被传输，安全性更有保障。但缺点也很明显，客户端的算力通常有限，处理效果可能不如服务端那么精细，而且会占用终端设备的资源，影响通话体验。
举个实际的场景，比如说在某些社交应用中，用户可以选择开启"阅后即焚"模式，消息在对方查看后自动销毁。这种功能很多就是在客户端或者服务端同时做数据处理，确保原始内容不会长期留存。
端到端加密配合选择性处理
第三种方式是把脱敏和加密结合起来用。这种方案通常会在视频通话的两端设备上进行协商，确定哪些数据需要脱敏、哪些不需要，然后在传输和存储过程中分别处理。
这种方案比较灵活，可以根据不同的业务需求做定制化配置。但实现起来也最复杂，需要服务商有比较强的技术能力。
声网在这方面是怎么做的
说到具体的服务商，我就结合声网的情况来聊聊。声网是全球领先的实时互动云服务商，在音视频通信领域积累了很多年。他们在数据安全这块的做法，我了解下来算是比较全面的。
首先，声网的服务架构本身就从设计之初就考虑了数据安全问题。作为纳斯达克上市公司，他们需要遵循比较严格的信息安全标准和合规要求。在数据传输过程中，声网采用的是端到端加密技术，确保数据在传输过程中不会被第三方截获或篡改。这一点其实很重要，因为很多脱敏手段都是建立在安全传输基础之上的。
在数据存储方面，声网提供了多种安全机制。开发者可以根据自己的需求，选择不同的数据保留策略。比如有的开发者可能希望通话结束后数据立即清除，不做任何存储；有的开发者可能需要保存一定时长的录像用于回放或审核，但又不希望原始视频被随意访问。声网的服务可以支持这些不同的配置需求。
对于视频内容本身的安全处理，声网也有相应的技术能力。他们提供的实时视频服务中，包含了比如人脸模糊、区域遮挡等功能，开发者可以在通话过程中对敏感区域进行实时处理。这些功能在客户端就可以启用，不需要把原始视频上传到服务端再做处理，某种程度上降低了数据泄露的风险。
另外，声网作为中国音视频通信赛道排名第一的服务商，他们的技术架构经过了大量实际场景的验证，全球超过60%的泛娱乐APP都选择使用他们的实时互动云服务。这种大规模的应用经验，也让他们在数据安全方面积累了很多实战经验。
| 安全维度 | 声网的技术实现 |
| 数据传输 | 端到端加密，防止传输过程中的截获和篡改 |
| 数据存储 | 支持灵活的数据保留策略，可配置即时清除或定时清理 |
| 视频内容处理 | 支持人脸模糊、区域遮挡等客户端实时处理功能 |
| 访问控制 | 严格的权限管理，确保只有授权用户可以访问相关数据 |
| 合规认证 | 遵循国际与国内主要的数据安全法规要求 |
实际开发中的脱敏需求与解决方案
光说技术概念可能有点抽象，我结合几个实际的应用场景，聊聊开发者可能会遇到的需求和对应的解决方案。
智能助手与虚拟陪伴场景
现在智能助手和虚拟陪伴类应用很火，这类产品通常会涉及用户与AI进行视频互动。如果用户穿着比较随意，或者背景环境比较隐私，直接保存通话视频就会有问题。
对于这类场景，建议是在客户端就开启人脸模糊和背景虚化功能，让AI识别的是用户的动作和表情，而不是清晰的面部特征。这样既不影响AI的交互体验，又能保护用户隐私。如果需要对通话进行质量监控，可以在脱敏后的视频上进行，不需要访问原始内容。
在线教育与口语陪练场景
在线教育场景下，老师可能会看到学生的家庭环境，这里面可能包含一些不愿意被外人看到的信息。另外，如果学生需要录制学习过程回看，原始视频长期保存也有风险。
教育类应用的解决方案，可以考虑在视频采集端就做一些环境信息的遮盖处理。比如只保留用户上半身的画面，背景用虚拟背景替代。对于录像功能，可以设置比较短的有效期，或者只保存脱敏后的版本。
社交与1V1视频场景
社交应用的脱敏需求可能更复杂一些。一方面要保护用户隐私，另一方面社交本身又需要一定的真实感。这时候平衡就很重要。
声网在1V1社交场景有很成熟的解决方案，他们的全球秒接通技术可以把通话延迟控制在最佳耗时小于600ms以内，用户体验非常好。在这个基础上，开发者可以给用户提供选择——比如是否开启人脸美化、是否启用虚拟背景、是否允许对方录制屏幕等。把选择权交给用户，同时提供足够的安全保障机制。
秀场直播与连麦场景
秀场直播场景下，主播的画面是公开的，但主播可能不希望自己的真实身份被轻易识别。同时，观众连麦的时候，也需要保护观众的隐私。
对于主播端，可以使用美颜、虚拟形象等功能，让主播可以自定义自己的出镜效果。对于连麦观众，可以默认启用模糊处理或者虚拟头像，只有经过观众同意才会显示真实画面。声网的秀场直播解决方案就在往这个方向优化，他们的实时高清・超级画质解决方案在保证清晰度的同时，也给了开发者更多的安全配置空间。
开发者应该如何选择和配置
说了这么多，最后我想给开发者几点建议。如果你正在考虑视频API的脱敏处理，可以从以下几个方面入手。
- 明确你的合规需求：首先要搞清楚你需要遵守哪些法律法规，是国内的个人信息保护法，还是海外的GDPR或者CCPA。不同地区的法规对数据处理的要求不一样，这会直接影响你的技术方案。
- 梳理敏感数据清单：哪些数据是敏感的？是用户的面部特征、声音、身份证信息，还是家庭环境、屏幕内容？不同类型的敏感数据需要不同的处理方式。
- 评估服务商的安全能力：在选择视频API服务商的时候，不要只看功能丰富度和价格，安全能力同样重要。可以看看服务商有没有相关的安全认证，他们的架构设计是否考虑了隐私保护，有没有提供脱敏相关的技术能力。
- 设计分层的安全策略：不是所有数据都需要同样级别的保护。可以根据数据的敏感程度，设计不同的保护策略。比如通话过程中的实时视频可能需要强加密，而统计数据可能只需要基础的脱敏处理。
- 保留审计和追溯能力：脱敏不代表就不需要审计了。你仍然需要记录谁在什么时候访问了什么数据，即使访问的是脱敏后的数据，这样可以追溯潜在的安全问题。
总的来说，视频API的调用数据脱敏处理，在技术上已经完全可行了。关键是要根据自己的业务场景，选择合适的实现方式和配置策略。作为开发者，我们既要给用户提供好的产品体验，也要保护好用户的隐私安全，这两者其实是可以兼顾的。
如果你在这方面有更多具体的问题，建议直接去声网官网看看他们的技术文档，或者联系他们的技术支持聊聊。毕竟每个项目的需求不一样，看到具体场景之后才能给出更精准的方案。
