Realizacja

Kindora: oprogramowanie dla żłobków, które chroni dane dzieci

Platforma dla żłobków i przedszkoli w Polsce, dla dyrekcji, personelu i opiekunów. Najtrudniejszym wymaganiem nie była żadna funkcja, tylko pewność, że zdjęcie ani dane dziecka nie trafią do kogoś, kto nie powinien ich zobaczyć.

Działające demo

Problem

Żłobki dzielą się z rodzicami wieloma informacjami: obecnościami, ogłoszeniami, wydarzeniami i zdjęciami. Na grupach na czacie i w aplikacjach ogólnego przeznaczenia łatwo udostępnić zdjęcie dziecka, którego rodzice się nie zgodzili, a trudno je cofnąć.

Najważniejsze funkcje

• Grupy, dzieci i personel, z dostępem personelu ograniczonym do własnych grup.
• Opiekunowie zapraszani kodem i weryfikowani dla każdego dziecka; widzą tylko swoje dzieci.
• Obecności z korektami zapisywanymi w dzienniku i pełną historią.
• Ogłoszenia i wydarzenia z określonymi odbiorcami, potwierdzaniem udziału i ustawieniami powiadomień.
• Zgody na zdjęcia, ich wycofywanie, historia dostępu oraz eksport danych.
• Motywy dla każdej placówki: kolory, maskotka i logo.

Wyzwanie inżynierskie: proces obsługi zdjęć

Każde zdjęcie przechodzi przez proces objęty osobnymi testami automatycznymi:

• Oryginał trafia do strefy kwarantanny i jest usuwany po przetworzeniu.
• Usuwane są lokalizacja i inne metadane (EXIF, XMP, IPTC).
• Model działający na naszym serwerze wykrywa twarze, bez zewnętrznej usługi AI. Decyzja jest typu wszyscy albo nikt: twarze zostają widoczne tylko wtedy, gdy każde oznaczone dziecko ma zgodę, a liczy się decyzja najbardziej restrykcyjnego opiekuna. W przeciwnym razie twarze są nieodwracalnie zamazywane.
• Domyślnie blokada: gdy detektor jest niedostępny albo obrazu nie da się odczytać, nic nie zostaje opublikowane.
• Personel musi sprawdzić zdjęcie, zanim zobaczą je opiekunowie, a zmiana zgody uruchamia przetwarzanie ponownie.
• Pliki trafiają bezpośrednio do prywatnego magazynu przez krótkotrwałe podpisane adresy, a ich prawdziwy typ jest sprawdzany później.

Architektura i technologie

API w ASP.NET Core (.NET 10) z PostgreSQL i migracjami EF Core oraz procesem wdrożenia na Google Cloud Run, z prywatnym Cloud Storage na zdjęcia, logowaniem przez Identity Platform i wdrożeniami z CI bez przechowywanych kluczy. Rozdzielenie danych zapewnia wspólna platforma: zdjęć innej placówki nie można zobaczyć, sprawdzić ani usunąć, co potwierdza test. Wykrywanie twarzy działa na UltraFace i ONNX Runtime.

Zobacz też

• Wdrożenia AI i automatyzacja: Asystenci, przetwarzanie dokumentów i automatyzacja wbudowane w procesy, z zabezpieczeniami.
• Aplikacje SaaS: Od pierwszej wersji po produkt dla wielu firm: rozdzielone dane klientów, role i fundament pod rozwój.