LLMS FÜR DIE VERBRECHERJAGD WIE GENETEC VIDEODATEN IN DURCHSUCHBARE INTELLIGENCE
VERWANDELT
16.06.2026 Von 3 min Lesedauer
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Videomaterial ist einer der voluminösesten und am schwersten handhabbaren
unstrukturierten Datenströme im Enterprise-Umfeld. Mit neuen
Ermittlungsfunktionen in Security Center SaaS zeigt Genetec, wie sich dieses
klassische Big-Data-Problem mit einer hybriden Architektur aus
Edge-Verarbeitung, Metadatennormierung und einer LLM-Pipeline lösen lässt.
Videodaten gehören zu den unstrukturiertesten Datenquellen im
Unternehmensumfeld. Wer nach einem Vorfall in einem Netzwerk aus Hunderten
Kameras verschiedener Hersteller gezielt nach einer Person suchen muss, kennt
das Problem: Stunden manueller Sichtung, Systemwechsel zwischen Plattformen und
kein gemeinsamer Datenstrang. Genau dafür hat der kanadische
Sicherheitssoftware-Anbieter Genetec im Februar 2026 neue Ermittlungsfunktionen
in angekündigt, die auf den bereits im Herbst 2025 eingeführten -gestützten
Suchfunktionen aufbauen.
VOM VIDEOSTREAM ZUM OBJEKT: ONVIF PROFILE M ALS SCHLÜSSEL
Das Grundproblem ist bekannt: Kameras verschiedener Hersteller liefern Daten in
proprietären Formaten mit unterschiedlichen Metadatenstrukturen. Eine
einheitliche, durchsuchbare Datenbasis lässt sich daraus nicht ohne Weiteres
bauen. Genetec löst das mit einem zweistufigen Ansatz, wie das Unternehmen auf
Anfrage erläutert.
Kommt eine Kamera über eine der hauseigenen Cloudlink-Appliances ins System,
normiert Genetec die eingehenden Metadaten anhand von , dem Industriestandard
für KI- und Analyse-Metadaten, und rechnet sie von Streaming-Daten in
Objektdaten um. Aus dem kontinuierlichen Videostrom werden auf diese Weise
diskrete, strukturierte Objekte, die Personen, Fahrzeuge und Ereignisse
repräsentieren. Bei Kameras mit direkter Cloud-Anbindung entfällt dieser
Schritt: Sie übermitteln die Daten laut Hersteller bereits im Objektformat.
Diese normalisierten Objektdaten bilden die Basis, auf der KI-Modelle weitere
Merkmale berechnen.
Die Architektur ist hybrid. Rohdatenverarbeitung und initiale
Metadatenextraktion finden am Edge statt, semantische Anreicherung und Suche in
der Cloud. Christian Morin, VP of Product Engineering bei Genetec, beschrieb das
Prinzip so: Man nutze, was am Edge passiere, schichte Metadaten, kombiniere das
mit räumlichem Kontext und verarbeite dabei nur das, was tatsächlich verarbeitet
werden müsse.
LLMS IM ERMITTLUNGSRAUM
Wer per natürlicher Sprache nach einer Person oder einem Fahrzeug suchen kann,
erwartet dahinter ein Sprachmodell. Das ist auch der Fall. Laut Genetec setzt
das Unternehmen für die Übersetzung von Suchanfragen in Datenbankabfragen auf
externe , nicht auf eigenentwickelte Systeme. Mehrere Modelle seien im Einsatz,
jeweils spezialisiert auf unterschiedliche Teile der Suchanfrage. Welche
Anbieter das konkret sind, kommuniziert Genetec nicht.
Intern spricht das Unternehmen konsequent von „Intelligent Automation" statt von
KI oder LLMs. Morin betonte, mit diesen Werkzeugen erweitere man die
Angriffsfläche einer Organisation aus Cybersicherheitsperspektive erheblich und
müsse entsprechend verantwortungsvoll mit Zugriff und Governance umgehen. Dass
man trotzdem auf externe setzt, ist eine pragmatische Entscheidung. Für Natural
Language Understanding in einem domänenspezifischen Sicherheitskontext lohnt
sich Eigenentwicklung kaum, solange bestehende Modelle ausreichend adaptierbar
sind. Welche Daten dabei in welcher Form die externen LLM-Anbieter erreichen,
hat Genetec allerdings nicht spezifiziert.
WAS DAS SYSTEM IN DER PRAXIS LEISTET
Laurent Villeneuve, Senior Manager Product & Industry Marketing bei Genetec,
demonstrierte die Funktionen anhand eines Szenarios mit Equipmentdiebstahl und
Vandalismus über mehrere Gebäude. Ausgangspunkt war lediglich eine
Personenbeschreibung. Das System lieferte per Sprachsuche Treffer über mehrere
Kameras und Hersteller hinweg, ergänzt durch Trajektorienanalyse,
Zeitleistenrekonstruktion und Fahrzeugidentifikation nach Marke und Modell.
Ermittlungen können so strukturierte Falldokumentationen erzeugen und
Beweismaterial direkt mit Strafverfolgungsbehörden teilen.
Ann-Cécile Millot-Tournier, Product Group Director für Intelligent Automation
bei Genetec, hob den Unterschied zu herstellergebundenen Systemen hervor:
Security Center SaaS sei für Enterprise-Umgebungen gebaut und ermögliche die
Arbeit über tausende Kameras, mehrere Standorte und gemischte Ökosysteme hinweg,
ohne Systemwechsel oder separate Suchen, wenn neue Ermittlungsansätze
auftauchten.
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Stand: 08.12.2025
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DATENSCHUTZ: EU-INSTANZ VORHANDEN, DETAILTIEFE BEGRENZT
Für europäische Nutzer betreibt Genetec eine EU-Instanz auf Microsoft Azure in
den Niederlanden. Videodaten werden je nach Kundenkonfiguration lokal auf dem
Firmengelände oder in der Cloud gespeichert. Für das Trainieren der KI-Modelle
nutze das Unternehmen nach eigenen Angaben keine Kundendaten ohne deren
explizite Zustimmung.
Das ist ein wichtiges Datenschutzprinzip, bleibt aber ein Versprechen ohne
öffentlich einsehbare vertragliche Grundlage. Konkrete Angaben zu
Auftragsverarbeitungsverträgen, Zertifizierungen oder Mechanismen für
Drittlandtransfers fehlen in der öffentlichen Kommunikation. Wer die Plattform
in regulierten Branchen einsetzen will, sollte genau hier nachfragen. Denn ein
ist ein Standort, kein Datenschutzkonzept.
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