AI är utan tvekan en gamechanger för säkerhetsindustrin och dess kunder. Med den intelligenta tekniken erbjuds möjligheter att väsentligen förbättra övervakning, riskbedömning och åtgärdsinsatser i händelse av brott.

Nedan följer exempel på användningsområden och den nytta som AI-tekniken kan göra i i fysiska säkerhetssystem och hur den kan revolutionera marknaden.

Intelligent kamerabevakning

I traditionell kamerabevakning är säkerhetslösningen helt beroende av mänskliga operatörer som övervakar bilder i realtid – inte särskilt effektivt. Med AI-driven videoanalys öppnas helt nya möjligheter. Misstänkta beteenden och avvikande händelser kan upptäckas och analyseras automatiskt och bidra till proaktiv säkerhet.

Systemen kan påkalla uppmärksamhet när oönskade personer eller fordon rör sig i ett övervakat område. AI-övervakning innebär också att säkerhetssystemet kan vara inställt på att reagera på människor som rör sig i en viss riktning eller att ett obevakat föremål lämnas på en plats i det övervakade området.

Besparas utryckningskostnader

Med AI-driven filtrering av larm kan också operatörerna på larm- och kameracentralerna slippa att agera på larmhändelser som inte är brottsrelaterade, såsom inkommande djur eller vajande trädgrenar i ett övervakat område. På så sätt kan systemets innehavare besparas kostsamma utryckningskostnader.

Lättare att hitta önskat bildmaterial

Ett annat exempel på AI-nytta är när händelser ska granskas i inspelat videomaterial, där sökningar efter personer med en viss färg på kläderna eller på ett fordon i en viss kulör kan göras, vilket kan vara till stor nytta när brott ska utredas.

Proaktiv säkerhet

En banbrytande förändring är att AI-teknik, såsom machine learning och deep learning, möjliggör för system att analysera stora mängder data i realtid och att mönster som kan signalera potentiella fysiska som cyberrelaterade hot kan identifieras. Genom att analysera områdesdata, tidigare incidenter och upptäcka avvikelser kan sålunda AI förutse säkerhetsproblem innan de inträffar. Det kan exempelvis handla om att upptäcka mönster av cyberattacker mot säkerhetsnätverk.

Passer- och behörighetskontroll

Smarta IAM- och passerkontrollsystem använder AI för att mer effektivt hantera vilka personer som ska ha tillträde till specifika områden. Tekniken underlättar för att tillämpa dynamisk riskbedömning för tillträdeskontroll, baserat på säkerhetsstatus och hotnivå.

Genom att kombinera AI med biometri – exempelvis ansiktsigenkänning, röstigenkänning eller fingeravtryck – kan säkrare och snabbare autentiseringar erhållas vid ingångar.

Automation och responsystem

Med AI kan många aspekter av säkerhetshantering automatiseras på ett sätt som inte var möjligt tidigare. Det kan handla om att aktivera larm, låsa dörrar eller dirigera säkerhetspersonal till specifika områden. Därmed möjliggörs snabbare och effektivare hantering av hot och incidenter mycket snabbare och effektivare. Ett exempel är om en kamera upptäcker ett misstänkt föremål eller en obehörig person, så kan systemet automatiskt skicka en drönare för att övervaka platsen och informera berörd säkerhetspersonal.

Multimodal datafusion

Då AI kan integrera och analysera data från flera olika källor, som video, ljud och sensorer möjliggörs ett mer heltäckande säkerhetsövervakningssystem. Genom att kombinera data från olika sensorer kan system upptäcka mer komplexa hot och minska antalet falsklarm. AI kan exempelvis kombinera data från både ljudsensorer (skottlossning, krossat glas) och videosensorer för att mer exakt identifiera en incident och snabbt vidta åtgärder.

AI och cybersäkerhet för fysiska system

I takt med att säkerhetssystem blir mer digitaliserade ökar också hoten mot dem. AI används för att stärka cybersäkerheten i fysiska säkerhetssystem genom att upptäcka och motverka intrång och andra cyberhot. AI-algoritmer kan upptäcka ovanliga nätverksaktiviteter och förhindra att säkerhetssystem manipuleras. Exempelvis kan AI identifiera phishingförsök som riktar sig mot anställda i säkerhetssystem. Med analys av datatrafiken kan AI hitta mönster som tyder på att systemet är komprometterat så att åtgärder kan snabbt iscensättas.

Robotik och drönarteknik

AI-drivna drönare och robotar blir alltmer vanliga inom säkerhetsövervakning. De kan patrullera stora områden, övervaka gränser eller byggnader, och reagera på säkerhetshot i realtid. De kan fungera autonomt eller fjärrstyras, och AI gör det möjligt för dem att fatta beslut om när och hur de ska reagera.

Autonoma drönare kan exempelvis övervaka stora industriområden och vid upptäckt av intrång rapportera till säkerhetshubben.

Säkerhetsmedveten AI-träning och etik

Det finns ett växande fokus på att säkerställa att AI-modeller för säkerhetssystem tränas och att data hanteras etiskt. Utvecklingen går snabbt och teknikens möjligheter medför också risker och utmaningar, exempelvis när det gäller människors rätt till skydd av den personliga integriteten. Därför finns flera regelverk och standarder som reglerar hur säkerhetssystem används och som berör AI-användning. Att skapa lösningar som gör det lättare för säkerhetsbranschens kunder att leva upp till såväl EU-krav som nationell lagstiftning blir därför allt viktigare.

Ny teknik – fördelar och utmaningar

Sammanfattningsvis kan man säga att AI bidrar till fysiska säkerhetssystem genom att öka effektiviteten, förbättra hotdetektion och göra säkerhetsåtgärder proaktiva snarare än reaktiva. Trenden går mot alltmer automatiserade och intelligenta säkerhetslösningar, vilket leder till snabbare respons och mer exakt riskhantering.

En utmaning för branschen är att skapa lösningar som ger kunderna förutsättningar att leva upp till gällande regelverk och lagstiftning, exempelvis EU:s kommande AI-lag och GDPR för skyddande av personuppgifter samt NIS2 och CER för att öka kritisk infrastrukturs motståndskraft mot cyberangrepp.