Біла книга: як Edge AI + Cloud змінює системи безпеки

Edge Computing + AI = Edge AI

ШІ в розумних терміналах безпеки
Edge AI в контролі доступу
Edge AI у відеоспостереження

Хмарна платформа для зберігання та обробки даних Edge є обов’язковою

Хмарна система контролю доступу
Хмарна система відеоспостереження
Переваги хмарної системи безпеки для інтегратора та інсталятора рішень

Загальні виклики, з якими стикається сучасний бізнес під час встановлення платформи Edge AI + Cloud у рішення для відеоспостереження

Рішення

• Фон

Останні технологічні досягнення полегшили зниження ризику та захист вашого робочого місця. Більше компаній запровадили інновації та знайшли рішення для проблем управління робочим часом і простором. Особливо для малого сучасного бізнесу наявність правильної інтелектуальної системи безпеки може істотно вплинути на збереження вашого робочого місця та ваших активів у безпеці. Крім того, це допомагає контролювати та покращувати обслуговування клієнтів, а також контролювати ефективність роботи співробітників.

Управління доступом & Відеоспостереження це дві важливі частини розумної безпеки. Зараз багато людей звикли входити в офіс за допомогою розпізнавання обличчя та перевіряти безпеку робочого простору за допомогою відеоспостереження.

Згідно зі звітом ResearchAndMarkets.com, світовий ринок відеоспостереження оцінюється в 42.7 мільярда доларів США в 2021 році та, як очікується, досягне 69.4 мільярда доларів США до 2026 року, зростаючи з CAGR на 10.2%. У 8.5 році глобальний ринок контролю доступу досяг 2021 мільярда доларів США. Очікується, що до 13.5 року ринок досягне 2027 мільярда доларів США з середньорічним зростанням 8.01% (2022–2027 роки).

Сучасний бізнес має безпрецедентну можливість відчути переваги розумних рішень безпеки. Ті, хто в змозі сприйняти нові розробки в архітектурі систем безпеки, можуть усувати ризики безпеки на кожному кроці та отримувати більше переваг від своїх інвестицій у систему безпеки. У цьому офіційному документі розповідається про причини, чому платформа Edge AI + Cloud повинна бути першим вибором для сучасного бізнесу.

Edge Computing + AI = Edge AI

На відміну від хмарних обчислень, Крайові обчислення це децентралізована обчислювальна служба, яка включає зберігання, обробку та програми. Edge відноситься до серверів, розташованих на регіональному рівні та ближче до кінцевих точок, таких як камери спостереження та датчики, де спочатку збираються дані. Цей метод зменшує кількість даних, які мають передаватись мережею, таким чином спричиняючи мінімальні затримки. Вважається, що периферійні обчислення покращують хмарні обчислення, виконуючи аналіз даних якомога ближче до джерела даних.

В ідеальному розгортанні всі робочі навантаження були б централізовані в хмарі, щоб користуватися перевагами масштабу та простоти хмарного ШІ. Однак занепокоєння сучасних компаній щодо затримок, безпеки, пропускної здатності та автономності вимагає розгортання моделі штучного інтелекту (AI) на Edge. Він робить складну аналітику, наприклад ANPR або виявлення на основі ШІ, доступне для клієнтів, які не мають наміру купувати складний локальний сервер ШІ та витрачати час на його налаштування.

Edge AI — це, по суті, штучний інтелект, який використовує Edge computing для локального запуску даних, таким чином користуючись перевагами Edge computing. Іншими словами, обчислення штучного інтелекту виконуються на пристроях поблизу користувача на межі мережі, поблизу місця розташування даних, а не централізовано в об’єкті хмарних обчислень або приватному центрі обробки даних. Пристрої мають відповідні датчики та процесори, і не потребують підключення до мережі для обробки даних і виконання дій. Таким чином, Edge AI забезпечує вирішення недоліків хмарного ШІ.

Багато провідних постачальників фізичної безпеки вже використовують периферійний штучний інтелект для контролю доступу та відеоспостереження, щоб підвищити ефективність і знизити загальну вартість виробництва/обслуговування. Тут ключову роль відіграватиме edge AI.

ШІ в розумних терміналах безпеки

У міру розвитку алгоритмів нейронних мереж і відповідної інфраструктури штучного інтелекту Edge AI впроваджується в комерційні системи безпеки.

Багато сучасних компаній використовують штучний інтелект для розпізнавання об’єктів, вбудований у розумні термінали, для забезпечення безпеки на робочому місці. Штучний інтелект розпізнавання об’єктів із потужним нейронним мережевим алгоритмом може легко виявляти елементи на будь-якому відео чи зображенні, наприклад людей, транспортні засоби, об’єкти тощо. Потім він здатний аналізувати та виділяти елементи зображення. Наприклад, він може виявити присутність підозрілих осіб або транспортних засобів у чутливій зоні.

Розпізнавання облич Edge — це технологія, яка базується як на Edge computing, так і на Edge AI, що значно підвищує швидкість, безпеку та надійність пристроїв контролю доступу. При використанні для контролю доступу функція розпізнавання обличчя Edge порівнює обличчя, представлене в точці доступу, з базою даних авторизованих осіб, щоб визначити, чи є збіг. Якщо є збіг, доступ надається, а якщо збігу немає, у доступі відмовляється, і може бути викликано сповіщення безпеки.

Розпізнавання облич, яке покладається на Edge computing і Edge AI, може обробляти дані локально (без надсилання їх у хмару). Оскільки дані набагато вразливіші до атак під час передачі, збереження їх у джерелі, де вони були створені, значно зменшує ймовірність крадіжки інформації.

Edge AI здатний відрізнити реальних людей від неживих підробок. Виявлення живості на Edge запобігає атакам підробки обличчя за допомогою 2D і 3D (статичних або динамічних зображень і відео).

Менше технічних збоїв

Розпізнавання облич Edge — це технологія, яка базується як на Edge computing, так і на Edge AI, що значно підвищує швидкість, безпеку та надійність пристроїв контролю доступу. При використанні для контролю доступу функція розпізнавання обличчя Edge порівнює обличчя, представлене в точці доступу, з базою даних авторизованих осіб, щоб визначити, чи є збіг. Якщо є збіг, доступ надається, а якщо збігу немає, у доступі відмовляється, і може бути викликано сповіщення безпеки.

Зменшення ймовірності крадіжки інформації

Застосування розпізнавання облич для рішень контролю доступу також є трендом, особливо в сучасному діловому світі, де існує широке занепокоєння щодо ефективності та вартості. Завдяки тому, чого ми навчилися під час пандемії, зростає попит на усунення «тертя» в взаємодії з користувачем.

Покращене виявлення загроз за допомогою виявлення живості

Штучний інтелект з розпізнаванням обличчя, вбудований у сучасні камери контролю доступу та спостереження, є поширеним використанням цієї технології в безпеці.

Він визначає риси обличчя людини та перетворює їх у матрицю даних. Ці матриці даних зберігаються в терміналах Edge або хмарі для аналізу, прийняття бізнес-рішень на основі даних і вдосконалення політики безпеки.

Edge AI у відеоспостереження

По суті, рішення Edge AI вкладає мозок у кожну камеру, підключену до системи, яка здатна швидко аналізувати та передавати лише релевантну інформацію в хмару для зберігання.

На відміну від традиційної системи відеозахисту, яка переміщує всі дані з кожної камери в єдину централізовану базу даних для аналізу, Edge AI робить камери розумнішими – він аналізує дані безпосередньо в джерелі (камері) і переміщує лише релевантні та важливі дані до хмара, тим самим усуваючи значні витрати на сервери даних, додаткову пропускну здатність та витрати на інфраструктуру, які зазвичай пов’язані зі збором та аналізом великого обсягу відео.

Менше споживання пропускної здатності

Основною перевагою Edge AI є зменшення використання пропускної здатності. У багатьох інсталяціях пропускна здатність мережі є обмеженням, тому відео сильно стискається. Виконання розширеної аналітики відео на сильно стисненому відео знижує точність аналітики, тому обробка вихідних даних на Edge має явні переваги.

Швидша відповідь

Ще однією важливою перевагою обчислень у камері є зменшення затримки. Замість того, щоб надсилати відео на сервер для обробки та аналізу, камера з функцією розпізнавання обличчя, виявлення транспортних засобів або виявлення об’єктів може розпізнати небажану або підозрілу особу та негайно автоматично попередити співробітників служби безпеки.

Зниження витрат на оплату праці

Тим часом це дозволяє співробітникам служби безпеки зосередитися на більш важливих речах/інцидентах. Такі інструменти, як виявлення людей, виявлення транспортних засобів або виявлення об’єктів, можуть автоматично сповіщати співробітників служби безпеки про події. Там, де використовується моніторинг у реальному часі, співробітники можуть робити більше з меншою кількістю людей, фільтруючи канали камер без певної активності та використовуючи спеціальні перегляди, щоб бачити лише певні місця чи камери.

• Хмарна платформа для зберігання та обробки даних Edge є обов’язковою

Оскільки кількість записів з камер відеоспостереження зростає з кожним днем, проблема зберігання таких масштабних архівів даних стає актуальною. Альтернативою локальному сховищу може бути передача відео на хмарну програмну платформу.

Зараз клієнти стають все більш вимогливими до своїх систем безпеки, очікуючи майже миттєвої відповіді на свої проблеми. Водночас вони також очікують, що система має типові переваги, пов’язані з будь-якою цифровою трансформацією – централізоване керування, масштабовані рішення, доступ до інструментів, які вимагають потужної обробки, і зниження витрат.

Хмарна система фізичної безпеки швидко стає улюбленим варіантом, оскільки організації стають можливими обробляти велику кількість даних у хмарі з низькою вартістю та високою ефективністю управління. Перемістивши дорогу інфраструктуру в хмару, організації зазвичай можуть побачити зниження загальних витрат на безпеку на 20-30 відсотків.

Зі швидким розвитком хмарних обчислень ринок і способи управління, встановлення та придбання рішень безпеки швидко змінюються.

• Хмарні системи контролю доступу

Одна консоль для керування кількома сайтами

Хмара дозволяє організаціям централізовано керувати відеоспостереженням і контролем доступу в кількох місцях з одного скла. Це дозволяє легко контролювати камери, двері, оповіщення та дозволи їхніх будівель, складів і роздрібних магазинів з будь-якої точки світу. Оскільки даними можна легко обмінюватися через хмару, доступ до інформації може бути швидким.

Гнучке керування користувачами для підвищення безпеки

Адміністратори можуть скасувати доступ у будь-який час із будь-якого місця, забезпечуючи спокій у разі втрати чи викрадення бейджа або в рідкісних випадках, коли працівник стає шахраєм. Так само адміністратори можуть тимчасово надавати доступ до захищених зон за потреби, спрощуючи відвідування постачальників і підрядників. Багато систем також мають груповий контроль доступу з можливістю призначати дозволи для відділу чи поверху або налаштовувати ієрархію, яка дозволяє певним користувачам доступ до зон з обмеженим доступом.

Масштабовані операції

Безпеку можна легко масштабувати, централізувавши все через хмару. До хмарної платформи можна додати необмежену кількість камер і точок контролю доступу. Інформаційні панелі допомагають упорядковувати дані. Існує рішення для кожного сценарію, коли ви масштабуєтеся, наприклад воріт, автостоянок, складів і зон без доступу до мережі.

Зручність користувача

Хмарна система також розроблена для зручності, оскільки дозволяє співробітникам і відвідувачам отримувати доступ за допомогою своїх мобільних пристроїв. Це зручно для співробітників, оскільки їхні ключі безшовні, портативні та завжди з ними. Це також зручно для підприємств, оскільки вони уникають клопоту та витрат на друк нових «ключів» для співробітників і відвідувачів.

• Хмарні системи відеоспостереження

Хмарна система безпеки відео – це тип системи безпеки, яка записує відео через Інтернет, а не записує їх на локальний пристрій зберігання. Вони складаються з кінцевих точок відеокамер зі штучним інтелектом, які підключаються до вашого хмарного постачальника послуг безпеки через Інтернет. Цей хмарний провайдер відповідає за зберігання ваших відеоданих і може бути налаштований на надсилання сповіщень, сповіщень або навіть записування відео при виявленні подій руху.

Принцип хмарного сховища полегшив створення системи відеоспостереження для комерційних цілей. Тепер можна зберігати необмежену кількість відеоматеріалів, не потребуючи додаткового обладнання та не турбуючись про брак фізичного місця.

Віддалений доступ

Раніше вам часто потрібен був фізичний доступ до системи безпеки. Підключивши ваші системи відеоспостереження до хмари, авторизовані користувачі можуть отримувати доступ і ділитися записами в будь-який час з будь-якого місця. Основна перевага системи цього типу полягає в тому, що вона надає вашому бізнесу доступ до всіх записів 24/7 з будь-якого місця - навіть коли ви не в офісі!

Просте обслуговування та економічність

Крім того, хмарні сервіси відеоспостереження, такі як зберігання та розповсюдження запису, оновлюються автоматично, без участі користувача, що значно простіше для користувачів. Хмарне сховище відео легко налаштувати; для підтримки роботи системи не потрібні спеціалісти з обладнання, ІТ та безпеки.

• Переваги хмарної системи безпеки для інтегратора та інсталятора рішень

Монтаж та інфраструктура

Як фізичні витрати на продукт, так і трудові витрати на встановлення рішення контролю доступу на основі IP, розміщеного в хмарі, значно дешевші. Фізичний або віртуальний сервер не потрібен, що дає змогу заощадити від 1,000 до 30,000 XNUMX доларів США залежно від розміру системи.

Установнику не потрібно встановлювати програмне забезпечення на фізичному сервері, налаштовувати сервер у приміщенні замовника або турбуватися про те, чи нове обладнання та операційна система відповідають ІТ-політиці замовника.

У хмарному управлінні доступом апаратне забезпечення контролю доступу можна встановити та негайно вказати на хмару, протестувати та налаштувати. Завдяки використанню хмарної служби інсталяція коротша, менш заважає роботі та потребує менше інфраструктури.

Зменшення поточних витрат на технічне обслуговування
Після встановлення системи контролю доступу виникають постійні витрати на її обслуговування. Це включає оновлення програмного забезпечення та виправлення, що забезпечує належну роботу апаратного забезпечення, і незабаром. За допомогою хмарної системи контролю доступу майже всі ці завдання з обслуговування можна виконувати з будь-якого пристрою в будь-який час. Контроль доступу Постачальники програмного забезпечення як послуги (SaaS) зазвичай включають усі оновлення функцій і оновлення програмного забезпечення у свої річні витрати на програмне забезпечення.

Крім того, інформація клієнта зазвичай зберігається на кількох фізичних серверах у всій хмарній інфраструктурі, тому інтегратору не потрібно виїжджати на місце, створювати резервні копії, встановлювати оновлення, а потім налаштовувати відповідні оновлення для служб. Інтегратори, які розгорнули хмарні системи, в результаті бачать збільшення прибутків, більшу задоволеність клієнтів, менші накладні витрати та краще утримання клієнтів.

інтеграцією

Відкриті інтерфейси прикладного програмування (API) дозволяють інтегрувати комбіновану систему контролю доступу та захисту від вторгнення з відео, ліфтами та іншими системами; Більше систем, ніж будь-коли раніше, можна інтегрувати за допомогою захисту від вторгнень.

Будь-яка інтеграція зі сторонніми технологіями простіше на хмарній платформі! Відкриті системи (за допомогою API) спрощують і інтуїтивно зрозумілу інтеграцію зі сторонніми системами та продуктами, такими як звичайні інструменти бізнес-комунікації, як-от CRM, ICT та ERP.

• Загальні проблеми, з якими стикаються сучасні компанії під час встановлення платформи Edge AI + Cloud у системах безпеки відеоспостереження

Погана гнучкість

У секторі відеоспостереження штучного інтелекту алгоритми та пристрої часто перебувають у сильно зв’язаному стані. Але на практиці система відеоспостереження потребує певної гнучкості, що означає, що одна камера часто використовується в різних сценаріях з різними алгоритмами.

У більшості сучасних камер зі штучним інтелектом важко замінити алгоритми, прив’язані до певного алгоритму. Таким чином, компанії змушені витрачати більше на нове обладнання для вирішення проблем.

Проблеми з точністю ШІ

Впровадження штучного інтелекту в системі відеоспостереження значною мірою залежить від обчислень і зображень. Через апаратні обмеження та вплив реального середовища точність зображення систем відеоспостереження AI часто не така ідеальна, як у лабораторії. Це матиме негативний вплив на досвід користувача та фактичне використання даних.

Цільові пристрої для edge AI часто не є ані потужними, ані достатньо швидкими, щоб повністю відповідати вимогам Edge щодо пам’яті, продуктивності, розміру та енергоспоживання. Обмежений розмір і обсяг пам’яті також вплинуть на вибір алгоритмів машинного навчання.

Питання безпеки даних

Як забезпечити достатні механізми безпеки для захисту інформації користувача та відповідності вимогам відповідності є основною проблемою, яку має вирішити хмарна система безпеки. Надійне апаратне забезпечення з надійним програмним забезпеченням — це чудово, але багато людей можуть бути стурбовані втратою або розкриттям даних, коли термінал завантажує дані в хмару.

• Рішення

Anviz IntelliSight Рішення може реалізувати різноманітні стандартні інтерфейсні додатки штучного інтелекту за допомогою найновішого 11-нанометрового процесора 2T обчислювальної потужності Qualcomm. У той же час він також здатний завершити швидше та ефективніше професійне застосування даних завдяки Anvizхмарна програмна платформа. розумне рішення для спостереження

Цей спосіб є економічно вигідним і простим, оскільки не вимагає додаткового обладнання. Єдине фізичне апаратне забезпечення Anviz розумні IP-камери, запис і відправка даних у хмару. Відеозаписи зберігаються на віддаленому сервері, до якого можна отримати доступ через Інтернет.

Висока гнучкість

Команда Anviz рішення для відеоспостереження - IntelliSight приймає модель поділу програмного та апаратного забезпечення, яка може реалізувати гнучку заміну різних алгоритмів ШІ. Anviz У терміналах попередньо встановлено низку різних наборів алгоритмів, і за потреби можна активувати різні програми з алгоритмами. Це значно покращує ефективність керування та час використання камер зі штучним інтелектом, а також зменшує загальну вартість інвестицій.

Стабільна точність

Алгоритм штучного інтелекту нейронної мережі на основі розпізнавання зображень може ефективно покращити здатність до глибокого навчання та точність алгоритму. Anviz Технологія ШІ в камерах поєднує технологію розпізнавання зображень. Спочатку він визначає динамічний статус зображення, налаштовує параметри зображення для оптимізації, щоб увімкнути обчислення ШІ, а потім виконує аналіз ШІ. Тому зворотній зв’язок результатів даних штучного інтелекту завжди виконується за єдиним стандартом зображення, що значно підвищує точність штучного інтелекту.

Надійна передача даних

Anviz розширене хмарне рішення є кіберзахищеним із наскрізним шифруванням, використовуючи алгоритм шифрування AES255 і HTTPS для захисту даних, коли термінал Edge спілкується з хмарою. Крім того, весь процес хмарного спілкування базується на Anvizпротокол управління, який також покращує ефективність передачі даних.