Системи безпеки із штучним інтелектом і функцією навчання вчинили справжню революцію й вивели аналітику далеко за межі її первинних можливостей. Сьогодні це не просто розпізнавання небезпеки, але й її аналіз з можливістю прийняття адекватних ситуації рішень без участі людини!
Використання можливостей сучасної відеоаналітики, грунтованої на глибокому навчанні, включає наступні ключові моменти:
- готовність поточної системи безпеки до впровадження нових технологій;
- створення єдиного стандарту для взаємодії підключеного устаткування;
- можливість обробки і аналізу отримуваної інформації.
Якщо три ці параметри дотримані, впровадження системи безпеки з штучним інтелектом і відеоспостереження зокрема буде найбільш ефективним.
За останні десять років немало компаній зважилося на модернізацію своїх охоронних систем і впровадження відеоаналітики, проте цей крок не виправдав очікувань. Причина тут в тому, що у служби безпеки просто не було розуміння, як це повинно працювати. Головне тут – комплексний підхід, а не рішення вузьких, точкових завдань.
У невеликих компаній завдань, які треба вирішити, менше. Проте, чим більше організації, тим більше завдань у відеоаналітики. Це ускладнює розробку стратегії, взаємодію із зацікавленими сторонами і визначення сфери застосування відеоаналітики. Ось чому вирішувати це питання треба комплексно, розробляючи єдину систему і підбираючи оптимальний функціонал.
Також перед усіма змінами системи безпеки слід провести загальну інвентаризацію і встановити стан усіх працюючих модулів і їх готовність до впровадження нових охоронних систем. Це дозволить зрозуміти, які конкретно пристрої застаріли й потребують заміни або модернізації.
Якщо термін служби датчиків або камер збіг, це означає, що з точки зору кібербезпеки їх подальше використання небезпечне. Технології сильно змінилися за останні роки, й навіть ті пристрої, які ще можуть працювати, вже не в змозі інтегруватися в нову систему. Це усе треба контролювати. Крім того, відеоаналітика на основі глибокого навчання ШІ вимагає набагато більшої обчислювальної потужності для обробки отримуваної інформації, ніж потребувалося для попередніх облаштувань системи безпеки.
При оцінці поточного відеопокриття необхідно враховувати наступні чинники: чи досить камер для виявлення потенційних загроз безпеки, чи вистачає у них гостроти зору, щоб охопити увесь простір, чи досить деталей на кожному зображенні камери (чи можуть вони розпізнавати обличчя людини або номер автомобіля).
Відеоаналітика може давати безцінну інформацію – дані для вдумливого дослідження, які дозволять визначити уразливості і вчасно усунути їх.