Technique de sécurité avec intelligence artificielle

L'IA peut être définie comme la capacité technique de rendre des données, des capteurs et des processus capables de reconnaître des modèles ou des corrélations à l'aide d'algorithmes orientés vers l'objectif souhaité, voire d'effectuer des processus de connaissance par auto-apprentissage grâce à un enrichissement des données en plusieurs couches et de déclencher des alarmes ou d'autres réactions en fonction du résultat de la détection. Selon les performances, on distingue deux phases de l'IA : la reconnaissance des formes en tant que machine learning et la capacité, appelée réseaux neuronaux artificiels ou deep learning, d'étendre la détection de manière auto-apprenante à l'aide de caméras et de systèmes audio à très haute résolution ou de capteurs correspondants et de reconnaître des formes que les humains ne peuvent pas simplement voir ou entendre. L'IA est en mesure d'assister efficacement l'homme dans les processus de connaissance et de décision et de compléter ses capacités. Elle peut même calculer la probabilité et la force proportionnelle de certaines causalités au moyen de corrélations dans le cadre de causalités possibles prédéfinies. Mais elle ne peut pas remplacer l'intelligence humaine, qui intègre des circonstances extérieures au système, l'intuition, la volonté et la créativité dans le processus de décision, même si Paul Thagard estime, dans son livre récemment paru sur les "Bots and Beasts" (1), que l'homme n'est pas la seule référence lorsqu'il s'agit d'évaluer le plein potentiel que les ordinateurs développeront peut-être un jour.

IA de technologies individuelles

La technique de sécurité profite elle aussi largement de l'IA. C'est ce que nous allons démontrer ci-après à l'aide de quelques exemples pour certaines technologies et leurs domaines d'application. Tout le monde connaît l'optimisation de l'analyse d'image dans la technologie vidéo par l'IA. L'éventail de l'analyse d'images commandée par des algorithmes intelligents s'étend de la reconnaissance de modèles dépassant dans certains cas la capacité visuelle de l'homme au moyen d'enregistrements à haute résolution jusqu'au déclenchement automatisé d'alarmes basé sur la détection intelligente, en passant par des processus d'apprentissage auto-optimisés de la reconnaissance de formes de comportement et de modifications d'images. Les processeurs sur lesquels est effectuée l'analyse intelligente des données convertissent les images animées dans les formats de données nécessaires directement dans la caméra. (2) Dans le domaine de la biométrie, l'IA a révolutionné la reconnaissance faciale. Grâce à des algorithmes intelligents, l'analyse des images faciales s'effectue soit dans la caméra en les comparant à une "liste noire" (liste de blocage) ou à une "liste blanche" (liste d'autorisation), soit sur un serveur en comparant des milliers d'images d'une base de données. L'IA augmente également la performance de la technologie des capteurs. C'est le cas des caméras d'imagerie, thermiques et infrarouges, ainsi que des capteurs laser, radar, LiDAR et RFID. La dépendance de la technologie robotique à l'IA va de soi. Des algorithmes de plus en plus intelligents permettent aux robots de sécurité de percevoir les irrégularités et les obstacles, de détecter les dangers liés aux gaz et autres produits chimiques, de documenter de telles situations et de déclencher des réactions. L'IA a également fait son entrée dans la technologie de cryptage. La cryptographie quantique est considérée comme absolument sûre. Chaque écoute modifie la séquence de bits du code quantique et entraîne automatiquement la génération d'une nouvelle clé quantique.

L'IA dans les applications de sécurité

L'IA joue un rôle important dans le contrôle d'accès. L'autorisation d'accès est transférée numériquement sur un badge RFID, puis vérifiée et actualisée sur le terminal d'entrée par un lecteur de mise à jour. L'autorisation d'accès, les éventuelles restrictions d'accès à certaines zones intérieures, notamment sensibles, et la gestion des visiteurs sont reliées entre elles. L'accès aux zones hautement sensibles est soumis à une authentification à deux facteurs. La vérification de l'identité peut se faire par comparaison de caractéristiques biométriques. L'accueil d'un visiteur et son assistance lors du processus d'inscription sont assurés par un robot. Pour le contrôle d'accès, l'enregistrement des plaques d'immatriculation par vidéosurveillance est un moyen éprouvé. Avec le lecteur longue portée pour les barrières, les portes roulantes ou les accès aux garages, les transpondeurs sont également lus depuis le véhicule sur la base d'une ultra haute fréquence.

L'autorisation d'entrée peut être liée à la commande du véhicule dans la zone de contrôle et à l'attribution d'une place de stationnement. Une protection efficace du périmètre se compose d'un élément mécanique (mur ou clôture) et d'une surveillance électronique des attaques par destruction ou franchissement. Différentes technologies de capteurs peuvent être utilisées (vidéosurveillance, radar, LiDAR, câblage dans la clôture ou sous le sol), dont les fonctions de détection, de résistance aux fausses alertes et de suivi d'un malfaiteur intrus sont optimisées par l'IA au moyen d'une reconnaissance précise des formes, de la détermination d'objets, de la reconnaissance de la direction et du suivi par des systèmes de caméras en réseau. En particulier, la combinaison de caméras PTZ multispectrales et de radars augmente la probabilité de détection et réduit les fausses alertes. (3) La densité de résolution minimale est définie dans la norme DIN EN 62676-4. L'IA assure un taux de fausses alertes proche de zéro. (4) Dans un système de détection d'intrusion, les mécanismes de dissuasion sont activés par l'éclairage, la commande des caméras et les avertissements sonores via un système de sonorisation. Le site de l'usine, mais aussi des sites plus éloignés, peuvent être surveillés par des drones dont la technologie vidéo intégrée est dotée de l'IA décrite précédemment. Les informations sur les images peuvent être évaluées et enregistrées de manière inviolable pendant le flux de données en direct. La détection d'incendie est optimisée par l'IA. Par exemple, le système ModulaLaser d'Edwards fonctionne avec des algorithmes de suppression de la poussière. L'adaptation automatique aux conditions environnementales respectives garantit une sensibilité maximale, des seuils d'alarme optimaux et un faible taux de fausses alarmes.

En surveillant la chambre de mesure interne du détecteur et le filtre à poussière qui la précède, l'IA peut adapter automatiquement et en permanence les paramètres de fonctionnement afin de lutter contre la contamination. (5) Le système de détection d'incendie Aviotec de Bosch fonctionne également sur la base d'algorithmes d'IA capables de détecter le feu et la fumée dans des conditions météorologiques et d'éclairage changeantes. Et le système de capteurs IQ Firewatch développé par IQ Wireless GmbH peut également être utilisé dans toutes les conditions météorologiques et détecte la fumée jusqu'à une distance de 60 km. Il peut donc être utilisé notamment pour la détection précoce d'incendies de forêt et d'incendies industriels. (7) Grâce à une combinaison de différents capteurs, le système couvre une plage spectrale de 400 à 1100 nanomètres, de sorte que sa "puissance visuelle" dépasse celle de l'œil humain. L'IA permet également d'optimiser la technologie des centres de contrôle. Les centres de contrôle peuvent notamment être reliés de manière automatisée à différents systèmes logiciels via des interfaces numériques à l'aide d'algorithmes intelligents. Pour toutes les installations techniques de sécurité, l'organisation de l'entretien et de la maintenance est révolutionnée par l'IA. Sur la base de toutes les données disponibles issues du processus de construction et de l'ensemble du cycle de vie, de l'exploitation en cours, des conditions d'utilisation et des conditions ambiantes, le moment optimal pour la maintenance et l'entretien est calculé dans le cadre du processus de "maintenance prédictive" basé sur l'IA. Cela permet d'éviter une panne de l'installation et une interruption de service coûteuse. L'analyse prédictive est également devenue possible grâce à l'IA, par exemple pour l'optimisation de la gestion de l'accès et du contrôle d'accès lors de grandes manifestations, grâce à la détection et à la gestion efficace des flux de visiteurs, aux calculs prévisionnels du flux de circulation et à la détection d'un éventuel mouvement de panique. (8)

Perspectives

Le niveau de performance de l'IA continuera d'augmenter à l'avenir, avec des cycles d'innovation toujours plus courts. Cela vaut en particulier pour les systèmes d'auto-apprentissage et l'utilisation de données volumineuses pour des processus de connaissance et de prévention prédictifs. Il est donc judicieux d'encourager la poursuite de la recherche et du développement de l'IA, tant au niveau des entreprises que des institutions scientifiques et de l'État. (9) Parallèlement, des travaux sont en cours pour normaliser l'IA et permettre sa certification. Ainsi, un groupe de travail de l'Office fédéral allemand de la sécurité des technologies de l'information (BSI) et de l'Institut Fraunhofer pour les systèmes d'analyse et d'information intelligents s'emploie à définir des bases de test et des critères pour les systèmes d'IA qui soient prêts à être normalisés. (10) Et TÜV Süd AG se prépare à certifier l'IA. (11) Lors d'une enquête menée par l'association TÜV auprès de plus de 1000 personnes pour savoir si une réglementation de l'IA avait un sens, 90% des personnes interrogées ont répondu par l'affirmative et ont demandé une réglementation légale. Entre-temps, il existe un projet de règlement de la Commission européenne qui limite l'utilisation de l'IA dans la vidéosurveillance. (12) Et le Parlement européen veut lui aussi réglementer davantage l'IA et interdire les bases de données pour la reconnaissance faciale ou le "Predictive Policing".

La vérification de l'identité lors d'un contrôle d'accès peut en outre être effectuée par la comparaison de caractéristiques biométriques. Ainsi, l'autorisation d'accès avec une carte RFID classique devient une authentification à deux facteurs.

L'utilisation de caméras thermiques performantes dans le système de protection incendie permet de détecter les plus petites braises grâce à leur haute résolution géométrique.

Littérature
1) The MIT Press, Cambridge 2021
2) Analyses en périphérie
3) Sécurité GIT, lettre d'information du 20.10.2021
4) Le service de sécurité (DSD),
Édition 1-2021, p. 18-20
5) GIT Sécurité, édition 8-2021,
S. 66/67
6) GIT Sicherheit, édition 10-2021, p. 96/97
7) s+s report, édition 2-2021, p. 50-55
8) Ainsi, le "Parsifal" de G2K Group GmbH permet de combiner sur la même plateforme différentes applications dans le domaine du contrôle d'accès et de l'accès.
9) C'est ce que fait par exemple le ministère fédéral allemand de l'Éducation et de la Recherche (BMBF) avec la directive de promotion "IA dans la recherche sur la sécurité civile II", qui fait suite à la première directive d'août 2019. L'objectif de cette directive est notamment de faire en sorte que les méthodes d'IA soient plus largement utilisées dans la gestion des risques et dans l'évaluation des données de masse.
10) GIT Sicherheit, édition 9-2021, p. 6
11) Netzpolitik.org du 23.10.2021
12) FAZ du 22.02.2022
13) Forum sur la sécurité, édition 2-2021, p. 35

Cet article spécialisé est paru dans l'édition papier de SicherheitsForum 2-2022. Vous souhaitez lire les articles de cette édition ?

Alors fermez tout de suite ici un abonnement.