Hogyan fejlődött az AI a biztonságban?
Az elmúlt néhány évtizedben a mesterséges intelligencia leggyakoribb alkalmazása a videó megfigyelés volt. A Video Analytic (VA) alkalmazások például az 1990-es évek óta észlelik a gyanús tevékenységeket (pl. elhagyott poggyász). A megbízhatatlan algoritmusok azonban gyakran téves riasztásokat váltanak ki ártalmatlan környezeti tényezők, például egy mozgó ág vagy állat eredményeként. Még napjainkban is gyakori, hogy egy nyomozás során több órányi felvételt kell átvizsgálni ami azt jelenti, hogy ennek a technológiának a nagy része retrospektív kriminalisztikai eszközként szolgált.
De az idők változnak. Legyen szó videó megfigyelésről, beléptetésről, vagy kockázatkezelésről, az AI lehetővé teszi az iparág számára, hogy a reaktív műveletekről a proaktív műveletekre összpontosítson.
„Azok a biztonsági vezetők, akik nem fogadják el a digitális gondolkodásmódot, azt kockáztatják, hogy üzleti szempontból irrelevánssá válnak” „A számítási felhő, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás elmossák a határvonalakat a logikai és a fizikai környezet között. A hagyományos biztonsági kockázatkezelés és fenyegetésészlelés gyorsan elavulttá válik.” – mondja Michael Foynes, a Microsoft Global Physical Security Operations vezető igazgatója.
A biztonsági szakemberek toborzásával küzdő vállalatok számára az emberi viselkedést utánzó gépi tanulás jelentős segítséget ad, mivel szükségtelenné teszi akár több száz alkalmazott munkáját is. A mesterséges intelligencia és a képzett biztonsági személyzet kombinálása azt jelenti, hogy az emberek erejét ott lehet használni, ahol az a leghatékonyabb.
De vajon elég gyorsan jön-e az AI forradalom? A Microsoft és az Accenture szerint a vezetők több mint háromnegyede (78%) ért egyet azzal, hogy a fizikai biztonság digitális átalakítása jelentős megtérülést generál – de csak 30%-uk tartotta sürgősnek –, ami arra utal, hogy a biztonság elmarad a többi szektortól.
Mennyire egyszerű az AI használata?
Nyilvánvaló, hogy a biztonsági berendezések átfogó frissítése nem mindig működik. Néhány szállító azonban szeretné hangsúlyozni a szoftver fontosságát a hardverrel szemben. A Hakimo, a Szilícium-völgy technológiai vállalata beléptető- és állapotellenőrző rendszereket gyárt, amelyek azt állítják, hogy kiváló mesterségesintelligencia-szoftvert integrálnak a meglévő hardverbe.
De mikor van itt a megfelelő idő a széleskörű fejlesztésekre?
Az AI új hulláma azt állítja, hogy választ ad a szektor legnagyobb fejfájásaira. A halszem kamerák felismerik a mozgást, és újra beállítják az elmosódás csökkentése érdekében. Az identitáskezelésben a kiber- és fizikai biztonság közeledik a dinamikus viselkedésű felhasználói profilok használatához, amelyek egyesítik a hálózati biztonságot (pl. profilok) és a fizikai hozzáférést (pl. kártyák).
Azonban a mesterséges intelligencia eredményes alkalmazása oktatás igényes – és persze egyetlen technológia sem mentes a hibáktól. „A modern és kifinomult technológia megkönnyíti a biztonsági személyzet életét – de az ember mindig részt vesz a folyamatban; értelmezni a riasztást, és az intuíciójuk alapján határozza meg a megfelelő reakciót” – mondta Kevin Waterhouse, a VCA Technology ügyvezető igazgatója az IFSEC Global egyik korábbi cikkében.
Az AI gyakori alkalmazásai
Az AI leggyakoribb biztonsági alkalmazásai a következők:
- Videó megfigyelés – Az Omdia szerint 2025-re a hálózati kamerák 64%-a tartalmazni fogja az AI-t. Ez a technológia megváltoztatja a hatékony alkalmazási lehetőségeket a videó megfigyelés terén, mivel jobb tárgyészlelést, kevesebb téves eredményt és jobb képtisztaságot biztosít.
- ANPR – A jobb pontosság és a nagyobb felbontású képek javítják a találati arányt, és az új mesterséges intelligencia megerősíti azt, hogy az észlelt objektum ténylegesen egy jármű, és nem téveszti össze az útjelző táblával mielőtt elemzi a rendszámát.
- Drónok – A mesterséges intelligencia által hajtott drónok kiterjedt területeket fedhetnek le, és hatalmas mennyiségű adatot dolgozhatnak fel. Az eszközök egyszerre használhatók a környezet feltérképezésére és az anomáliák azonosítására – mindezt percek alatt.
- Az Applied Aeronautics Az „Albatross” nagy hatótávolságú drónt minden kontinensen használták, és például a tengeri élőlények védelmétől a humanitárius segítségnyújtásig mindenben segített. A drón négy órán keresztül képes repülni, és akár 90 mérföld/órás sebességet is elérhet.
- Beléptető rendszerek – A mesterséges intelligencia jelentően megbízhatóbb biztonsággal rendelkezik, az érintésmentes rendszerekkel minimalizálva az olyan gyakori kihívásokat, mint a hamis pozitív üzenetek és a személyazonosság-lopás. A mély tanulás – a gépi tanulás egy részhalmaza – azonosítja és megjegyzi a viselkedési mintákat, miközben folyamatosan elemzi, hogy mi lehet az oka a biztonsági incidensnek.
- Biometria és arcfelismerés – A részletes fizikai biometrikus adatok, például az arc-, az ujj- és az íriszfelismerés, nagy adathalmazok alapján képezhetők le. A mesterséges intelligencia a csalás, a személyazonosság-lopás és a biztonsági kockázatok leküzdése érdekében viselkedési tényezőkkel (pl. munkaminták) is kiterjesztheti adott rendszer hatókörét.
Hogyan használják az AI-t a különböző szektorokban biztonsági célokra?
A mesterséges intelligencia a társadalmi működés szinte minden szektorában fokozza a biztonságot. Nézzünk néhány példát.
- Kiskereskedelem
A mesterséges intelligencia által vezérelt adatok és elemzések segítenek a kiskereskedőknek nyomon követni a vásárlók számát, mozgását A biztonsági problémák (pl. bolti lopások) csökkentése mellett az új technológia ésszerűsíti a kiskereskedelmi tevékenységet annak a biztosításával, hogy a készlet a lehető leggyorsabban kerüljön a polcokra, egyúttal képes személyre szabni a vásárlói élményt az üzletben.
- Bűnüldözés
Az élő arcfelismerést (LFR) már nem kevés rendőrség teszteli. A brit Metropolitan Police véleménye szerint, ez a fajta mesterséges intelligencia „gondosan alkalmazott nyílt rendészeti taktika, amely segít megtalálni korlátozott számú embert, akit a rendőrségnek meg kell találnia London biztonságának megőrzése érdekében”. Hogy a szabályozási környezet lehetővé teszi-e ezt a fajta technológiát, az majd kiderül.
- Egészségügy
A mesterséges intelligencia által működtetett videotechnológia és beléptető rendszerek azt jelentik, hogy a védett területek vagy hozzáférési pontok (pl. osztályok vagy gyógyszerek) csak bizonyos személyek számára hozzáférhetők. A fizikai és viselkedési biometrikus adatok szélesebb körben segítenek meghatározni (megtalálni) az elveszett és kiszolgáltatott személyt nyilvános helyen.
- Üzleti
A furcsa viselkedés videó megfigyelő vagy beléptető rendszerekkel történő észlelése az irodai környezet nyeresége lehet. Például, ha egy alkalmazott elhagyja a szobát, a biometrikus mesterséges intelligencia észleli az inkonzisztens viselkedést, és korlátozza az illetéktelen hozzáférést. A belépési pontokon az AI megjelölheti ugyanazt a kártyát egyszerre több helyen – vagy akár diagnosztizálhatja a hibás hardvert
- Épített környezet
A Clarion Security Systems szerint az Egyesült Királyságban becslések szerint 7,4 millió CCTV kamera van – vagyis minden 11 emberre egy kamera jut. A jövőben az intelligens városokban az ANPR figyeli és elemzi a forgalmat, az emberek beléptetését a nagy forgalmú helyekre videó megfigyeléssel és automatizált beléptetéssel kezeli az AI technológia. A videó megfigyelés és a drónok alkalmazása nagyszabású rendezvényeken (pl. majd a párizsi olimpián) próbára teszi majd hogy a közönség készen áll-e arra, hogy a mesterséges intelligencia a mindennapi életük részévé váljon.
- Logisztika
Az AI-kamerák számos objektumot képesek felismerni és akár nyomkövetési folyamatokat is elindítanak a hálózatba kapcsolt rendszerekben. A legkorszerübb csomag és személyvizsgáló röntgen trechnlógiák fenyegetésészlelő szoftverei is AI alkalmazásokat használnak a gyanús anyagok és tárgyak azonosítására.
A fejlettebb mesterséges intelligencia új hulláma ellenére értenünk kell, hogy egyetlen technológia sem 100%-ban pontos. Az AI robotok nem azért vannak itt, hogy elvegyék a munkánkat. A biztonsági szektor számára a cél a megfelelő egyensúly megtalálása a lehetséges problémák megjelölésére használt mesterséges intelligencia és a szakképzett munkaerő együttműködésében.
Forrás: IfseGlobal
