 |
|
 |
|
Умные технологии для периметра безопасности
Бетонные и железные тумбы, прочие оградительные сооружения по-прежнему считаются ключевыми элементами стратегии периметра безопасности, замечает Фабио Марти в статье журнала Security Magazine. По мере возрастания потенциальных угроз, совершенствуются и средства защиты. Важное место занимают сенсорные устройства, обнаруживающие такие угрозы и сигнализирующие о них в центральный пункт охраны.
Оснащение сенсорами физических ограждений полезно, но оно представляет собой лишь малую часть модернизации периметра. В современной повестке дня – системы видеонаблюдения с видео аналитикой, технологии обнаружения несанкционированного проникновения с использованием тревожной сигнализации, сенсорных устройств… Все данные от этих систем приходят в центр мониторинга, операторы которого решают задачи верификации, анализа и ответа на каждый сигнал.
Что собой представляет современный центр управления безопасностью? Это гиперсвязанный (hyperconnected) информационный хаб, соединяющий в единое целое мониторинг всех систем безопасности, включая тревожную сигнализацию, управление парком транспортных средств, обеспечение безопасности командированных работников, работу телохранителей, но также и отслеживание социальных медиа платформ, прогнозов погоды, социально-политической ситуации в городе/регионе/стране, где находится охраняемый объект.
Объем трафика данных таков, что операторам мониторинга не под силу справиться с ним без соответствующих технологий, отмечает автор статьи. Даже при наличии современных интернет продуктов, помогающих анализировать поток информации, операторы имеют дело с ложными сигналами, требующими ручной проверки и реагирования, что чревато излишней тратой времени.
Решение этой проблемы Фабио Марти видит во внедрении видео аналитики, усиленной технологией искусственного интеллекта, что позволяет автоматизировать первую линию защиты, коей и является внешний периметр безопасности. С помощью таких технологий в реальном времени отслеживаются происходящие изменения, связанные, например, с появлением поблизости посторонних людей, чье поведение подозрительно, говорит о потенциальной угрозе.
Главное и самое трудное здесь – отличить реальную угрозу от ложной. Искусственный интеллект вкупе с видео аналитикой решает эту задачу. А именно: квалифицирует происходящее событие (или изменение) еще до отправки сигнала в центр мониторинга. То есть оператор получает информацию, которая уже проанализирована и оценена. К примеру, поступает сигнал о появлении постороннего человека, при этом также сообщается о наличии у него оружия. Такой сигнал воспринимается как сигнал тревоги высокой приоритетности, требующий соответствующего реагирования.
Такие же сигналы высокой приоритетности поступают, когда периметр безопасности пересекает группа неизвестных лиц, либо несколько человек в определенный промежуток времени нарушают периметр в разных его секторах. С помощью видео аналитики потенциальные нарушители идентифицируются по признакам аномального, нестандартного поведения, или когда фиксируется появление одного и того же лица на разных участках периметра, там, где обычным посетителям делать нечего.
Способность искусственного интеллекта и видео аналитики различать реальные и ложные угрозы экономит операторам массу времени. Интеграция упомянутых технологий также предоставляет возможность устанавливать приоритетность угроз, отличать угрозы, требующие немедленного реагирования, от, например, технических вопросов, требующих вмешательства инженера, ремонта.
Умные устройства, использующие искусственный интеллект, автоматически обрабатывают данные, предоставляя оператору уже готовую информацию, основу для принятия решений.
|
вернуться назад
