人工知能の高度な分析がアクセス制御システムに価値をもたらす

先進技術の選択肢が拡大するにつれ、業界は対処すべき問題があることを認識しています。

アクセス制御業界は、セキュリティ、効率、有効性を向上させるために人工知能 (AI) と高度な分析の採用が増加し、大きな変革を迎えようとしています。アクセス制御システムは、人、物理的空間、データ、リソースのセキュリティと完全性を確保するために重要です。テクノロジーが進化するにつれ、人工知能 (AI) と高度な分析をアクセス制御システムに統合することが大きな変革をもたらすでしょう。

しかし、過去数十年間、アクセス制御システムは静的なルールと権限に基づいており、攻撃者がそれらを簡単にバイパスでき、柔軟性、適応性、拡張性が制限されていると判断されてきました。その結果、業界は環境と世界の変化に対応するために考え方を適応させ、機能を追加してきました。しかし、ビデオ監視、訪問者管理、職場ソリューションなどの機能が追加されたとしても、多くの人は依然として、将来の展開には現実世界の脅威と戦うためのより積極的なアプローチが必要であると信じています。現在、人工知能 (AI) と高度な分析の出現により、アクセス制御システムに多大な価値と効率がもたらされ、セキュリティも向上しています。

AI を活用したアクセス制御システムは、変化する脅威を学習して適応することができ、脅威の侵害をより困難にしながら、一部の業界のベテランですら想像できなかったより高いレベルの保護を提供します。さらに、消費ギャップを埋め、新規および既存のプレーヤーに現状に挑戦する新たな思考を促すことができる、予測機能を備えたこのような積極的なソリューションを目にしたのはこれが初めてです。今現実的かつ賢明なアプローチが取られれば、電子セキュリティは再定義されるでしょう。

この記事では、人工知能と高度な分析がセキュリティ、効率、適応性を強化することでアクセス制御システムにどのように価値をもたらすことができるかを検討します。安全性と利便性の問題、コンテキスト化の価値、変化するアクセス制御システムと業界においてプライバシー、人口動態、インセンティブがどのように役割を果たすかについても議論されます。

人工知能と高度な分析とは何ですか?

人工知能は、学習や問題解決など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるインテリジェントなマシンを研究および開発するコンピューター サイエンスの分野です。 、そして意思決定。一方、高度な分析には、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して大規模なデータセットから洞察を抽出することが含まれます。これはアクセス コントロール システムとどのような関係があるのですか? 何ができ、どのように使用できますか?

Smithee Solutions LLC のコンバージェンス エンジニアである Rodney Thayer が、これらの質問やその他の質問について説明し、次のような答えを出します。人工知能を分解し、高度な分析に適しています。

Thayer 氏は次のように述べています:「高度な分析テクノロジーがアクセス制御システムの導入に検討する価値があるということに完全に同意します。私はそれを人工知能や機械学習のようなイベントの相関関係として考えることを好みます。」彼の答えは次のように述べています。アクセス制御システムで生成されたイベントとデータは、コストや時間の制約を受けることなく、エンドユーザーのビジネス成果とセキュリティ体制にプラスの有益な影響を与えることができます。または、少なくとも組織内の他の場所で使用できる利点と価値を提供します。

人工知能と高度な分析の利点

人工知能と高度な分析をアクセス制御システムに統合することで、組織は効率を高め、意思決定を改善し、新たな洞察と機会を獲得し、コストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。より具体的には、次のようなメリットがあります。

人工知能と高度な分析によるセキュリティの強化

不正アクセスの検出と防止: AI を活用した顔認識と生体認証 ユーザーの識別と認証が可能。機械学習アルゴリズムを使用したリアルタイムの異常検出により、不審なアクティビティを検出できます。

• 脅威の検出とプロアクティブな対応: インテリジェントな監視と動作分析を使用して、潜在的な脅威を特定できます。対照的に、予測分析を使用すると、潜在的なセキュリティ リスクを発生前に特定できます。
• 適応型アクセス制御: 状況に応じたアクセスの決定はユーザーの行動パターンに基づいて行うことができ、人工知能アルゴリズムを使用した動的なリスク評価を使用して、特定の状況のリスク レベルに基づいてアクセス制御ポリシーを動的に調整できます。

最も重要な改善点は、人工知能とアクセス制御を備えた監視ビデオの追加です。

自動化による効率の向上

• アクセス要求と承認プロセスの簡素化: 自動化されたアクセス プロビジョニングとプロビジョニング解除により、アクセスと承認プロセスを合理化できます。代わりに、事前定義されたルールに基づくインテリジェントなアクセス要求ルーティングにより、要求を適切な承認者にルーティングできます。
• インテリジェントなアクセス管理: AI 主導のポリシーの最適化と適用を使用して、アクセス ポリシーを一貫して効率的に適用できます。代わりに、自動アクセス再認証とコンプライアンスチェックを使用して、ユーザーのアクセスが常に最新であり、規制に準拠していることを確認できます。
• データ主導のリソース最適化に関する洞察: 高度な分析を使用してアクセス使用パターンを特定し、リソース割り当てを最適化し、コストを削減できます。

適応的でスケーラブルなアクセス制御を有効にする

• コンテキスト要因に基づく動的なアクセス制御: AI 主導のコンテキストによる決定は、ユーザーの場所、時刻に基づいて行うことができます。 アクセス制御決定は、時刻や使用するデバイスなどのさまざまな要因に基づいて行われます。
• 他のセキュリティ システムおよびデータ ソースとの統合: 人工知能と高度な分析を使用して他のセキュリティ システムおよびデータ ソースと統合し、セキュリティ環境のより包括的なビューを提供し、より多くの情報に基づいたアクセス制御の決定を行うことができます。

これらは、人工知能と高度な分析によってセキュリティを強化し、効率を向上させる方法のほんの一部です。これらのテクノロジーが進化するにつれて、より革新的で影響力のあるアプリケーションが登場することが期待されます。

人工知能と高度な分析の課題

データ プライバシーとセキュリティ

データ プライバシーとセキュリティは、人工知能と高度な分析が直面する 2 つの最大の課題です。これらのテクノロジーが成熟するにつれて、より多くの個人データが収集および分析できるようになります。このデータがどのように使用され、保護されるかが懸念事項となります。

また、この地域を統治する当局が誰になるのかという疑問も生じます。私たちは自らを統治するのでしょうか? 業界は積極的に行動するのでしょうか? それとも政府が国全体で GDPR のような規制を制定することを許可するのでしょうか?

人工知能と高度な分析がプライバシーを侵害する可能性のある方法は数多くあります。たとえば、AI 駆動の顔認識システムは、本人の知識や同意なしに個人を追跡できます。さらに、AI アルゴリズムを使用して、データセットから機密の個人情報を識別することもできます。

人工知能と高度な分析がプライバシーとセキュリティを尊重した方法で使用されるようにすることが重要です。データを保護するには、強力なデータ保護ポリシー、暗号化、その他のセキュリティ対策が必要です。

セキュリティ、プライバシー、利便性

しかし、その間に、別の会話が状況を変えています。セキュリティとプライバシー、またはセキュリティと利便性に関する従来のセキュリティの考え方にどのように対処すればよいでしょうか? どちらが先ですか?

アクセス コントロール エグゼクティブ ブリーフ CEO のリー オデス氏は、上記の質問に対して次のように答えています。業界の観点から見ると、「プライバシー」という言葉を強調しない限り、それは単なるセキュリティに関するものでした。その後、議論は変わり、プライバシーが叫ばれるようになりました。

「新しい事実と古い真実という 2 つの事実があります。」 、二項対立の会話をしたいと思うかもしれませんが、実際には両方です。セキュリティと利便性、セキュリティとプライバシーの議論では、常にセキュリティの方が重要です。

彼はさらに次のように付け加えました。「私たちは自己認識を示す必要があり、変化に脅威を感じないようにする必要があります。 「

言い換えれば、セキュリティ、プライバシー、利便性のバランスをとる方法を見つけなければなりません。これらの問題のバランスをとることは複雑な課題ですが、人工知能と高度な分析を責任を持って使用したい場合は、この問題を解決する必要があります。」

## James Connor、 Ambient.aiのエンタープライズパートナーシップ責任者は、コストを大幅に削減できる可能性を指摘し、「経営幹部にとって最も重要なことは、業界全体がテクノロジー、ハードウェア、ソフトウェアに取り組んでいることだ。投資をし、セキュリティチームを雇う」と語った。そしてSOCを構築します。しかし、最終的には毎日何万もの誤検知を排除するために人々にお金を払うことになった。しかし、業界が犯罪、侵害、その他の注目すべき事件に遭遇する可能性があるのは、遡って調査して初めてです。 「

規制

人工知能と高度な分析の規制もまた課題です。AI システムには明確な規制枠組みが必要です。これは、企業が人工知能の開発と導入の要件を理解する必要があることを意味します。」インテリジェンス システム、ルール、規制上のニーズが AI と高度な分析の導入の障壁となっています。ルールがわからないと、これらのテクノロジの採用と実装をためらう企業もあるかもしれません。

人工知能システムの規制枠組みを開発することは非常に重要です。この枠組みは、消費者と企業を保護する必要性と、イノベーションを促進する必要性のバランスをとる必要があります。 AI および高度な分析業界がどのように規制されるかについては不確実性があるかもしれませんが、同時に、AI は組織による HIPAA、GDPR、PCI DSS などの規制へのコンプライアンスの向上に役立ち、それによって罰金や罰則から組織を保護することができます。

人工知能と高度な分析の未来

人工知能と高度な分析は世界をどのように変えますか?

• パーソナライズされたエクスペリエンス: AI は、次の方法で製品へのアクセスを制御できます。エクスペリエンスをパーソナライズするための推奨事項やサービス。これにより、セキュリティが強化され、時間とお金が節約され、探しているものをより簡単に見つけるのにも役立ちます。
• より効率的に生活する: 人工知能は生活をより効率的にし、タスクを自動化したり、単独では得られない洞察を提供したりすることで意思決定の向上に役立ちます。

人工知能と高度な分析の倫理的影響は何ですか?

• 偏見と差別: AI システムはデータセットでトレーニングされており、それらのデータセットに偏りがあれば、人工的であると考えられます。諜報システムにも偏りがある可能性があります。これにより、AI システムが不公平、差別的、または単に間違った決定を下す可能性があります。
• 仕事が奪われる: これまで人間が行っていたタスクを機械が実行できるようになるため、人工知能と高度な分析によって仕事が置き換えられる可能性があります。これは組織、コミュニティ、経済に非常に深刻な影響を与える可能性があります。

人工知能と高度な分析の将来に備えるにはどうすればよいですか?

• 人工知能と高度な分析について学びましょう: これらのテクノロジーがどのように機能し、その機能がどのように機能するかを理解することが重要です。潜在的な影響。これは、これらのテクノロジーを使用して情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
• 人工知能と高度な分析の使用に関する倫理ガイドラインを作成する: 人工知能と高度な分析の使用に関する倫理ガイドラインを作成します。これは、これらのテクノロジーを責任を持って使用するのに役立ちます。
• 研究開発への投資: 人工知能と高度な分析が確実に活用されるように研究開発に投資します。これは、これらのテクノロジーが問題を解決し、生活を改善するために確実に使用されるようにするのに役立ちます。

コナー氏は、ビデオがアクセス制御およびセキュリティ業界における人工知能と高度な分析の受け入れと導入に影響を与える最大の触媒であり要因になると信じています

「最高のテクノロジー アプローチ問題を解決する 何ですか? ビデオがおそらく最善です。世界を文脈化し、世界を理解するという問題を自然はどのように解決しますか? ビデオを諦めたいですか? 世界を理解する最良の方法が提供されます。技術的には、再現したくなるでしょう。 「これ。ドアが開いていることと、警報が鳴っているドアの違いを他にどうやって見分けるのでしょうか?」

現実には、人工知能と高度な分析がビデオを使用して周囲の世界を理解できるため、コストが大幅に削減されます。制御システムを桁違いに改善し、以前は想像もできなかった問題解決能力と意思決定能力を明らかにします。これはゲームチェンジャーであり、アクセス制御機能を強化します。

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