Sistemele de supraveghere video respectiv Televiziunea cu circuit închis (CCTV), sunt implementate pe scară largă in diverse variante, inclusiv in zone si infrastructuri publice, clădiri comerciale și multe altele. În cele mai multe cazuri, acestea sunt utilizate într-un dublu scop: pentru monitorizarea în timp real a activelor și spațiilor fizice și pentru a revizui informațiile video colectate pentru a identifica indicatorii de securitate și pentru a planifica măsuri de securitate.
Chiar dacă sistemele de supraveghere video au făcut parte integrantă din sectoarele public și de securitate de zeci de ani, există un interes semnificativ pentru ele în afara acestor industrii. Acest interes se datorează în mare măsură ratelor crescute de criminalitate și amenințărilor de securitate din întreaga lume, care conduc la o creștere continuă a pieței de supraveghere video. Potrivit unui raport recent al Mordor Intelligence, piața de supraveghere video a fost evaluată la 29,98 miliarde de dolari în 2016 și se așteaptă să atingă o valoare de 72,19 miliarde de dolari până în 2022. Acest potențial de piață este, de asemenea, propulsat de progresele recente în tehnologiile IT – stimulând inteligența, scalabilitatea și acuratețea soluțiilor de supraveghere video. Care sunt principalele tendințe tehnologice ale supravegherii video? Cum le poți folosi cel mai bine?
Evoluția sistemelor de supraveghere video este condusă de următoarele tendințe tehnologice:
Colectare de date video, inteligentă și conștientă de context
Progresele recente în procesarea semnalului permit dezvoltarea sistemelor inteligente de supraveghere video, în special a sistemelor care pot adapta în mod flexibil rata de colectare a datelor video. În special, ori de câte ori este detectat un indicator de incident de securitate, rata de colectare a datelor este crescută pentru a oferi informații mai bogate pentru o analiză mai precisă și mai credibilă.
Infrastructuri de date mari
Infrastructurile de Big Data de ultimă generație au deschis noi orizonturi pentru stocarea și accesarea datelor video care sunt caracterizate de cele 4 V-uri ale Big Data: Volum, Viteză, Varietate și Veracity. În special, colectarea unor volume imense de date de la mai multe camere, inclusiv date în flux cu rate mari de absorbție, este acum mult mai ușoară decât a fost în trecut. Sistemele de date mari oferă mijloacele pentru crearea și implementarea arhitecturilor de supraveghere video care se scalează într-un mod perfect și rentabil.
Sisteme de flux de date
În ultimii doi ani, au apărut multe sisteme de streaming. Acestea din urmă oferă funcționalități pentru managementul steam-urilor și analize în flux, fiind în același timp o parte importantă a sistemelor Big Data discutate anterior.
Analiza predictivă și inteligența artificială (AI)
2016 și 2017 au fost ani importanți pentru istoria inteligenței artificiale, datorită apariției unor abordări disruptive de învățare profundă, precum cele folosite de motorul Alpha AI al Google. Evoluția rețelelor neuronale profunde poate fi exploatată direct în sistemele de supraveghere video pentru a le dota cu inteligență excepțională și pentru a permite procese de supraveghere mai eficiente. De exemplu, AI poate activa analiza predictivă, care permite operatorilor de securitate să anticipeze incidentele de securitate și să se pregătească în mod proactiv pentru acestea.
Dronele și Internetul lucrurilor (IoT)
Amestecarea de dispozitive IO și obiecte inteligente cu sisteme de supraveghere video va fi , de asemenea , o cheie pentru a oferi următoarea generație de funcționalități de securitate și de supraveghere. În această direcție, vehiculele aeriene fără pilot (UAV) sunt în prezent desfășurate pentru a oferi versatilitate de supraveghere video și funcționalități care nu sunt posibile pe baza camerelor fixe convenționale.
Integrarea securității fizice și cibernetice
Transformarea digitală continuă a activelor și proceselor industriale duce treptat la o convergență a măsurilor de securitate fizică și cibernetică. Sistemele de supraveghere video joacă un rol cheie în această convergență, deoarece reprezintă infrastructuri IT care pot fi utilizate pentru monitorizarea zonelor fizice. Prin urmare, ele pot fi integrate în mod flexibil cu alte sisteme de securitate cibernetică către o abordare holistică și integrată a securității și supravegherii.
Arhitectarea sistemelor de supraveghere video
Tehnologiile enumerate mai sus deschid noi orizonturi în dezvoltarea, implementarea și operarea sistemelor inteligente de supraveghere video. Dar depinde de dezvoltatorii și implementatorii de supraveghere video să integreze și să valorifice pe deplin funcționalitățile acestor tehnologii. În acest scop, este important să concepeți și să implementați o arhitectură adecvată pentru infrastructura dvs. de supraveghere video. Arhitecturile moderne ale sistemelor de supraveghere video urmează calculul edge/fog, pentru a procesa informațiile video mai aproape de domeniu. Acest lucru le permite să economisească lățimea de bandă și să efectueze monitorizarea securității în timp real. Camerele sunt instalate la marginea rețelei ca parte a nodurilor de margine care sunt capabile să captureze și să proceseze cadre video. Nodurile Edge sunt, de asemenea, capabile să implementeze informații de colectare a datelor, prin reglarea ratelor de cadre pe baza contextului de securitate identificat. Mai mult, sunt conectate la o infrastructură cloud, unde informațiile de la mai multe camere sunt conectate, revizuite și analizate la scări de timp mai grosiere.
Arhitecturile de calcul Edge/fog sunt, de asemenea, alegerile ideale pentru a susține îmbinarea supravegherii video cu tehnologiile prezentate. Dronele IoT trebuie să fie integrate cu noduri de Edge adecvate, ca parte a unei arhitecturi de calcul Edge mobile. Analizele de streaming în timp real trebuie efectuate in Edge, mai degrabă decât în cloud-ul implementării supravegherii video. Funcționalitățile de învățare profundă pot fi implementate atât la nivelul marginii, cât și la nivelul cloud. Rețelele neuronale profunde de la margine pot sprijini extragerea modelelor complexe de securitate în timp real. În același timp, extragerea tiparelor de securitate și a cunoștințelor despre zone mari care sunt acoperite de multe noduri marginale (de exemplu, implementări la nivel de oraș) este posibilă numai prin implementarea învățării profunde în cloud. În general, este destul de dificil să decideți dacă unele funcționalități ar trebui plasate în cloud sau la margine. Deciziile relevante sunt de obicei asociate cu rezolvarea compromisurilor (de exemplu, viteza de procesare vs. acuratețea procesării pentru o anumită funcție de supraveghere).
Sistemele de supraveghere video ar putea beneficia de arhitecturi deschise de la mai mulți furnizori de hardware. Acest lucru se datorează faptului că o soluție de supraveghere poate cuprinde diferite dispozitive și modalități de captură video (de exemplu, camere de înaltă definiție, camere cu fir și fără fir, camere în drone/UAV-uri și altele). O arhitectură deschisă poate oferi flexibilitate, ușurință de implementare și longevitate tehnologică. Recent, s-au făcut eforturi pentru a introduce o arhitectură deschisă, bazată pe standarde, pentru calculul edge/fog, pentru a prezenta supravegherea video ca una dintre utilizările principale ale calculului în ceață.
Provocări și cele mai bune practici de implementare
Dincolo de specificațiile unei arhitecturi de calcul de vârf adecvate, implementatorii de sisteme de supraveghere video trebuie să facă față și altor provocări. Una dintre aceste provocări se referă la protecția vieții private și la respectarea reglementărilor privind protecția datelor. Într-adevăr, implementarea senzorilor de supraveghere este supusă legilor și directivelor privind confidențialitatea și protecția datelor, care uneori impun limitări privind natura și amploarea implementării. De asemenea, utilizarea dronelor ar trebui să fie, de asemenea, conformă cu reglementările relevante.
O altă provocare se referă la nivelul de automatizare a soluției. În timp ce automatizarea este, în general, de dorit pentru a acoperi și monitoriza zone mai largi fără resurse umane suplimentare, revizuirea și intervenția umană sunt în continuare esențiale pentru fiabilitatea soluției generale. Mai mult, încă o provocare se referă la noile amenințări care ar putea decurge din natura ciber-fizică a sistemelor de supraveghere video. Un atac fizic ar putea fi însoțit de un atac cibernetic asupra infrastructurii de supraveghere video, ca mijloc de compromitere a capacității acesteia din urmă de a detecta incidentul de securitate fizică.
Încă o provocare se referă la implementarea inteligenței bazate pe date (adică ca parte a analizei predictive și AI), care necesită volume mari de date cu incidente de securitate care sunt greu disponibile. AI la margine (de exemplu, rețele neuronale profunde ușoare și eficiente) este încă la început, în ciuda apariției unor startup-uri inovatoare cu produse și servicii de vârf AI.
Pentru a face față acestor provocări, dezvoltatorii și implementatorii de soluții de supraveghere video trebuie să respecte mai bine standardele și reglementările, adoptând în același timp o abordare de implementare treptată/etapată. Acesta din urmă ar trebui să permită o tranziție ușoară de la sisteme manuale, adică mediate de operator uman, la supravegherea vizuală complet automatizată, bazată pe IA. De asemenea, este necesară o implementare treptată a inteligenței bazate pe date, pornind de la reguli simple și trecând la tehnici de învățare automată mai sofisticate care ar putea detecta modele de atac mai complexe și asimetrice. O altă bună practică este implementarea de arhitecturi deschise care pot găzdui atât senzori de supraveghere viitori, cât și cei vechi, ca mijloc de a folosi funcționalități avansate la cel mai bun raport calitate-preț. În general, soluțiile moderne de supraveghere video pot fi foarte inovatoare.
articol preluat si tradus de pe: www.alliedtelesis.com
Securitate in Romania by VerifiES Security
Blogul nr 1 din industria de Securitate: Noutati si tendinte din industria de Securitate, Solutii de Securitate, Locuri de munca din industria de Securitate, Resurse utile, Topuri de Securitate
VerifiES Security – Eficienta in Securitate: Servicii Eficiente de Securitate la preturi corecte
Ajutam companiile in selectia si implementarea celor mai Eficiente Solutii de Securitate.
Consultanta de securitate: Design si proiectare solutii de securitate, Evaluare si selectie furnizori Securitate, Audit servicii si solutii de securitate, Optimizare bugete securitate, Evaluare eficienta si eficacitate programe de securitate, Politici si proceduri de securitate, Programe de loss prevention, Receptie si evaluare sisteme de securitate
Total Security Management: Proiectare sisteme Securitate si incendiu, Evaluare de risc la securitate fizica, Implementare solutii de Securitate, paza, sisteme de securitate, monitorizare alarme, Management de Securitate.