Predictive Security – Μετάβαση στην Προγνωστική Ασφάλεια

 Ασφάλεια εστί το προνοείν και προλαμβάνειν

Μπορεί αυτή η φράση να αποδίδεται στον Ιπποκράτη και να στοχεύει στην έννοια της έγκαιρης πρόγνωσης για θέματα ιατρικής αλλά έχει πολύ μεγάλη αξία και για τον κλάδο της ασφάλειας. Ειδικά σήμερα όπου εργαλεία όπως το AI, το Big Data και το IoT δίνουν τη δυνατότητα της πλήρους εφαρμογής αυτού που αποκαλούμε προνοητική/προγνωστική ασφάλεια ή predictive security όπως έχει καθιερωθεί διεθνώς.

Του Αριστοτέλη Λυμπερόπουλου

 

Η ανάπτυξη των πρώτων συμβατικών μέσων φύλαξης όπως οι στελεχωμένες φυλάξεις αλλά και στη συνέχεια η χρήση της 1^ης γενιάς ηλεκτρονικών συστημάτων ασφάλειας εστίασε κυρίως στην αντιμετώπιση ή στην απλή διερεύνηση κάποιων περιστατικών. Δηλαδή στην καλύτερη περίπτωση βλέπαμε τον κίνδυνο να έρχεται και απλώς προσπαθούσαμε να τον αντιμετωπίσουμε με τον καλύτερο δυνατό τρόπο. Στη χειρότερη δε περίπτωση, απλώς με τη χρήση των καμερών προσπαθούσαμε να διερευνήσουμε το περιστατικό και να εντοπίσουμε είτε τον ένοχο είτε τα αίτια που οδήγησαν στην παραβίαση των κανόνων ασφάλειας.

Με τη 2^η γενιά ηλεκτρονικών συστημάτων ασφάλειας και ειδικά με τη χρήση τεχνολογιών όπως τα video analytics αλλά και τις εφαρμογές PSIM (Physical Security Information Management) μπορέσαμε να αποκτήσουμε ένα μεγαλύτερο βαθμό προβλεψιμότητας σε επίπεδο εντοπισμού κινδύνων. Δηλαδή πλέον υπήρχε η δυνατότητα της πρόληψης κάποιων επικίνδυνων περιστατικών σε πολύ μεγαλύτερο βαθμό. από ότι στο σχετικά πρόσφατο παρελθόν. Όμως, πλέον και με τη χρήση τεχνολογιών όπως το AI, το IoT και τα Big Data φτάνουμε σε ένα νέο σημαντικό σημείο μετάβασης. Μπορούμε πλέον να μεταβούμε από τη συμβατική αντίληψη για την πρόληψη κινδύνων ασφάλειας σε αυτό που αποκαλούμε προνοητική/προγνωστική ασφάλεια (Predictive Security). Αυτός ο μετασχηματισμός θα αποτελέσει ένα τεράστιο βήμα εξέλιξης, ειδικά στην εποχή μας όπου η ασφάλεια σε όλους τους τομείς αποτελεί μέγιστη προτεραιότητα.

Στόχος της προνοητικής ασφάλειας είναι η πρόγνωση πιθανών απειλών και ο έγκαιρος εντοπισμός αδυναμιών και αστοχιών στο σύστημα ασφάλειας πριν αυτές οδηγήσουν σε συμβάντα με επιζήμιες συνέπειες. Για να το πετύχει αυτό αξιοποιούνται τεχνολογίες όπως το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT), η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και τα Μεγάλα Δεδομένα (Big Data). Στις σελίδες που ακολουθούν θα προσπαθήσουμε όσο πιο συνοπτικά γίνεται να εξετάσουμε το γενικότερο πλαίσιο αλλά και τη σημασία της προνοητικής ασφάλειας, να αναλύσουμε τις διαφορές της από την παραδοσιακή πρόληψη.

Θα παραθέσουμε τρόπους με τους οποίους μπορεί να εφαρμοστεί προκειμένου να ανιχνεύσει και να προλάβει περιστατικά ασφαλείας. Επιπλέον, θα δούμε συγκεκριμένα παραδείγματα υλοποίησης και τις προκλήσεις που συνοδεύουν αυτή την καινοτόμο προσέγγιση.

Κατανοώντας την προνοητική ασφάλεια;

Η προνοητική ασφάλεια είναι μια εξελιγμένη και καινοτόμα προσέγγιση στον κλάδο της ασφάλειας και πιο συγκεκριμένα στη διαχείριση κινδύνων ασφάλειας. Πλέον τα συστήματα ασφαλείας, δεν βασίζονται απλά στην ανταπόκριση σε ένα περιστατικό. ή έστω στην απλή πρόληψη, αλλά στοχεύουν στη πιο μακροπρόθεσμη πρόβλεψη και στην αποτροπή περιστατικών πριν αυτά καν εκδηλωθούν.

Για να επιτευχθεί αυτός ο στόχος απαιτείται ο συνδυασμός δεδομένων από διάφορες πηγές και η χρήση αναλυτικών μεθόδων για την ανίχνευση κινήσεων και ενεργειών που διαφέρουν από τα συνηθισμένα μοτίβα συμπεριφορών καθώς και η ανάλυση αυτών των δεδομένων που ενδέχεται να οδηγήσουν σε απειλές.

Σε σύγκριση με την παραδοσιακή ασφάλεια, η οποία εντοπίζει και αποτρέπει απειλές με βάση γνωστά στοιχεία, η προνοητική ασφάλεια συνδέεται άμεσα με τον προσανατολισμό στη μελλοντική συμπεριφορά. Η κεντρική ιδέα είναι να δοθεί μεγαλύτερη έμφαση στον εντοπισμό πιθανών απειλών και στον υπολογισμό των κινδύνων που αυτές ενέχουν.

Για να καταλάβουμε καλύτερα τη διαφορά μπορούμε να εστιάσουμε στη διαφορά που υπάρχει μεταξύ της πρόληψης και της πρόβλεψης. Η συμβατική προσέγγιση ασφάλειας εστιάζει στη πρόληψη όπου σύμφωνα με την ετυμολογία της λέξης είναι η προσπάθεια που γίνεται για να προλάβουμε εκ των προτέρων και να αποτρέψουμε κάποιες αρνητικές ή ανεπιθύμητες καταστάσεις, ενέργειες ή συνέπειες. Ενώ η προνοητική ασφάλεια βασίζεται στην εκτίμηση του τι πρόκειται να γίνει στο μέλλον και έχει πιο μακροσκοπικό χαρακτήρα από την απλή πρόληψη.

Διαφορετική Προσέγγιση

Η παραδοσιακή προσέγγιση βασίζεται σε σταθερά μέτρα προστασίας (όπως φυσικές περιφράξεις, κάμερες παρακολούθησης και συστήματα ελέγχου πρόσβασης) τα περιορίζουν την πρόσβαση σε κρίσιμες εγκαταστάσεις και αποτρέπουν γνωστές απειλές. Οι αδυναμίες αυτής της προσέγγισης είναι ότι βασίζεται κυρίως σε δεδομένα του παρελθόντος και στατιστικά στοιχεία που δεν λαμβάνουν υπόψη νέες ή σύνθετες απειλές.

Σε αντίθεση με αυτή την προσέγγιση, η προνοητική ασφάλεια εξετάζει μελλοντικά σενάρια με τη χρήση αναλύσεων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και την ενσωμάτωση προηγμένων τεχνολογιών. Η χρήση αυτών των τεχνολογιών δίνει τη δυνατότητα αναγνώρισης ενεργειών και συμπεριφορών που δεν είναι συμβατές με τα συνηθισμένα πρότυπα και μοτίβα και άρα μπορούν να δώσουν μια εκτίμηση για μια μελλοντική επικίνδυνη κατάσταση η οποία με τους συμβατικούς όρους δεν ήταν δυνατό να προβλεφθεί. Αυτό δίνει μια πιο δυναμική και ολοκληρωμένη αντίληψη της ασφάλειας.

Όπως έχουμε προαναφέρει  τρείς είναι οι βασικές τεχνολογίες που δίνουν αυτές τις προηγμένες δυνατότητες στην προνοητική ασφάλεια. Κυρίως η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI – Artificial Intelligence) και ακολουθούν η χρήση των Internet of Things (IoT) και τα Big Data που θα εξετάσουμε παρακάτω.

 

Τεχνητή νοημοσύνη

Χωρίς αμφιβολία, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) έχει βοηθήσει σημαντικά τη φυσική ασφάλεια και θα τη βοηθήσει ακόμα περισσότερο στο μέλλον. Κυρίως μέσω της χρήσης συστημάτων υπολογιστικής όρασης (computer vision) και επιτήρησης. Αυτές οι τεχνολογίες συμβάλλουν στην αναγνώριση αντικειμένων, την παρακολούθηση της κίνησης και την αναγνώριση επαναλαμβανόμενων μοτίβων. Το Generative AI (gen-AI), η καινούρια γενιά της AI , δίνει μια νέα διάσταση στη χρήση της. Σε αντίθεση με τις εφαρμογές της πρώτης γενιάς AI, οι εφαρμογές gen-AI δεν αναλύουν μόνο δεδομένα. Δημιουργούν νέο περιεχόμενο και δίνουν εναλλακτικές προτάσεις και λύσεις. Στον τομέα της φυσικής ασφάλειας, αυτό μεταφράζεται σε πρόβλεψη πιθανών απειλών, προσομοίωση διαφορετικών σεναρίων και αυτοματοποίηση εργασιών ρουτίνας.

Η παρουσίαση μιας μεγάλης γκάμας συσκευών που ενσωματώνουν τεχνολογίες AI θα δώσει μια άλλη διάσταση στη χρήση της. Οι κάμερες με δυνατότητα AI έχουν τεράστιες δυνατότητες. Μπορούν να εκμεταλλευτούν τον τεράστιο όγκο δεδομένων που μπορεί να αντληθεί από μια σκηνή και να προβλέψουν οποιαδήποτε επικίνδυνη κατάσταση πολύ πριν γίνει αντιληπτή στον χειριστή του συστήματος. Τα αυτόνομα drones εξοπλισμένα με αισθητήρες μπορούν να επεκτείνουν την κάλυψη και την πρόσβαση σε απομακρυσμένα δύσκολα σημεία αλλά και να καλύψουν μεγάλες περιοχές και παράλληλα να εστιάσουν σε οποιαδήποτε σημείο φαίνεται ότι υπάρχει εστία κινδύνου.

Η ενσωμάτωση των τεχνολογιών gen-AI δεν απαιτεί καν την ύπαρξη ολοκληρωμένων δεδομένων από την αρχή. Αντιθέτως, αν περιμένουμε να υλοποιήσουμε κάποια εφαρμογή AI μέχρι να συγκεντρώσουμε ικανοποιητικό όγκο δεδομένων θα καθυστερήσουμε αναιτίως, Για την υλοποίηση των εφαρμογών AI μπορούμε να ακολουθήσουμε την προσέγγιση της δοκιμής και διόρθωσης (try and test) Δηλαδή να ξεκινήσουμε να δημιουργούμε το σύστημα με μια συγκεκριμένη πηγή δεδομένων και στη συνέχεια να προσθέτουμε σταδιακά δεδομένα τα οποία θα βελτιώνουν και το σύστημα. Με αυτόν τον τρόπο θα δούμε τα οφέλη της ενσωμάτωσης της τεχνολογίας ΑΙ πολύ νωρίτερα.

Πλέον με τη χρήση της τεχνολογίας AI, οι υπεύθυνοι είτε είναι δημόσιες αρχές όπως η αστυνομία είτε είναι τα ιδιωτικά στελέχη ασφάλειας ενός οργανισμού θα μπορούν να την αξιοποιήσουν για να προλάβουν επικίνδυνες καταστάσεις σε πραγματικό χρόνο. Μέσω των ειδοποιήσεων που θα στέλνουν οι εφαρμογές AI , θα έχουν τη δυνατότητα να μη σπαταλούν ανθρώπινους πόρους στην παρακολούθηση των οθονών με το ενδεχόμενο πάντα μιας ανθρώπινης αμέλειας και να ενεργοποιούνται μόνο σε περίπτωση εμφάνισης μιας ειδοποίησης έκτακτης κατάστασης από το σύστημα. Το άλλο σημαντικό στοιχείο των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι με τη χρήση των δύο ειδικών τεχνολογιών Deep Learning και Machine Learning μπορούν να βελτιώνονται συνεχώς με την πάροδο του χρόνου. Ειδικά με τη βαθιά εκμάθηση (Deep Learning) η οποία χρησιμοποιεί πολλαπλούς αλγορίθμους και μέσω των οποίων προσπαθεί να κατανοήσει το περιβάλλον μέσα στο οποίο λειτουργεί και προχωράει σε αποφάσεις βάσει αυτών που έχει μάθει από την εκτέλεση των αλγορίθμων. Ακριβώς επειδή το σύστημα μαθαίνει να αναγνωρίζει αντικείμενα, πρόσωπα, οχήματα και συμπεριφορές, αυτό σημαίνει ότι συνεχώς βελτιώνεται με αυτόματο τρόπο η δυνατότητα αναγνώρισης. Επίσης η αναζήτηση κάποιας περίεργης κίνησης ή συμπεριφοράς μπορεί να γίνει πολύ ευκολότερα. Αυτό γίνεται διότι τώρα η εφαρμογή (είτε αυτή είναι τοποθετημένη σε μια τοπική κάμερα ή ένα drone είτε ένα κεντρικοποιημένο σύστημα ελέγχου) μπορεί με τη χρήση προηγμένων αλγόριθμων τεχνητής ευφυΐας να αναζητά πολύ συγκεκριμένες πληροφορίες από όλα τα δεδομένα που καταγράφονται. Δηλαδή μπορεί να εστιάσει σε πολύ συγκεκριμένους στόχους που μπορεί εν δυνάμει να προκαλέσουν κάποιες παραβατικές ενέργειες.

Εκεί όμως που απογειώνεται η χρήση των συστημάτων τεχνητής ευφυΐας με ενσωματωμένες δυνατότητες βαθιάς εκμάθησης είναι όταν κάτι ύποπτο καταγραφεί για πρώτη φορά. Τότε το σύστημα και από εκείνη τη χρονική στιγμή μπορεί να αναζητά καταγραφές που να συσχετίζονται με αυτήν τη συγκεκριμένη καταγραφή. Όποτε η αυτοβελτίωση των εφαρμογών θα είναι δυνατή χωρίς καμία ανθρώπινη παρέμβαση. Για αυτό το λόγο αναφέραμε ότι δεν χρειάζεται να περιμένουμε τη συγκέντρωση ενός μεγάλου όγκου δεδομένων αλλά μπορούμε να ξεκινήσουμε την εφαρμογή των τεχνολογιών AI με μια συγκεκριμένη πηγή δεδομένων και σταδιακά το σύστημα θα εμπλουτίζεται με νέα δεδομένα και θα βελτιώνεται συνεχώς. Σήμερα μια συντηρητική εκτίμηση είναι ότι μόνο ένα πενιχρό ποσοστό της τάξης του 5% των δεδομένων που καταγράφονται από τα συστήματα επιτήρησης χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά. Αυτό οφείλεται στους πόρους και στον χρόνο που απαιτείται για την ουσιαστική επεξεργασία όλων αυτών των πληροφοριών. Με τη χρήση αυτών των τεχνολογιών στα συστήματα επιτήρησης θα είναι πλέον δυνατή η αξιοποίηση πολύ μεγαλύτερου όγκου δεδομένων.

Big Data

Η τεχνολογία Big Data εδώ και αρκετά χρόνια αποτελεί σημαντικό εργαλείο για πολλούς κλάδους. Στον τομέα της φυσικής ασφάλειας, η δυνατότητα συλλογής, αποθήκευσης και ανάλυσης μεγάλων όγκων δεδομένων έχει ανοίξει νέους δρόμους στην πρόληψη και τον εντοπισμό απειλών. Η τεχνολογία Big Data μπορεί να συμβάλει στην αποτελεσματικότερη αντιμετώπιση κινδύνων και στην ενίσχυση της ασφάλειας, τόσο σε επίπεδο φυσικής παρουσίας (π.χ., κτίρια, υποδομές) όσο και στον ψηφιακό κόσμο (κυβερνοασφάλεια).

Όπως είναι γνωστό σε όλους το θέμα πλέον δεν είναι η συγκέντρωση δεδομένων. Κυρίως από τα συστήματα επιτήρησης αλλά και από τα υπόλοιπα ηλεκτρονικά συστήματα έχουμε τεράστιο όγκο δεδομένων. Η μεγάλη πρόκληση είναι η ανάλυση όλων αυτών των δεδομένων. Η τεχνολογία Big Data σε συνδυασμό με την AI δίνει μια πολύ σημαντική λύση σε αυτή την πρόκληση. Η ανάλυση δεδομένων παρέχει τη δυνατότητα εντοπισμού προτύπων συμπεριφορών που ενδέχεται να σχετίζονται με ενδεχόμενες απειλές. Για παράδειγμα, οι κάμερες ασφαλείας και τα συστήματα ελέγχου πρόσβασης μπορούν να συνδεθούν με πλατφόρμες Big Data που συγκεντρώνουν στοιχεία από διάφορες πηγές, όπως κάμερες, αισθητήρες, και συστήματα αναγνώρισης προσώπου. Μέσω της συλλογής και επεξεργασίας αυτών των δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, είναι δυνατό να εντοπιστούν πρότυπα συμπεριφοράς που ενδέχεται να υποδηλώνουν απειλές, όπως ασυνήθιστες κινήσεις ή ανεξήγητες συγκεντρώσεις σε ορισμένες περιοχές.

Άλλη μια σημαντική πρόκληση είναι η διαχείριση της πρόσβασης σε ευαίσθητες εγκαταστάσεις. Η χρήση Big Data μπορεί να βοηθήσει σημαντικά και σε αυτό τον τομέα. Μέσω των συστημάτων Big Data, είναι εφικτό να διαχειρίζεται κανείς τη πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας την είσοδο σε εξουσιοδοτημένα άτομα και αναγνωρίζοντας ταυτόχρονα οποιονδήποτε επιχειρεί να εισέλθει παράνομα.

Τέλος, η ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων παρέχει στους υπεύθυνους ασφαλείας τη δυνατότητα να αναπτύσσουν αποτελεσματικές στρατηγικές αντιμετώπισης κινδύνων. Μέσω της ανάλυσης ιστορικών δεδομένων, μπορούν να εντοπιστούν οι πιο ευάλωτες περιοχές μιας επιχείρησης ή ενός οργανισμού και να σχεδιαστούν πιο στοχευμένα μέτρα προστασίας.

Internet of Things

Το Internet of Things (IoT) επηρέασε σημαντικά τον τομέα της φυσικής ασφάλειας, εισάγοντας νέες δυνατότητες. Αποτελεί μια βασική πτυχή της προνοητικής ασφάλειας καθώς οι συνδεδεμένες συσκευές και τα δίκτυα συλλογής δεδομένων προσφέρουν νέους τρόπους πρόληψης και αντιμετώπισης των απειλών. Το IoT ως εργαλείο στη φυσική ασφάλεια. Η ανάπτυξη του IoT επιτρέπει τη διασύνδεση μιας ευρείας γκάμας συσκευών και αισθητήρων με συστήματα ασφαλείας, δημιουργώντας ένα εκτεταμένο δίκτυο ανίχνευσης και παρακολούθησης. Αυτό στην πράξη σημαίνει ότι κάμερες ασφαλείας, ανιχνευτές κίνησης, αισθητήρες ανοιγμάτων, συστήματα φωτισμού και άλλα μπορούν να συνδεθούν στο διαδίκτυο και να επικοινωνούν μεταξύ τους. Αυτή η διασύνδεση επιτρέπει την παραγωγή ενός τεράστιου όγκου δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, τα οποία μπορούν να αξιοποιηθούν, τόσο για έγκαιρες αντιδράσεις σε συγκεκριμένα περιστατικά όσο και για σχεδιασμό μελλοντικών σεναρίων. Η ενσωμάτωση του IoT επιτρέπει τα εξής σημαντικά πλεονεκτήματα στο σχεδιασμό ενός ολιστικού συστήματος ασφάλειας με έντονο το στοιχείο της μακροπρόθεσμης πρόβλεψης.

1. Συνεχής παρακολούθηση και συγκέντρωση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο – Τα εκτεταμένα συστήματα IoT μπορούν να ανιχνεύσουν οποιαδήποτε ύποπτη κίνηση ή δραστηριότητα και να ειδοποιήσουν άμεσα τις αρμόδιες αρχές ή τους ιδιοκτήτες μέσω εφαρμογών κινητού ή e-mail. Αλλά παράλληλα αποτελούν την καλύτερη πηγή για τη συγκέντρωση δεδομένων τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη αυτοβελτίωση του συστήματος.
2. Απομακρυσμένη πρόσβαση και έλεγχος – Ο χρήστης μπορεί να παρακολουθεί και να ελέγχει τις συσκευές του από απόσταση, επιτρέποντάς του να λαμβάνει μέτρα ακόμα και όταν βρίσκεται εκτός του χώρου που θέλει να προστατεύσει. Επίσης, το σύστημα θα μπορεί να λαμβάνει δεδομένα και από απομακρυσμένα σημεία χωρίς να χρειάζεται να επεμβαίνει τοπικά ο χρήστης για τη συγκέντρωση αυτών των δεδομένων.
3. Αυτοματοποιημένες αντιδράσεις και ενέργειες – Το IoT μπορεί να προγραμματίσει συσκευές για να ανταποκρίνονται αυτόματα σε συγκεκριμένα σενάρια. Αυτό βοηθάει σημαντικά στην υλοποίηση των σεναρίων καθώς ελαχιστοποιείται η ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση.

Oπότε χάρη στο IoT και τη δυνατότητα συλλογής και ανάλυσης μεγάλων όγκων δεδομένων, τα ενοποιημένα συστήματα ασφάλειας μπορούν να αναγνωρίζουν μοτίβα επικίνδυνης συμπεριφοράς και να αναπτύσσουν αλγόριθμους που να προβλέπουν μελλοντικά συμβάντα ασφαλείας.

Προνοητική Ασφάλεια, Βήμα προς Βήμα

Η προνοητική ασφάλεια είναι ένας νέος τρόπος προσέγγισης της υλοποίησης ενός ολοκληρωμένου συστήματος ασφάλειας. Ποια είναι όμως τα ενδιάμεσα βήματα που θα οδηγήσουν με επιτυχία στην ενσωμάτωση αυτής της προσέγγισης στα υφιστάμενα σχέδια ασφάλειας.

Το πρώτο και σημαντικό βήμα είναι να γίνει εφικτή η συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με τη χρήση τεχνολογιών IoT με τα οποία οι οργανισμοί μπορούν να συλλέξουν δεδομένα από αισθητήρες, κάμερες και άλλα συστήματα ανεξάρτητα από την τοποθεσία στην οποία βρίσκονται. Η ροή των δεδομένων θα είναι συνεχής και μπορεί να παρέχει ενημερώσεις για τις δραστηριότητες στο χώρο που επιτηρούν.

Το επόμενο βήμα είναι με τη χρήση των τεχνολογιών AI και μηχανικής μάθησης αυτά τα δεδομένα θα αναλύονται σε πραγματικό χρόνο για την αναγνώριση συγκεκριμένων μοτίβων που μπορεί να υποδηλώνουν μια πιθανή απειλή.

Με τη χρήση της μηχανικής μάθησης και της AI, τα δεδομένα αναλύονται σε πραγματικό χρόνο για την αναγνώριση προτύπων που μπορεί να υποδηλώνουν μια πιθανή απειλή. Παραδείγματος χάρη, η ανίχνευση ασυνήθιστων κινήσεων ή η ανάλυση κάποιων συγκεκριμένων συμπεριφορών μπορεί να οδηγήσει στον εντοπισμό επικίνδυνων καταστάσεων.

Με αναλυτικές μεθόδους που βασίζονται στη τεχνολογία της AI και αφού το σύστημα πλέον έχει μάθει να διακρίνει επικίνδυνες καταστάσεις μπορεί να στείλει ενημερώσεις στους χρήστες του συστήματος για ένα πιθανό κίνδυνο ώστε να ληφθούν προληπτικά μέτρα πριν ακόμα αυτές οι απειλές εκδηλωθούν.

Όμως τα πλέον εξελιγμένα συστήματα προνοητικής ασφάλειας που ενσωματώνουν τεχνολογίες AI προσφέρουν μια ακόμα εντυπωσιακή δυνατότητα. Εκείνη της αυτόνομης λήψης απόφασης. Σε αυτό το στάδιο, οι εφαρμογές μπορούν να ενεργοποιήσουν αυτόνομα πρωτόκολλα αντίδρασης, όπως η ειδοποίηση αρμόδιου προσωπικού, ο περιορισμός της πρόσβασης σε κρίσιμα σημεία, ή ακόμα και η ενεργοποίηση φυσικών μέτρων ασφαλείας.

Εφαρμογές χρήσης προνοητικής ασφάλειας

Η νέα προσέγγιση των συστημάτων ασφάλειας με κύριο χαρακτηριστικό βρίσκει ήδη από σήμερα εφαρμογή σε διάφορους τομείς:

• Αεροδρόμια, λιμάνια, σιδηροδρομικοί σταθμοί: Χρησιμοποιούνται συστήματα παρακολούθησης και προγνωστικής ανάλυσης δεδομένων για την ανίχνευση ύποπτων συμπεριφορών ή αντικειμένων, επιτρέποντας την πρόληψη επικίνδυνων καταστάσεων.
• Οργανισμοί Κρίσιμων Υποδομών: Εταιρείες παραγωγής και διαχείρισης ηλεκτρικής ενέργειας καθώς και διαχείρισης νερών μπορούν να χρησιμοποιούν εφαρμογές προνοητικής ασφάλειας για την αποφυγή επιθέσεων σε υποδομές
• Κυβερνητικές και στρατιωτικές εγκαταστάσεις: Η χρήση αισθητήρων IoT και AI συμβάλλει στην παρακολούθηση ατόμων και στον έλεγχο της πρόσβασης σε κρίσιμες περιοχές, αποτρέποντας ύποπτες δραστηριότητες.

Προκλήσεις

Παρόλο που όπως διαπιστώσαμε στις προηγούμενες σελίδες, η προνοητική ασφάλεια προσφέρει πολλά και σημαντικά πλεονεκτήματα, υπάρχουν και προκλήσεις που πρέπει να ξεπεραστούν:

• Δεδομένα και Απόρρητο: Η συλλογή δεδομένων μπορεί να δημιουργήσει ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικότητας και την ασφαλή διαχείριση αυτών των πληροφοριών.
• Κόστος υποδομών: Η εγκατάσταση και η συντήρηση των συστημάτων IoT, AI, και Big Data είναι κοστοβόρα, αυξάνοντας τόσο το κόστος επένδυσης (CAPEX) όσο και το κόστος λειτουργίας (OPEX)
• Σκεπτικισμός σε Τεχνολογικές Αλλαγές: Η προσαρμογή σε νέες τεχνολογίες αποτελεί πάντα μια πρόκληση για οργανισμούς που έχουν μάθει να εργάζονται με τα συμβατικά συστήματα ασφάλειας.

Συμπέρασμα

Αναμφίβολα, η προνοητική ασφάλεια είναι μια καινοτόμος προσέγγιση στον τομέα της φυσικής ασφάλειας, με στόχο την ενίσχυση της προστασίας κρίσιμων υποδομών και την αποτροπή απειλών προτού εκδηλωθούν. Αξιοποιώντας λοιπόν τεχνολογίες αιχμής, όπως το IoT, η AI και τα Big Data, οι οργανισμοί μπορούν να υιοθετήσουν αποτελεσματικότερα και εξυπνότερα συστήματα ασφάλειας. Φυσικά και υπάρχουν θέματα που πρέπει να λυθούν και να αντιμετωπισθούν με το κυριότερο την προστασία των ατομικών δεδομένων. Αλλά τα πλεονεκτήματα που προσφέρει αυτή η καινούργια προσέγγιση στην ασφάλεια είναι σίγουρο ότι θα οδηγήσουν στην υιοθέτηση της από όλο και μεγαλύτερο αριθμό οργανισμών στο εγγύς μέλλον. Όμως η εφαρμογή δεν είναι εύκολη υπόθεση. Εμπλέκονται τεχνολογίες που μέχρι τώρα ήταν δεν ήταν ιδιαίτερα οικείες στους εγκαταστάτες των συστημάτων ασφάλειας όπως το AI, τα Big Data και το IT. Η εξοικείωση με αυτές τις τεχνολογίες μέχρι τώρα αποτελούσε χαρακτηριστικό των στελεχών του IT. Τώρα και οι εγκαταστάτες των συστημάτων ασφάλειας θα πρέπει να κάνουν το σημαντικό βήμα ώστε να εξοικειωθούν με αυτές τις τεχνολογίες και να είναι σε θέση να χρησιμοποιήσουν τις δυνατότητες που αυτές προσφέρουν και στον κλάδο της ασφάλειας. Μια νέα εποχή φαίνεται ότι έρχεται στον τρόπο με τον οποίο θα προσεγγίζουμε την ασφάλεια και για αυτό θα πρέπει όλοι οι εμπλεκόμενοι να έχουν προετοιμαστεί κατάλληλα.