隨著先進技術選擇的擴展，業界了解到有一些問題需要解決。
隨著越來越多地採用人工智慧(AI)和進階分析來提高安全性、效率和有效性，門禁產業即將經歷重大轉型。門禁系統對於確保人員、實體空間、資料和資源的安全性和完整性至關重要。隨著技術的發展，將人工智慧(AI)和高階分析技術整合到門禁系統中將改變遊戲規則。
但過去幾十年來，門禁系統一直基於靜態規則和權限，這決定了攻擊者可以輕易繞過，並且在靈活性、適應性和可擴展性方面受到限制。因此，該行業一直在調整思路，增加特性和功能，以應對不斷變化的環境和世界。但即使增加了視訊監控、訪客管理和工作場所解決方案等功能，許多人仍然認為未來的部署需要採取更主動的方法來應對現實世界的威脅。現在，人工智慧(AI)和進階分析技術的出現，為門禁系統帶來了巨大的價值和效率，並提高了安全性。
人工智慧驅動的門禁系統可以學習並適應不斷變化的威脅，使其更難以被破壞，同時提供更高層級的保護，即使是一些行業資深人士也無法想像。而且，這是第一次看到這麼具有預測能力的主動解決方案，可以彌補消費差距，以及激勵新舊參與者挑戰現狀的新思維。如果現在採取現實和審慎的態度，將重新定義電子安全。
本文探討了人工智慧和進階分析如何透過增強安全性、效率和適應性為門禁系統帶來價值。也將討論安全與便利的問題、情境化的價值，以及隱私、人口統計和激勵措施如何在不斷變化的門禁系統和產業中發揮作用。
人工智慧是電腦科學的一個分支，研究開發能夠執行通常需要人類智慧的任務的智慧機器，如學習、解決問題和決策。另一方面，高級分析涉及使用統計演算法和機器學習技術，從大型資料集中提取見解。這與門禁系統有什麼關係?其能做什麼，以及如何使用其?
Smithee Solutions LLC的融合工程師Rodney Thayer討論了這些問題和其他問題，其的回答讓人能夠分解人工智能和高級分析的適用性。
Thayer表示：「我完全同意，高級分析技術值得考慮用於門禁系統部署。我更願意將其視為事件相關性，就像人工智慧或機器學習一樣。」其回答表明，在門禁系統中產生的事件和數據，如果沒有成本或時間限制，相關性可能會對最終用戶的業務成果及其安全狀況產生正面和有益的影響。或者，至少提供組織其他地方使用的利益和價值。
透過將人工智慧和進階分析整合到門禁系統中，組織可以提高效率、改善決策、獲得新的見解和機會、降低成本並增強使用者體驗。更具體些，其好處將包括：
檢測和防止未經授權的存取：人工智慧驅動的臉部辨識和生物辨識身分驗證可以識別和認證用戶，而使用機器學習演算法的即時異常檢測可以檢測可疑活動。
最重要的改進是，增加具有人工智慧和存取控制的監控影片。
這些只是人工智慧和進階分析增強安全性和提高效率的幾種方法。隨著這些技術的發展，期望看到更多創新和有影響力的應用。
資料隱私和安全是人工智慧和進階分析面臨的兩個最大挑戰。隨著這些技術的成熟，可以收集和分析更多的個人資料。如何使用和保護這些數據將引起關注。
此也引發了關於誰將成為管理這一領域的權威的問題。我們會自治嗎?行業會挺身而出嗎?或者我們會允許政府在全國範圍內製定類似GDPR的法規嗎?
人工智慧和高級分析可以透過多種方式侵犯隱私。例如，人工智慧驅動的臉部辨識系統可以在個人不知情或未經同意的情況下追蹤個人。此外，人工智慧演算法可用於從資料集中識別敏感的個人資訊。
確保以尊重隱私和安全的方式使用人工智慧和進階分析非常重要。需要強大的資料保護策略、加密和其他安全措施來保護資料。
但同時，另一場對話正在改變局面。我們如何解決有關安全與隱私，或安全與便利的傳統安全思維?哪個優先?
The Access Control Executive Brief首席執行官Lee Odess對上述問題給出了答案，其表示：“以前，從行業的角度來看，這只是關於安全的問題，除非有人強調'隱私'這個詞。隨後討論發生了轉變，隱私成為戰斗口號。
「有兩個事實，新的事實和舊的事實，雖然我們可能希望進行二元對話，但實際上兩者都是。在安全與便利、安全與隱私的討論中，安全總是更重要。 」
其補充說：「我們需要表現出自我意識，不要因為改變而感到威脅。 」
換言之，我們必須找到一種平衡安全性、隱私性和便利性的方法。平衡這些問題是一項複雜的挑戰，但如果我們想確保負責任地使用人工智慧和高級分析，就必須解決這個問題。
人工智慧和高級分析的另一個挑戰是偏見和歧視。人工智慧系統是根據數據集進行訓練的，如果這些數據集存在偏見，人工智慧系統將具有相同的傾向，這可能導致人工智慧系統做出不公平或歧視性的決策。
Thayer建議：「信任，但要驗證。一定要驗證人工智慧解決方案。其真的能分辨出從健身房出來的人和大樓裡一個擁有潛在武器的人嗎?”
其補充道：“不要讓人工智能或分析分散對基礎設施安全基礎知識的注意力。不要以為建構人工智慧的工程師懂得資訊安全。 」
解決人工智慧系統中的偏見非常重要。這可以透過使用偏差較小的數據集、使用更複雜的演算法以及監控人工智慧系統是否存在偏差跡象來實現。
Ambient.ai企業合作主管James Connor指出了大幅降低成本的能力，其表示：「對於最高管理層而言，最重要的是整個行業都在技術、硬體和軟體方面進行投資，僱用安全團隊並建立SOC。但其最終還是花錢請人每天清除數以萬計的誤報。但是，只有當我們回去調查時，該行業才可能偶然發現犯罪、違規或其他值得注意的事件。 」
人工智慧和進階分析的監管是另一個挑戰。人工智慧系統需要有一個明確的監管框架。這意味著企業需要了解開發和部署人工智慧系統的規則。監管需求是採用人工智慧和高級分析的障礙。如果不確定規則，一些企業可能會猶豫是否採用和實施這些技術。
制定人工智慧系統的監管架構非常重要。這個框架應該在保護消費者和企業的需要與鼓勵創新的需要之間取得平衡。儘管人工智慧和進階分析產業的監管方式可能存在不確定性，但同時，人工智慧可以幫助組織改善合規性法規，如HIPAA、GDPR和PCI DSS，從而保護組織免受罰款和處罰。
Connor認為，影片將成為最大的催化劑和因素，影響門禁和安全產業對人工智慧和高階分析的接受和採用
「解決問題的最佳技術方法是什麼?視頻可能是最好的。大自然如何解決情境化世界和了解世界的問題?想要放棄視頻嗎?其將提供了解世界的最佳方式。從技術上講，會想複製這一點。否則如何區分門打開和門支撐的警報器呢?“
現實情況是，人工智慧和高級分析能夠利用視頻來了解我們周圍的世界，這將大大降低成本，將設施的安全性提升幾個數量級，並揭示以前無法想像的解決問題和決策的能力控制系統。其改變了遊戲規則，並將增強門禁能力。
以上是人工智慧高階分析為門禁系統帶來價值的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
