Mecanismos de Privacidad para Sistemas de Videovigilancia basada en inteligencia artificial (IA): Un Mapeo Sistemático de la Literatura

• Autor: Yantas, Cenio
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe:article/30523
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/30523
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Videovigilancia; mecanismos de privacidad; inteligencia artificial; seguridad ciudadana; delincuencia urbana; aprendizaje automático; tecnología de reconocimiento facial; Video surveillance; privacy mechanisms; artificial intelligence; citizen security; urban crime; machine learning; privacy protection; facial recognition technology

El despliegue de sistemas de videovigilancia basada en inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una estrategia clave para fortalecer la seguridad ciudadana, optimizar la movilidad urbana y mejorar el monitoreo en espacios públicos y privados. Sin embargo, su implementación intensiva genera preocupaciones crecientes respecto a la privacidad de los datos personales que se recolectan, procesan y almacenan. Este artículo presenta un mapeo sistemático de la literatura científica reciente, orientado a identificar, clasificar y analizar los mecanismos tecnológicos más relevantes para la preservación de la privacidad en sistemas de videovigilancia. Se revisaron 70 estudios seleccionados de manera transparete, procedentes de bases de datos científicas de alto impacto. Los resultados fueron organizados en cinco categorías principales: anonimización y ofuscación de datos, privacidad diferencial, criptografía avanzada, redes generativas adversarias (GANs) y enfoques híbridos. El análisis revela que no existe una solución única para abordar los desafíos de privacidad en videovigilancia, que debe seleccionarse según el contexto de uso y las capacidades computacionales disponibles. El artículo concluye con recomendaciones prácticas alineadas con los objetivos iniciales del mapeo, orientadas a promover el desarrollo de sistemas de videovigilancia eficientes y respetuosos de la privacidad.