Umjetna inteligencija u segmentu kontrole pristupa

Umjetna inteligencija (AI) sve je popularnija tema danas i ima utjecaj na sve više područja u svakodnevnom životu i radu. Iznimka nije ni sigurnosni sustav i kontrola pristupa. Sve više će se raditi na tome da se umjetna inteligencija uvede u projektiranje i razvoj sustava za kontrolu pristupa. Sposobnost umjetne inteligencije da razumije i koristi podatke bitno mijenja način na koji ćemo upravljati kontrolom pristupa. Veliko je područje na kojem možemo koristiti umjetnu inteligenciju – od identifikacije pa sve po predviđanja, a sve to s više učinkovitosti i pouzdanosti. Osim toga, zahvaljujući umjetnoj inteligenciji, moguće je pojednostaviti operacije, podići razinu sigurnosti i poboljšati korisničko iskustvo. Cilj ovog teksta je pokazati na koji način će AI oblikovati budućnost kontrole pristupa, kako može pomoći u otkrivanju neuobičajenog ponašanja, pojednostaviti upravljanje sustavom koje se temelji na chat-u i još mnogo toga. Jedno je jasno – umjetna inteligencija dovest će do veće sigurnosti u segmentu sigurnosti.

Prepoznavanje obrazaca - korisnost umjetne inteligencije u kontroli pristupa

Možda najbitniji dio za koji će se umjetna inteligencija moći iskoristiti u segmentu kontrole pristupa je otkrivanje i tumačenje neobičnog ponašanja. Sposobnost umjetne inteligencije da prolazi kroz velike količine podataka i prepoznaje obrasce ponašanja može otkriti i ukazati na potencijalne sigurnosne rizike ili povrede ponašanja.

Sustavi kontrole pristupa imat će mogućnost prepoznavanja neobičnog ponašanja. Primjerice, dolaze li neki zaposlenici ili posjetitelji u neuobičajeno vrijeme, dolaze li pojedinci na neočekivane lokacije ili će prepoznati da se pojedini događaji (dolazak, odlazak, dulje vrijeme izbivanja s određene lokacije i sl.) prečesto događaju. Sposobnost sustava da uči na tim obrascima ponašanja, označit će novu razinu sigurnosti koja će se moći iskoristiti u svakodnevnom nadzoru kontrole pristupa. Prepoznavanje nepravilnosti može zvučati kao jednostavan zadatak, ali to u stvarnosti nije tako. Potrebno je u velikoj količini informacija razabrati što je uobičajeno ponašanje, a što odudara od toga. Bez umjetne inteligencije koja može obraditi veliku količinu podataka (big data) u stvarnom vremenu, to ne bi bilo moguće. Osim navedenog, umjetna inteligencija bi mogla uočiti obrasce ponašanja koje ljudi jednostavno ne bi mogli prepoznati i tako može prevenirati potencijalne prijetnje prije nego se zaista ostvare.

Predviđanje opasnosti, analitika i proaktivna sigurnost

Korak dalje od otkrivanja i detektiranja neobičnog ponašanja bit će svakako mogućnost predviđanja, analize i proaktivni pristup sigurnosti. Umjetna inteligencija može u stvarnom vremenu analizirati obrasce ponašanja, trendove i anomalije omogućujući na taj način proaktivne sigurnosne mjere. Primjerice, umjetna inteligencija bi mogla identificirati obrasce koji ukazuju na potencijalno kršenje sigurnosti prije nego se ono uopće dogodi. Na taj način moguće je preventivno djelovati u ovom segmentu.

Takav način obrade podataka može pomoći pri boljem korištenju resursa na način da se osoblje i tehnika preusmjeri na kritična mjesta.

Jednostavnija implementacija kontrole pristupa

Napredni sustavi kontrole pristupa, posebno u većim organizacijama mogu predstavljati kompliciran skup parametara koje treba postaviti. Primjerice, tu su različita razine prava za pojedine zaposlenike ili odjele ili različite razine prava po pojedinom ulazu/izlazu iz objekta koji nadzire sustav kontrole pristupa. Postavljanje svih tih razina prava i konfiguriranje sustava može biti zahtjevno za administratore sustava, posebno u početku korištenja sustava.

Složenost postavljanja sustava može postati težak zadatak, posebno u početnoj fazi postavljanja sustava. Upravo tu pomaže umjetna inteligencija, osobito zahvaljujući metodi neurolingvističkog programiranja (NLP) jer bi se mogao razviti alat temeljen na chat opciji za postavljanje i upravljanje parametrima kontrole pristupa.

Ovo sučelje omogućuje sposobnost razumijevanja i tumačenja ljudskog govora i bitno pojednostavljuje proces postavljanja i upravljanja sustavom kontrole pristupa.

Najbolje je takvo što objasniti na primjeru: Zamislimo da administrator sustava mora postaviti određeno pravilo vezano za sustav kontrole pristupa. Umjesto ručnog postavljanja različitih parametara, može jednostavno unijeti u AI chat alat:

„Dopusti svim korisnicima odjela Marketinga pristup sobi 122 od ponedjeljka do petka, osim u razdoblju od 22 sata do 6 sati“

Ili u slučaju da administrator treba pregledati razinu pristupa može jednostavno unijeti:

„Navedi mi sve korisnike koji imaju pristup bilo kojoj sobi s 23. kata nedjeljom cijeli dan“

Navedeni primjeri pokazuju potencijal dobro dizajniranog sučelja temeljenog na chat komunikaciji kako bi se pojednostavio proces postavljanja i upravljanja kontrolom pristupa, eliminirajući potrebu za ručnom pretragom po sustavu.

Sučelje bi pojednostavilo zadaće administratora i omogućilo jednostavne i brze izmjene, poput dodavanja novih korisnika, dodjele prava pristupa te jednostavnog i učinkovitog postavljanja rasporeda tko kada i gdje ima pravo pristupa.

Velika je prednost ovakvog načina upravljanja što je takav pristup intuitivan i user-friendly tako da omogućuje efikasno korištenje sustavom kontrole pristupa. Osim toga, napredni sustavi mogu čak davati proaktivne prijedloge na temelju učenja obrazaca i ponašanja korisnika.

Radi se o tome da umjetna inteligencija u ovom slučaju nije tek obični alat koji nam pomaže u radu već inteligentni pomoćnik koji uvelike administratoru sustava olakšava svakodnevni rad, a sustav kontrole pristupa čini učinkovitim.

Videoanalitika vođena umjetnom inteligencijom: novi pristup u borbi protiv prijevara

Videonadzor obično ne spada u osnovni paket kontrole pristupa, ali upotreba videonadzora od iznimne je važnosti i koristi u kontekstu nadzora i boljeg upravljanja kontrolom pristupa. Zamislimo situaciju u kojoj se u određene objekte ulazi pomoću kartica. Postoji realna opasnost da će pojedini zaposlenici preko tuđe kartice ući u prostoriju/sobe u koje nemaju pristup. Tu uvelike može pomoći videonadzor, odnosno kontrola ulaska i izlaska uz pomoć videonadzora.

Mogućnost učenja koje pruža umjetna inteligencija može se iskoristiti i u ovom segmentu. Uz pomoć videonadzora, umjetna inteligencija će učiti i kontinuirano poboljšavati svoje algoritme detekcije koji će pomoći u prevenciji i suzbijanju eventualnih prijevara i mogućnosti kršenja postavljenih pravila kontrole pristupa i evidencije radnog vremena.

Kako bi se navedeno ostvarilo, potrebno je imati platformu koja će imati kameru koja može pokretati napredne AI algoritme u stvarnom vremenu. Za to je potrebna adekvatna razina snage računala. Tako postavljen sustav omogućuje pravovremenu reakciju u stvarnom vremenu što ostavlja mogućnost reakcije u pravom trenutku i tako se može spriječiti neovlašteni pristup. Tako se mogu spriječiti neželjeni događaji, ali i pomoću algoritama otkriti mogući propusti. Sigurnosna služba može na vrijeme reagirati i  neutralizirati potencijalne prijetnje.

Pametniji i sigurniji pristup kontroli pristupa uz pomoć AI

Sustav kontrole pristupa (u širem smislu) često obuhvaća više različitih sustava. Primjerice, identifikacija korisnika, različite razine prava koja pojedini korisnici imaju, zaštitne barijere i, često puta i upotreba videonadzora kako bi se osigurala šira razina sigurnosti. Rad i upravljanje takvim različitim sustavima može biti izazovno, posebno kad je sve to potrebno sinkronizirati. Umjetna inteligencija i u ovom segmentu može biti od koristi na način da sve te sustave objedini i integrira pod jednim kišobranom. Na taj način nadzor se pojednostavljuje i podaci iz svih izvora su konsolidirani u jednom sučelju. Ova vrsta integracije omogućuje veću razinu kontrole, pojednostavljuje upravljanje i nadzor te olakšava donošenje odluka i pravovremene reakcije.

IoT i AI u službi bolje kontrole pristupa

Povezivanje dva koncepta – IoT (Internet stvari) i AI (Umjetna inteligencija) omogućuju novu razinu kvalitetnog upravljanja sustavom kontrole pristupa. Pametni uređaji povezani s internetom, a kojima upravlja AI mogu donositi odluke na temelju ponašanja korisnika, čineći kontrolu pristupa manje nametljivom i efikasnijom.

Kako to sve funkcionira? IoT uređaji vođeni umjetnom inteligencijom mogu automatizirati pristup na temelju personaliziranih kriterija. Zamislite pametne brave koje se otključavaju kada prepoznaju vlasnikov pametni telefon ili vrata koja se otvaraju automatski na temelju prepoznavanja lica zaposlenika. Umjetna inteligencija učinit će kontrolu pristupa sigurnijom i korisnijom u svakodnevnom životu i radu stvarajući tako povezani ekosustav kontrole pristupa, IoT i AI.

Zaključak

Kontrola pristupa, koristeći umjetnu inteligenciju (AI) svakako je budućnost. Više je razloga tome – bolja reakcija na sigurnosne prijetnje, prepoznavanje suspektnih obrazaca ponašanja, pravovremena reakcija na sigurnosne prijetnje i jednostavnije upravljanje cijelim postupkom za administratore sustava (od uvođenja sustava do kasnije nadzora i upravljanja te pregleda nad situacijom). Na taj način AI značajno pojednostavljuje i poboljšava sustav kontrole pristupa.

Utjecaj umjetne inteligencije na sustave kontrole pristupa u budućnosti će samo rasti i to je put kojim trebaju ići svi koji razmišljaju o kvalitetnim sustavima kako bi zaštitili svoje objekte, radne prostore, urede ili svoj životni prostor. Uvođenje umjetne inteligencije u upravljanje kontrolom pristupa omogućuje učinkovitije i lakše korištenje i bolje postizanje sigurnosnih ciljeva. Možemo reći da AI u svakom smislu transformira kontrolu pristupa i čini taj cijeli sustav boljim i korisnijim u svakodnevnom radu i životu. Upravo zato potrebno je prihvatiti promjene i prilagoditi im se jer ćemo na kraju od toga samo profitirati i unaprijediti našu sigurnost – kako na pojedinačnoj razini tako i općenito u zajednici u kojoj živimo i radimo.