Inteligência Artificial

Roteiro de um profissional de segurança para inteligência artificial

A Inteligência Artificial aplica algoritmos para alavancar o aprendizado profundo e outras técnicas para resolver problemas reais. O subcampo de Vision Intelligence impacta a indústria de segurança física diretamente quando você considera que as câmeras de vigilância são o dispositivo final definitivo, os “olhos que tudo veem” da Internet. A “inteligência” poderia ser aplicada ao vídeo para criar “contexto humano” para eliminar os alarmes falsos e os pontos problemáticos que há muito tempo atormentam a indústria de segurança física?

Como líder de segurança, Philip Jang, Gerente Sênior de Sistemas Físicos e Tecnologia da VMWare, vem explorando como as tecnologias de IA e os processos de transformação digital impactam a profissão de segurança física há vários anos. Jang tem experiência empresarial global no planejamento, execução, entrega e automação de tecnologias avançadas, como IA, robótica, drones, análises avançadas e IoT. Ele está focado nos casos de uso de segurança física real, desenvolvendo estratégias para implantação global trabalhando com imóveis, instalações, InfoSec e parceiros de negócios de resiliência para criar soluções viáveis ​​que se alinham com os principais valores de negócios e objetivos da empresa.

Jang demonstrou em seu laboratório e com a VMWare como um profissional de segurança corporativa, como a IA e o aprendizado de máquina usam a inteligência da visão para reduzir o acesso não autorizado (tailgating) em 95%. As eficiências operacionais que a IA trouxe para os processos de monitoramento de vídeo também foram extremamente impressionantes. Para uma visão do futuro próximo (3 anos) de onde a IA levará a indústria de segurança física, sentei-me com Jang para discutir sua experiência operacional e ampla visibilidade nas tecnologias que moldarão as implantações e as decisões de pessoal no futuro.

Como os produtos de IA de aprendizado profundo disponíveis comercialmente estão impactando as implantações do PACS hoje?

A grande questão é “Por que a segurança física está tão atrasada em relação à segurança cibernética?” É porque nossa indústria de segurança física não tinha a capacidade de digitalizar totalmente o que está acontecendo em nosso mundo. A cibersegurança, por outro lado, já está contextualizada digitalmente. A IA agora está nos ajudando a digitalizar dados visuais contextuais e nos colocar no mesmo nível da segurança cibernética. O principal a ser lembrado é que os alarmes falsos matam “qualquer” produto de segurança.

Explique o processo de como a IA reduziu a utilização não autorizada na VMWare e seu impacto no comportamento dos funcionários.

Estamos usando o AI Deep Learning para nos ajudar a correlacionar dados contextuais de vídeo com nosso sistema de controle de acesso físico. A correlação de quantas pessoas chegam versus quantas pessoas tiveram acesso é um poderoso ponto de dados para evitar a utilização não autorizada e o acesso não autorizado. Na primeira semana de implantação em nosso campus principal, identificamos mais de 2.000 portas traseiras. Ao longo dos próximos 6 meses, compartilhamos esses números com a liderança e criamos um processo em conjunto com nossa força de guarda de resposta rápida. Juntos, implementamos treinamento de educação e conscientização para reduzir esse número de 2.000 para menos de 20 por semana!

Como impulsionamos a mudança de comportamento dos funcionários na VMware? AI Deep Learning foi a solução mágica para detecção em tempo real. Quando combinado com a intervenção direta da força de guarda, conseguimos mudar a cultura do funcionário para uma que elimina a utilização não autorizada e o acesso não autorizado às nossas instalações. Houve muita colaboração interna sobre o risco de utilização não autorizada destacado pela pandemia e que permitiu que nosso CSO pressionasse pela política de tolerância zero que implementamos para lidar com esses novos riscos.

Como a inteligência da visão está sendo implantada para melhorar o processo de monitoramento de vídeo tradicional?

A contextualização completa dos dados de vídeo está nos permitindo reduzir os alertas falsos positivos provenientes de nossos sistemas PACS tradicionais hoje. Por exemplo, nossa indústria tem contado com esses sistemas legados para nos dizer a posição das portas por décadas. Somos afetados por um alto volume de alertas, como porta forçada (DFO) ou porta mantida aberta (DHO), que fornecem pouco valor, mas são necessários para identificar uma violação.


O modelo tradicional consiste em equipar os operadores para investigar cada alerta para encontrar o verdadeiro evento de violação no mar de alarmes. Agora, com o AI Deep Learning em nossas câmeras, poderíamos mudar o script de monitoramento de alarme de 99% de falsos positivos para 99% de alertas acionáveis. O AI Deep Learning em nossas câmeras e vinculado ao nosso sistema PACS simplifica toda a equação. Capturamos todas as possibilidades de evento de violação nas portas de acesso controlado, reduzindo drasticamente e quase eliminando alarmes falsos positivos

Fonte: Security Magazine.

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