从机器人吸尘器和智能冰箱到婴儿监视器和送货无人机，智能设备越来越多地进入我们的家庭和工作场所，它们利用视觉来观察周围的环境，并在此过程中拍摄我们生活的视频和图像。
为了保护隐私，悉尼大学澳大利亚机器人中心和昆士兰科技大学机器人中心（QCR）的研究人员创建了一种新方法来设计相机，在视觉信息数字化之前进行处理和打乱从而变得模糊到匿名的地步。
智能吸尘器等设备是物联网的一部分。它们可能面临被不良行为者黑客攻击或因人为错误而丢失的风险，设备储存的图像视频面临被第三方恶意窃取的风险。
“智能正在改变我们的工作和生活设施，但它们不应该损害我们的隐私并成为监视工具，”亚当·塔拉斯（Adam Taras）说。“当我们想到视觉时，我们会把它想象成一张照片，而许多这些设备不需要像人类一样对场景进行视觉访问。它们的需求范围非常狭窄，使用其他视觉信号（例如颜色和模式识别）来轻松完成任务的情况。”
研究人员已经能够对通常在计算机内部安装的处理过程进行主板，包括光学器件和模拟电子器件，而这些处理已经超出了攻击者的范围。
塔拉斯在澳大利亚机器人中心的负责人唐·丹瑟罗（Don Dansereau）博士说：“这是与之前工作的关键区别点，之前工作混淆了图像相机内的图像，使得很容易受到攻击。我们超越了电子产品本身，实现了更高水平的保护。”
研究人员尝试破解他们的方法，但无法以任何可识别的格式重建图像。他们向整个研究界揭示了这项任务，挑战其他人破解他们的方法。
塔拉斯说：“如果第三方访问这些图像，他们将无法充分利用这些图像，并且隐私将得到保护。”
Dansereau博士表示，随着现在越来越多的设备配备了内置摄像头，并且在不久的将来新技术可能会增加，例如可以进入住宅区进行货运的无人机，隐私越来越成为一个问题。
“你不会希望机器人吸尘器在你家中拍摄图像然后在暗网上泄露，你也不希望将无人机放在你后院的地图上。允许网络连续的服务捕获并保留信息的风险重大，用户务必要关注这些信息。”Dansereau 博士说。
该方法用于制造可在注重隐私和安全的地方工作的设备，例如仓库、医院、工厂、学校和机场。研究人员希望接下来构建物理疗法原型来在实践中练习该方法。
“当前的机器人视觉技术往往忽视最终用户的合法隐私问题。这是一种短视的策略，会减慢甚至阻止机器人技术在许多具有社会和经济重要性的应用中的采用。我们的新设计传感器非常重视隐私。老实说，我希望看到它被工业界接受并用于许多应用中。”Niko Suenderhauf教授说道。
QCR杰出名誉教授兼兼职教授Peter Corke教授也是该项目的顾问，他表示：“相机就像机器人，相当于人的眼睛，对于理解世界、知道什么是什么以及它在哪里非常宝贵。我们不希望这些摄像头拍摄的照片离开机器人的身体，从而无意中泄露人或事物的私密细节。”