Как ИИ меняет сектор безопасности?
Мы все слышали термин «искусственный интеллект» или сокращенно «ИИ». Широко распространено мнение, что в ближайшие годы это окажет значительное влияние на сектор физической безопасности, если это еще не произошло. Но что это на самом деле означает и где это используется? Мнения экспертов по этому вопросу часто увлекательны, но не всегда связаны с повседневным использованием ИИ — предлагаем вернуться к основам и представить обзор своей роли в безопасности.
Искусственный интеллект (ИИ) меняет сектор безопасности. Поскольку Ассоциация индустрии безопасности (SIA) второй год подряд называет ИИ преобладающей тенденцией, нет никаких сомнений в том, что новые технологии меняют то, как мы работаем.
Согласно опросу Microsoft-Accenture, 89% руководителей согласны с тем, что цифровая трансформация важна. Итак, какие технологии должны быть на нашем радаре? И где ИИ может повысить эффективность операций по обеспечению безопасности и безопасности?
Здесь мы исследуем, что мы на самом деле подразумеваем под термином «ИИ» и как он развивался на протяжении многих лет. Если, как утверждают многие, мы подошли к моменту, когда ИИ действительно меняет мир физической безопасности, каково его влияние на процессы и людей, работающих в этом секторе?
В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?
ИИ и машинное обучение неразрывно связаны. ИИ — это отрасль компьютерных наук, которая создает машины, способные вести себя как люди. С другой стороны, машинное обучение — это «наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования», согласно Стэнфордскому университету. Другими словами: ИИ говорит системе, что делать, а машинное обучение помогает ей учиться на работе.
Например, машинное обучение научит алгоритм видеонаблюдения различать объекты, представляющие опасность, такие как люди и транспортные средства, и неопасные объекты, такие как животные или мусор.
Как развивался ИИ в сфере безопасности?
За последние несколько десятилетий наиболее распространенным применением ИИ было видеонаблюдение. Приложения видеоаналитики (VA), например, обнаруживают подозрительную активность (например, брошенный багаж) с 1990-х годов. Однако ненадежные алгоритмы часто вызывают ложные срабатывания из-за безвредных факторов окружающей среды, таких как движущаяся ветка или животное.
На сегодняшний день потребность людей в сканировании часов отснятого материала после нарушения безопасности означает, что большая часть этой технологии служила ретроспективным криминалистическим инструментом. Но времена меняются. Будь то видеонаблюдение, контроль доступа или управление рисками, искусственный интеллект позволяет отрасли переключать свое внимание с реактивных операций на упреждающие.
«Лидеры в области безопасности, которые не придерживаются цифрового мышления, рискуют стать бесполезными для бизнеса», — говорит старший директор Microsoft Global Physical Security Operations. «Облачные вычисления, искусственный интеллект и машинное обучение стирают границы между логическими и физическими средами. Традиционное управление рисками безопасности и обнаружение угроз быстро устаревают».
Для компаний, стремящихся нанять специалистов по безопасности, машинное обучение, которое имитирует поведение человека на больших территориях, станет облегчением, поскольку оно сводит на нет необходимость в сотнях оперативников. Важно отметить, что сочетание ИИ с квалифицированным персоналом службы безопасности означает, что человеческие ресурсы можно использовать там, где они наиболее эффективны.
Например, французское правительство объявило, что оно «ускоряет» принятие специального законодательства для использования ИИ в видеонаблюдении на Олимпийских играх 2024 года в Париже. Хотя этика решения остается под пристальным вниманием, было подчеркнуто, что ключевая причина его реализации связана с дефицитом примерно 30 000 сотрудников службы безопасности, необходимых для надлежащей безопасности мероприятий.
Но достаточно ли быстро грядет революция ИИ? По данным Microsoft и Accenture, более трех четвертей (78%) руководителей согласны с тем, что цифровая трансформация физической безопасности принесет существенную рентабельность инвестиций, но только 30% считают ее срочной, предполагая, что безопасность отстает от других секторов.
Насколько легко использовать ИИ?
Ясно, что модернизация оборудования безопасности по всем направлениям не всегда осуществима. Но некоторые поставщики стремятся подчеркнуть важность программного обеспечения по сравнению с оборудованием. Hakimo, технологическая компания из Силиконовой долины, производит системы контроля доступа и проверки работоспособности, которые утверждают, что интегрируют превосходное программное обеспечение искусственного интеллекта с существующим оборудованием.
Но когда самое подходящее время для обновления запасов? Новая волна искусственного интеллекта претендует на решение некоторых из самых больших головных болей сектора. Камеры типа «рыбий глаз» определяют движение и повторно настраиваются, чтобы уменьшить размытость движения. В управлении идентификацией кибер- и физическая безопасность сочетаются с использованием динамических поведенческих профилей пользователей, которые сочетают сетевую безопасность (например, профили) и физический доступ (например, бейджи).
Однако даже новейший ИИ нуждается в обучении, а ни одна технология не лишена недостатков. Современные и сложные технологии облегчают жизнь сотрудникам службы безопасности, но в процессе всегда будет задействован человек; интерпретировать сигнал тревоги и использовать свою интуицию для определения соответствующей реакции.
Общие приложения для ИИ
Наиболее распространенные применения ИИ в сфере безопасности включают:
Видеонаблюдение
По данным Omdia, к 2025 году 64% всех сетевых камер будут оснащены ИИ. Эта технология меняет правила игры для видеонаблюдения, поскольку обеспечивает лучшее обнаружение объектов, меньшее количество ложных срабатываний и повышенную четкость изображения.
ANPR
Даже незначительные улучшения в хорошо зарекомендовавших себя технологиях, таких как ANPR, могут значительно повысить производительность. Более высокая точность и более высокое разрешение изображений повышают количество попаданий, а новый ИИ даже подтверждает, что объект является транспортным средством, а не ошибочно принимает его за указатель или столб, прежде чем анализировать его регистрационный номер.
Дроны
Дроны с искусственным интеллектом могут охватывать обширные территории и обрабатывать огромные объемы данных. Устройства можно использовать одновременно для картирования окружающей среды и выявления аномалий — и все это за считанные минуты.
Дрон дальнего радиуса действия Applied Aeronautics «Альбатрос» использовался на всех континентах и помогал во всем, например, от защиты морской жизни до гуманитарной помощи. Дрон может летать четыре часа подряд и развивать скорость до 150 кмв час.
Системы контроля доступа
ИИ обеспечивает усиленную безопасность точек доступа, а бесконтактные системы сводят к минимуму распространенные проблемы, такие как ложные срабатывания и кража личных данных. Глубокое обучение — подмножество машинного обучения — выявляет и запоминает поведенческие модели, постоянно понимая, почему происходят нарушения безопасности.
Биометрия и распознавание лиц
Подробные физические биометрические данные, такие как распознавание лица, пальцев и радужной оболочки глаза, могут быть сопоставлены с большими наборами данных. ИИ также расширяет возможности системы, включая поведенческие факторы (например, рабочие шаблоны) для борьбы с мошенничеством, кражей личных данных и рисками безопасности.
Как ИИ используется в разных секторах в целях безопасности?
ИИ повышает безопасность в каждом отдельном секторе, в том числе:
Розничная торговля
Данные и аналитика, основанные на искусственном интеллекте, помогли ритейлерам отслеживать количество клиентов во время пандемии. Помимо снижения проблем с безопасностью (например, магазинных краж), новые технологии оптимизируют розничные операции, гарантируя максимально быстрое попадание товаров на полки и адаптируя клиентский опыт в магазине.
Правоохранительные органы
Некоторые полицейские силы тестируют Live Facial Recognition (LFR). Полиция заявляет, что этот тип ИИ представляет собой «тщательно развернутую открытую полицейскую тактику, помогающую найти ограниченное количество людей, которых полиция должна найти, чтобы обеспечить безопасность». Пока неизвестно, позволит ли нормативно-правовая среда использовать такого рода технологии.
Здравоохранение
Видеотехнологии и системы доступа на базе искусственного интеллекта означают, что охраняемые зоны (например, палаты или медицинские учреждения) доступны только для определенных лиц. В более широком масштабе физическая и поведенческая биометрия может определить местонахождение потерявшегося и уязвимого человека в общественном месте. В других местах ИИ помогает сократить администрирование и понять сложные потребности в лечении, сканируя истории болезни.
Бизнес
Обнаружение странного поведения с помощью систем видеонаблюдения или контроля доступа — это выигрыш для офисной среды. Например, если сотрудник выходит из комнаты, биометрический ИИ может обнаружить непоследовательное поведение и ограничить несанкционированный доступ. В точках входа ИИ может отметить, что одна и та же карта используется в нескольких местах одновременно, или даже диагностировать неисправное оборудование.
Встроенная среда
В будущем в «умных» городах трафик будет контролироваться с помощью ANPR, безопасность людей будет обеспечиваться с помощью видеонаблюдения, а управление доступом будет плавно автоматизировано. Использование видеонаблюдения и дронов на крупномасштабных мероприятиях (например, на Олимпийских играх в Париже) проверит, готова ли общественность к тому, чтобы ИИ стал частью их повседневной жизни.
Логистика
Камеры с искусственным интеллектом могут распознавать различные объекты и даже запускать процессы отслеживания в сетевых системах. На микроуровне программное обеспечение для обнаружения угроз использует искусственный интеллект для сканирования пакетов и почты на наличие угроз — без необходимости в рентгеновских снимках. Вместо этого настольные сканеры используют Т-лучи для создания динамических 4-мерных изображений в режиме реального времени.
Выводы
Неизбежно, несмотря на новую волну более продвинутого ИИ, ни одна технология не может быть на 100% точной. Роботы здесь не для того, чтобы отнимать у нас работу. Для сектора безопасности поиск идеального баланса между использованием ИИ для обозначения возможных проблем и привлечением квалифицированного персонала для принятия решения о правильных действиях будет приятным моментом.
