Analitis Lanjutan Kecerdasan Buatan Membawa Nilai kepada Sistem Kawalan Akses

Apabila pilihan teknologi canggih berkembang, industri memahami bahawa terdapat isu yang perlu ditangani.

Industri kawalan akses akan mengalami transformasi besar dengan peningkatan penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan analisis lanjutan untuk meningkatkan keselamatan, kecekapan dan keberkesanan. Sistem kawalan akses adalah penting untuk memastikan keselamatan dan integriti orang, ruang fizikal, data dan sumber. Apabila teknologi berkembang, menyepadukan kecerdasan buatan (AI) dan analitik lanjutan ke dalam sistem kawalan akses akan menjadi pengubah permainan.

Tetapi sejak beberapa dekad yang lalu, sistem kawalan akses telah berdasarkan peraturan dan kebenaran statik, yang menentukan bahawa penyerang boleh memintasnya dengan mudah dan terhad dalam fleksibiliti, kebolehsuaian dan kebolehskalaan. Akibatnya, industri telah menyesuaikan pemikirannya dan menambah ciri dan keupayaan untuk bertindak balas terhadap perubahan persekitaran dan dunia. Tetapi walaupun dengan penambahan ciri seperti pengawasan video, pengurusan pelawat dan penyelesaian tempat kerja, ramai yang masih percaya penggunaan masa hadapan akan memerlukan pendekatan yang lebih proaktif untuk memerangi ancaman dunia sebenar. Kini, kemunculan kecerdasan buatan (AI) dan analisis lanjutan telah membawa nilai dan kecekapan yang luar biasa kepada sistem kawalan akses, serta keselamatan yang dipertingkatkan.

Sistem kawalan akses berkuasa AI boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan perubahan ancaman, menjadikannya lebih sukar untuk dilanggar sambil memberikan tahap perlindungan yang lebih tinggi yang tidak dapat dibayangkan oleh sesetengah veteran industri. Lebih-lebih lagi, ini adalah kali pertama kami melihat penyelesaian ramalan dan proaktif sedemikian yang boleh merapatkan jurang penggunaan dan memberi inspirasi kepada pemikiran baharu daripada pemain baharu dan sedia ada untuk mencabar status quo. Jika pendekatan yang realistik dan berhemat diambil sekarang, keselamatan elektronik akan ditakrifkan semula.

Artikel ini meneroka cara kecerdasan buatan dan analitik lanjutan boleh membawa nilai kepada sistem kawalan akses dengan meningkatkan keselamatan, kecekapan dan kebolehsuaian. Isu keselamatan dan kemudahan, nilai kontekstualisasi, dan cara privasi, demografi dan insentif memainkan peranan dalam perubahan sistem kawalan akses dan industri juga akan dibincangkan.

Apakah Kecerdasan Buatan dan Analitis Lanjutan

Kecerdasan Buatan ialah cabang sains komputer yang mengkaji pembangunan mesin pintar yang mampu melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penyelesaian masalah dan membuat keputusan. Analitis lanjutan, sebaliknya, melibatkan penggunaan algoritma statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak cerapan daripada set data yang besar. Apakah kaitannya dengan sistem kawalan akses? Apakah yang boleh dilakukannya, dan bagaimana ia boleh digunakan

Rodney Thayer, Jurutera Fusion di Smithee Solutions LLC, membincangkan soalan ini dan soalan lain, dengan jawapan yang membolehkan seseorang memecahkan di mana? kecerdasan buatan dan analisis lanjutan boleh digunakan seks.

Thayer berkata: "Saya benar-benar bersetuju bahawa teknologi analitik lanjutan patut dipertimbangkan untuk penggunaan sistem kawalan akses. Saya lebih suka menganggapnya sebagai korelasi peristiwa, seperti kecerdasan buatan atau pembelajaran mesin, jawapannya menunjukkan bahawa dalam sistem kawalan akses Peristiwa itu." dan data yang dijana, tanpa kekangan kos atau masa, boleh dikaitkan untuk memberi kesan positif dan berfaedah ke atas hasil perniagaan pengguna akhir dan postur keselamatan mereka. Atau, sekurang-kurangnya memberikan faedah dan nilai yang boleh digunakan di tempat lain dalam organisasi.

Faedah Kecerdasan Buatan dan Analitis Lanjutan

Dengan menyepadukan Kecerdasan Buatan dan Analitis Lanjutan ke dalam sistem kawalan akses, organisasi boleh meningkatkan kecekapan, menambah baik pembuatan keputusan, memperoleh cerapan dan peluang baharu, mengurangkan kos dan meningkatkan pengalaman pengguna. Lebih khusus lagi, faedah akan termasuk:

Keselamatan yang dipertingkatkan melalui AI dan analitik lanjutan

Kesan dan cegah akses tanpa kebenaran: Pengecaman muka dikuasakan AI dan pengesahan biometrik boleh mengenal pasti dan mengesahkan pengguna semasa menggunakan pengesanan anomali masa nyata dengan algoritma pembelajaran mesin boleh mengesan aktiviti yang mencurigakan.

• Pengesanan Ancaman dan Respons Proaktif: Pemantauan pintar dan analisis tingkah laku boleh digunakan untuk mengenal pasti potensi ancaman. Sebaliknya, analitik ramalan boleh digunakan untuk mengenal pasti potensi risiko keselamatan sebelum ia berlaku.
• Kawalan Akses Suai: Keputusan akses situasi boleh dibuat berdasarkan corak tingkah laku pengguna, manakala penilaian risiko dinamik menggunakan algoritma kecerdasan buatan boleh digunakan untuk melaraskan dasar kawalan akses secara dinamik berdasarkan tahap risiko situasi tertentu.

Peningkatan yang paling penting ialah menambah video pengawasan dengan kecerdasan buatan dan kawalan akses.

Tingkatkan kecekapan melalui automasi

• Memperkemas permintaan akses dan proses kelulusan: Peruntukan dan nyahperuntukan akses automatik boleh menyelaraskan proses akses dan kelulusan. Sebaliknya, penghalaan permintaan akses pintar berdasarkan peraturan yang dipratentukan boleh menghalakan permintaan kepada pelulus yang sesuai.
• Pengurusan Capaian Pintar: Pengoptimuman dan penguatkuasaan dasar dipacu AI boleh digunakan untuk memastikan dasar akses dikuatkuasakan secara konsisten dan cekap. Sebaliknya, pensijilan semula akses automatik dan semakan pematuhan boleh digunakan untuk memastikan akses pengguna sentiasa terkini dan mematuhi peraturan.
• Cerapan pengoptimuman sumber terdorong data: Analitis lanjutan boleh digunakan untuk mengenal pasti corak penggunaan akses untuk mengoptimumkan peruntukan sumber dan mengurangkan kos. Kawalan akses dinamik berdasarkan faktor kontekstual: Keputusan kontekstual dipacu AI boleh berdasarkan pengguna Buat keputusan kawalan akses berdasarkan faktor seperti lokasi, masa dalam hari dan peranti yang digunakan.

Sepadukan dengan sistem keselamatan dan sumber data lain: Kecerdasan buatan dan analitik lanjutan boleh digunakan untuk menyepadukan dengan sistem keselamatan dan sumber data lain untuk memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang persekitaran keselamatan dan membuat keputusan kawalan akses yang lebih bijak membuat.

Ini hanyalah beberapa cara kecerdasan buatan dan analitik lanjutan boleh meningkatkan keselamatan dan meningkatkan kecekapan. Apabila teknologi ini berkembang, jangkakan untuk melihat aplikasi yang lebih inovatif dan berkesan.
• Cabaran Kecerdasan Buatan dan Analitis Lanjutan
• Privasi dan Keselamatan Data

Privasi dan keselamatan data adalah dua daripada cabaran terbesar yang dihadapi Kecerdasan Buatan dan Lanjutan Cabaran analitis. Apabila teknologi ini matang, lebih banyak data peribadi boleh dikumpul dan dianalisis. Cara data ini digunakan dan dilindungi akan menjadi perkara yang membimbangkan.

Ia juga menimbulkan persoalan tentang siapa yang akan menjadi pihak berkuasa yang mentadbir kawasan ini. Adakah kita akan mentadbir diri kita sendiri? Atau adakah kita akan membenarkan kerajaan menggubal peraturan seperti GDPR di seluruh negara? . Sebagai contoh, sistem pengecaman muka dipacu AI boleh menjejaki individu tanpa pengetahuan atau persetujuan mereka. Selain itu, algoritma AI boleh digunakan untuk mengenal pasti maklumat peribadi yang sensitif daripada set data.

Adalah penting untuk memastikan bahawa kecerdasan buatan dan analitik lanjutan digunakan dengan cara yang menghormati privasi dan keselamatan. Dasar perlindungan data yang kukuh, penyulitan dan langkah keselamatan lain diperlukan untuk melindungi data.

Keselamatan, Privasi dan Kemudahan

Tetapi dalam pada itu, perbualan lain mengubah landskap. Bagaimanakah kita menangani pemikiran keselamatan tradisional tentang keselamatan vs. privasi, atau keselamatan vs. kemudahan yang mana didahulukan? Sebelum ini, dari perspektif industri, ia hanya mengenai keselamatan, melainkan jika seseorang menekankan perkataan 'privasi' Kemudian perbincangan beralih dan privasi menjadi seruan rali "Dua kebenaran, fakta baru dan fakta lama, walaupun kita mungkin ingin mempunyai perbualan binari, sebenarnya kedua-duanya. Dalam perbincangan tentang keselamatan berbanding kemudahan, keselamatan berbanding privasi, keselamatan sentiasa lebih penting. ”

Beliau menambah: “Kita perlu menunjukkan kesedaran diri dan tidak berasa terancam dengan perubahan. ”

Dalam erti kata lain, kita mesti mencari jalan untuk mengimbangi keselamatan, privasi dan kemudahan Mengimbangi isu ini adalah satu cabaran yang kompleks, tetapi jika kita ingin memastikan penggunaan kecerdasan buatan yang bertanggungjawab dan analisis Lanjutan mesti diselesaikan masalah ini. Jika set data ini berat sebelah, sistem AI akan mempunyai kecenderungan yang sama, yang boleh menyebabkan sistem AI membuat keputusan yang tidak adil atau diskriminasi

Thayer menasihati: “Amanah, tetapi Untuk mengesahkan. Pastikan anda mengesahkan penyelesaian AI. Bolehkah ia benar-benar membezakan antara seseorang yang keluar dari gim dan orang yang berada di dalam bangunan dengan senjata berpotensi?"

Dia menambah: "Jangan biarkan AI atau analitik mengalih perhatian daripada asas-asas perhatian keselamatan infrastruktur. Jangan menganggap bahawa jurutera yang membina kecerdasan buatan memahami keselamatan maklumat. ”

Penting untuk menangani berat sebelah dalam sistem AI Ini boleh dicapai dengan menggunakan set data yang kurang berat sebelah, menggunakan algoritma yang lebih kompleks dan memantau sistem AI untuk tanda-tanda bias perkongsian perusahaan di Ambient.ai, menunjukkan keupayaan untuk mengurangkan kos dengan ketara, dengan berkata: "Perkara yang paling penting untuk C-suite ialah industri secara keseluruhan adalah Melabur dalam teknologi, perkakasan dan perisian, mengupah pasukan keselamatan dan membina SOC. Tetapi ia akhirnya membayar orang untuk menghapuskan puluhan ribu positif palsu setiap hari. Tetapi industri mungkin tersandung pada jenayah, pelanggaran, atau insiden penting lain hanya apabila kami kembali dan menyiasat. ”

regulation

Kawal selia kecerdasan buatan dan analitik lanjutan ialah satu lagi cabaran sistem AI perlu mempunyai rangka kerja kawal selia yang jelas Ini bermakna perusahaan perlu memahami Peraturan pembangunan dan penggunaan untuk sistem AI, keperluan kawal selia adalah penghalang untuk menggunakan AI dan analitik lanjutan, dan sesetengah perniagaan mungkin teragak-agak untuk menerima pakai dan melaksanakan teknologi ini jika mereka tidak pasti dengan peraturan.

Adalah sangat penting untuk membangunkan rangka kerja kawal selia untuk sistem kecerdasan buatan. Rangka kerja ini harus mengimbangi keperluan untuk melindungi pengguna dan perniagaan dengan keperluan untuk menggalakkan inovasi. Walaupun mungkin terdapat ketidakpastian tentang cara AI dan industri analitik lanjutan akan dikawal, pada masa yang sama, AI boleh membantu organisasi meningkatkan pematuhan terhadap peraturan seperti HIPAA, GDPR dan PCI DSS, dengan itu melindungi organisasi daripada denda dan penalti.

Masa depan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan

Bagaimanakah kecerdasan buatan dan analitik lanjutan akan mengubah dunia? Kecerdasan Buatan boleh memperibadikan pengalaman dengan mengesyorkan produk atau perkhidmatan kawalan akses, yang boleh meningkatkan keselamatan dan menjimatkan masa dan wang. Ia juga boleh membantu kami mencari perkara yang kami cari dengan lebih mudah.

Hidup Lebih Cekap: Kecerdasan Buatan boleh menjadikan kehidupan lebih cekap, membantu mempertingkatkan pembuatan keputusan dengan mengautomasikan tugasan atau memberikan kita cerapan yang tidak boleh kita perolehi secara bebas.
• Apakah implikasi etika kecerdasan buatan dan analitik lanjutan? set data adalah berat sebelah, sistem AI akan berat sebelah juga. Ini boleh menyebabkan sistem AI membuat keputusan yang tidak adil, diskriminasi atau salah.

Pekerjaan diganti: Kecerdasan buatan dan analitik lanjutan berpotensi untuk menggantikan pekerjaan apabila mesin dapat melaksanakan tugas yang dilakukan oleh manusia sebelum ini. Ini boleh membawa kesan yang sangat serius kepada organisasi, komuniti dan ekonomi.

Bagaimana untuk menyediakan masa depan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan? tentang teknologi ini Bagaimana ia berfungsi dan potensi kesannya. Ini akan membantu dalam membuat keputusan termaklum menggunakan teknologi ini.
• Bangunkan garis panduan etika untuk penggunaan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan: Bangunkan garis panduan etika untuk penggunaan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan. Ini akan membantu memastikan penggunaan teknologi ini secara bertanggungjawab.
• Melabur dalam R&D: Melabur dalam R&D untuk memastikan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan digunakan dengan baik. Ini akan membantu memastikan teknologi ini digunakan untuk menyelesaikan masalah dan memperbaiki kehidupan.

Connor percaya bahawa video akan menjadi pemangkin dan faktor terbesar yang mempengaruhi penerimaan dan penggunaan kecerdasan buatan dan analitik lanjutan dalam industri kawalan akses dan keselamatan

• " Selesaikan masalah Apakah pendekatan teknikal yang terbaik? Bagaimana alam menyelesaikan masalah kontekstualisasi dunia lain untuk membezakan antara pintu terbuka dan penggera bersandar pada pintu?" Realitinya ialah kecerdasan buatan dan analitik lanjutan dapat menggunakan video untuk memahami dunia di sekeliling kita, yang akan mengurangkan kos dengan ketara, meningkatkan keselamatan kemudahan melalui pesanan daripada magnitud, dan mendedahkan keupayaan penyelesaian masalah dan membuat keputusan yang tidak dapat dibayangkan sebelumnya dalam sistem kawalan. Ia adalah pengubah permainan dan akan meningkatkan keupayaan kawalan akses.

Atas ialah kandungan terperinci Analitis Lanjutan Kecerdasan Buatan Membawa Nilai kepada Sistem Kawalan Akses. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!