Tecnologia di sicurezza con intelligenza artificiale

L'IA può essere definita come la prestazione tecnica che consente a dati, sensori e processi di riconoscere modelli o correlazioni con l'aiuto di algoritmi orientati all'obiettivo desiderato, o anche di eseguire processi di conoscenza in modo autoapprendente attraverso l'arricchimento dei dati in diversi livelli e di attivare allarmi o avviare altre reazioni in base al risultato del rilevamento. A seconda della capacità, si distinguono due fasi dell'IA: il riconoscimento dei modelli come apprendimento automatico e la capacità nota come reti neurali artificiali o apprendimento profondo, che utilizza telecamere e sistemi audio ad altissima risoluzione o la tecnologia dei sensori corrispondenti per ampliare il rilevamento in modo autoapprendente e riconoscere modelli che l'uomo non può semplicemente vedere o sentire. L'intelligenza artificiale è in grado di supportare efficacemente gli esseri umani nei processi cognitivi e decisionali e di integrare le loro capacità. Può anche calcolare la probabilità e la forza proporzionale delle singole causalità per mezzo di correlazioni nell'ambito di possibili causalità date. Ma non può sostituire l'intelligenza umana, che incorpora circostanze non sistemiche, intuizione, volontà e creatività nel processo decisionale, anche se Paul Thagard, nel suo recente libro "Bots and Beasts" (1), ritiene che gli esseri umani non siano l'unico metro di giudizio quando si tratta del pieno potenziale che i computer potranno un giorno dispiegare.

IA delle singole tecnologie

Anche la tecnologia della sicurezza trae grandi vantaggi dall'IA. Ciò sarà dimostrato di seguito per alcune tecnologie e i loro campi di applicazione con alcuni esempi. L'ottimizzazione dell'analisi delle immagini nella tecnologia video attraverso l'IA è ben nota. Lo spettro dell'analisi delle immagini controllata da algoritmi intelligenti spazia dal riconoscimento dei modelli, che in singoli casi supera la visione umana, per mezzo di registrazioni ad alta risoluzione, ai processi di apprendimento auto-ottimizzanti per il riconoscimento di forme comportamentali e cambiamenti dell'immagine, fino all'attivazione automatica degli allarmi basata sul rilevamento intelligente. I processori su cui viene eseguita l'analisi intelligente dei dati convertono le immagini in movimento direttamente nella telecamera nei formati di dati richiesti. (2) Nella biometria, l'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il riconoscimento facciale. Grazie ad algoritmi intelligenti, l'analisi dell'immagine del volto viene eseguita sia nella telecamera, confrontandola con una blacklist o una whitelist, sia su un server, combinandola con migliaia di immagini provenienti da un database. L'intelligenza artificiale aumenta anche le prestazioni della tecnologia dei sensori. Questo vale per le telecamere a immagine, termiche e a infrarossi, nonché per la tecnologia dei sensori laser, radar, LiDAR e RFID. La dipendenza della tecnologia robotica dall'IA va da sé. Algoritmi sempre più intelligenti consentono al robot di sicurezza di percepire irregolarità e ostacoli, rilevare i pericoli derivanti da gas e altre sostanze chimiche, documentare tali condizioni e avviare reazioni. L'intelligenza artificiale ha trovato spazio anche nella tecnologia crittografica. La crittografia quantistica è considerata assolutamente sicura. Ogni attacco di intercettazione modifica la sequenza di bit del codice quantistico e porta automaticamente alla generazione di una nuova chiave quantistica.

L'intelligenza artificiale nelle applicazioni di sicurezza

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante nel controllo degli accessi. L'autorizzazione all'accesso viene trasferita digitalmente su un badge RFID e controllata e aggiornata al terminale di ingresso da un lettore di aggiornamento. L'autorizzazione all'accesso, le eventuali restrizioni all'accesso a determinate aree interne, particolarmente sensibili, e la gestione dei visitatori sono collegate tra loro. L'accesso alle aree altamente sensibili è dotato di autenticazione a due fattori. La verifica dell'identità può essere effettuata confrontando le caratteristiche biometriche. Un robot si occupa di accogliere il visitatore e di assisterlo nel processo di registrazione. Per il controllo degli accessi, il riconoscimento delle targhe attraverso la videosorveglianza è un mezzo collaudato. Con il lettore ad ampio raggio per barriere, cancelli avvolgibili o ingressi di garage, i transponder vengono letti anche dal veicolo sulla base dell'altissima frequenza.

L'autorizzazione all'ingresso può essere collegata al controllo del veicolo nell'area controllata e all'assegnazione di un posto auto. Una protezione perimetrale efficace consiste in una componente meccanica (muro o recinzione) e nel monitoraggio elettronico degli attacchi tramite distruzione o scavalcamento. È possibile utilizzare diverse tecnologie di sensori (videosorveglianza, radar, LiDAR, cablaggi nella recinzione o sotto il terreno), ottimizzate nelle loro funzioni di rilevamento, resistenza ai falsi allarmi e tracciamento di un malintenzionato da parte dell'intelligenza artificiale che utilizza un preciso riconoscimento dei modelli, la determinazione degli oggetti, il riconoscimento della direzione e il tracciamento da parte di sistemi di telecamere in rete. In particolare, la combinazione di telecamere PTZ multispettrali e radar aumenta la probabilità di rilevamento e riduce i falsi allarmi. (3) La densità minima di risoluzione è specificata nella norma DIN EN 62676-4. L'intelligenza artificiale garantisce un tasso di falsi allarmi prossimo allo zero. (4) In un sistema di rilevamento delle intrusioni, i meccanismi di dissuasione sono attivati dall'illuminazione, dal controllo delle telecamere e da avvisi acustici tramite un sistema di diffusione sonora. I locali della fabbrica, ma anche quelli spazialmente distanti, possono essere monitorati da droni la cui tecnologia video integrata è dotata dell'intelligenza artificiale spiegata sopra. Le informazioni sulle immagini possono essere valutate già durante il live stream e memorizzate a prova di manomissione. Il rilevamento degli incendi è ottimizzato dall'intelligenza artificiale. Ad esempio, il sistema ModulaLaser di Edwards funziona con algoritmi per la soppressione della polvere. L'adattamento automatico alle rispettive condizioni ambientali garantisce la massima sensibilità, soglie di allarme ottimali e bassi tassi di falsi allarmi.

Monitorando la camera di misurazione interna del rivelatore e il filtro antipolvere che la precede, l'AI può regolare continuamente e automaticamente i parametri operativi per contrastare la contaminazione. (5) Anche il sistema di rilevamento incendi Aviotec di Bosch funziona sulla base di algoritmi di intelligenza artificiale in grado di rilevare incendi e fumo in condizioni atmosferiche e di luce variabili. Il sistema di sensori IQ Firewatch, sviluppato da IQ Wireless GmbH, può essere utilizzato anche in qualsiasi condizione atmosferica e rileva il fumo fino a 60 km di distanza. Può quindi essere utilizzato in particolare per il rilevamento precoce degli incendi boschivi e industriali. (7) Il sistema copre una gamma spettrale da 400 a 1100 nanometri attraverso una combinazione di diversi sensori, in modo che il suo "potere visivo" superi quello dell'occhio umano. Anche la tecnologia dei centri di controllo viene ulteriormente ottimizzata dall'intelligenza artificiale. In particolare, i centri di controllo con sistemi software diversi possono essere collegati automaticamente tramite interfacce digitali utilizzando algoritmi intelligenti. L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'organizzazione della manutenzione e dell'assistenza per tutti i sistemi di sicurezza. Sulla base di tutti i dati disponibili del processo di progettazione e dell'intero ciclo di vita, dal funzionamento in corso alle condizioni operative e ambientali, il processo di "manutenzione predittiva" basato sull'intelligenza artificiale calcola il momento ottimale per la manutenzione e l'assistenza. In questo modo è possibile evitare un guasto al sistema e una costosa interruzione delle operazioni. Anche l'analisi predittiva è diventata possibile grazie all'IA, ad esempio nell'ottimizzazione della gestione del controllo degli accessi ai grandi eventi attraverso il riconoscimento e la gestione efficace dei flussi di visitatori, il calcolo predittivo del flusso di traffico e il rilevamento di eventuali sviluppi di panico. (8)

Prospettive

Il livello di prestazioni dell'IA continuerà a crescere in futuro, con cicli di innovazione sempre più brevi. Questo vale in particolare per i sistemi di autoapprendimento e per l'uso dei Big Data per la conoscenza predittiva e i processi di prevenzione. È quindi sensato, sia a livello aziendale che da parte delle istituzioni scientifiche e del governo, promuovere ulteriormente la ricerca e lo sviluppo dell'IA. (9) Allo stesso tempo, si sta lavorando per standardizzare l'IA e consentire la certificazione. Ad esempio, un gruppo di lavoro dell'Ufficio federale tedesco per la sicurezza informatica (BSI) e dell'Istituto Fraunhofer per l'analisi intelligente e i sistemi informativi sta lavorando alla definizione di principi e criteri di test standardizzati per i sistemi di intelligenza artificiale. (10) Il TÜV Süd AG si sta preparando a certificare l'IA. (11) In un sondaggio condotto dall'associazione TÜV su più di 1.000 persone, in cui si chiedeva se la regolamentazione dell'IA fosse sensata, il 90% degli intervistati ha risposto in modo affermativo e ha chiesto una regolamentazione legale. Nel frattempo, la Commissione europea ha presentato una bozza di regolamento che limita l'uso dell'IA nella videosorveglianza. (12) Anche il Parlamento europeo vuole regolamentare in modo più incisivo l'IA e vietare le banche dati per il riconoscimento facciale o la polizia predittiva.

Il controllo dell'identità in un sistema di controllo degli accessi può essere effettuato anche attraverso il confronto delle caratteristiche biometriche. In questo modo, l'autorizzazione all'accesso con una classica tessera RFID diventa un'autenticazione a due fattori.

L'uso di potenti termocamere nel sistema antincendio consente di rilevare le più piccole sacche di brace grazie alla loro elevata risoluzione geometrica.

Letteratura
1) The MIT Press, Cambridge 2021
2) Analisi dei bordi
3) GIT Security, Newsletter del 20.10.2021
4) Il Servizio di sicurezza (DSD),
Edizione 1-2021, pag. 18-20
5) GIT Security, Edizione 8-2021,
S. 66/67
6) GIT Security, Edizione 10-2021, pag. 96/97
7) Rapporto s+s, numero 2-2021, pag. 50-55
8) Con il "Parsifal" di G2K Group GmbH, ad esempio, è possibile combinare sulla stessa piattaforma diverse applicazioni nel settore del controllo degli accessi.
9) Questo viene fatto, ad esempio, attraverso la linea guida di finanziamento "AI nella ricerca sulla sicurezza civile II" emessa dal Ministero federale tedesco dell'Istruzione e della Ricerca (BMBF) nel maggio 2021, dopo la prima linea guida emessa nell'agosto 2019. L'obiettivo di questa linea guida è, tra l'altro, quello di garantire che i metodi di AI siano utilizzati più ampiamente nella gestione del rischio e nella valutazione dei dati di massa.
10) GIT Security, Edizione 9-2021, pag. 6
11) Netzpolitik.org dal 23.10.2021
12) FAZ del 22.02.2022
13) Forum sulla sicurezza, numero 2-2021, pag. 35

Questo articolo tecnico è apparso nell'edizione stampata SicherheitsForum 2-2022. Volete leggere gli articoli di questa edizione?

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