Компания AWS представила решение для автоматического удаления персонально идентифицируемой информации (PII) из изображений. В основе лежит многоэтапный пайплайн, управляемый моделью Amazon Nova из семейства фундаментальных моделей с продвинутыми возможностями понимания визуального контента.
Проблема: PII в изображениях может появляться в неожиданных местах — частичные лица, отражения в поверхностях, документы на заднем плане. Традиционные маскирующие инструменты часто не справляются с такими краевыми случаями. Amazon Nova решает эту задачу, выступая интеллектуальным координатором: она анализирует изображение целиком, определяет, какие элементы являются PII, и направляет специализированные инструменты для их удаления.
| Тип PII | Примеры | Модальность |
|---|---|---|
| Текстовые | Имя, номер удостоверения, адрес, телефон, номер MAC, VIN | Текст |
| Визуальные | Лица, отпечатки пальцев | Изображение |
Пайплайн работает следующим образом. Сначала Nova выполняет первичную оценку изображения, выявляя типы PII (текстовые или визуальные). Для текстовых элементов привлекается Amazon Textract — сервис оптического распознавания символов (OCR). Nova получает извлечённый текст вместе с координатами и решает, какие фрагменты являются чувствительными. Для визуальных элементов (лица, отпечатки пальцев, номерные знаки) используется открытая модель сегментации Segment Anything Model (SAM 3), развёрнутая на Amazon SageMaker ИИ. SAM 3 создаёт маски пиксельной точности по указанию Nova. Затем Lambda-функция скрывает содержимое по найденным координатам.
Для пиксельной сегментации объектов используется открытая модель Segment Anything Model (SAM 3).
Решение поддерживает работу как с отдельными изображениями, так и с пакетной обработкой. Оно ориентировано на сценарии предварительной обработки данных перед использованием в машинном обучении или передачей партнёрам. В качестве базовой модели для координации используется Amazon Nova 2 Lite — быстрая и экономичная мультимодальная модель, доступная через Amazon Bedrock.
