В сравнении: IDIS рассказал SourceSecurity о результативности технологий Машинного Обучения и Искусственного интеллекта
24 октября 2017 г.
После того как завершится ажиотаж после выставки ASIS 2017 в Далласе, многие подтвердят, что это было по-настоящему хорошим шоу. В некотором отношении оно отличалось от предыдущих, но все изменения оправдали себя.
Опыт создания виртуальной реальности от Stanley Security
Раньше на выставке ощущался недостаток громких анонсов передовых технологий. Сейчас же нашумевших технологий было в изобилии — виртуальная реальность, интернет вещей, сетевая безопасность и искусственный интеллект.
Виртуальная реальность (VR) является одним из "усиленных" решений безопасности, выделенных Stanley Security на своем стенде ASIS. Интерактивный «опыт виртуальной реальности» обеспечивает обучение реагированию в критических ситуациях, например, таких как стрельба, оценка безопасности, обнаружение подозрительного поведения, а также пожарная безопасность. Обучающийся надевает очки VR и держит две палочки контроллера, чтобы “телепортироваться” и взаимодействовать с элементами в среде, которая может быть настроена для конкретной задачи конечного пользователя.
Система предоставляет реалистичные сценарии обучения, чтобы ускорить принятие решений и уменьшить человеческие ошибки – попробуйте сейчас, чтобы потом избежать пожара. Stanley Security сотрудничает с HTX Labs по системе, представленной на ASIS 2017, и планируется к доступу в течение полугода.
Еще одной темой на стенде Stanley Security стал акцент на управлении Интернетом вещей (IoT). На системе, которая отслеживает работоспособность и возникающие отказы на очень глубоком уровне. Непрерывный автоматизированный надзор сокращает время простоя, повышает безопасность, снижает затраты и обеспечивает автоматизированное подтверждение соответствия стандартам. Система постоянно анализирует и отслеживает производительность и может адаптироваться под неё. Stanley Security также сотрудничает с Viakoo для предоставления облачных решений.
Вызовы сетевой безопасности
Сетевая безопасность особенно подчеркивалась на многих стендах ASIS, что отражает растущую озабоченность в отрасли и осознание того, что сетевая безопасность является общей проблемой среди производителей, интеграторов и конечных пользователей. Примером была система CyberVigilant от Indigovision, отслеживающая сетевые видеопотоки и все события, которые указывают на риски информационной безопасности.
Запатентованная система сочетает в себе экспертный уровень IndigoVision в области cетевых технологий с конкретными знаниями о камерах, видеорегистраторах и рабочих станциях объекта. Она может обнаруживать подозрительные события, такие как несанкционированные попытки доступа к настройкам, сканирование сети, подключение новых устройств, использование неавторизованных DNS, NTP и SMTP-серверов, dDOS-атаки.
CyberVigilant включен в новую версию программного обеспечения IndigoVision 15.0, которое также включает в себя Mobile Control Center и ядро искусственного интеллекта от BriefCam.
Ожидаемая отдача от систем машинного обучения и искусственного интеллекта
Потенциальное воздействие нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) проясняется на рынке только сейчас. Такие поставщики систем видеонаблюдения, как IDIS, развивают технологии машинного обучения и начинают работы по их внедрению через несколько месяцев (быть может как раз к ISC West?)
"Мы хотим, чтобы наша глубокая видеоаналитика отвечала потребностям рынка, — уточняет Джош Китон, региональный менеджер по продажам IDIS America". По его словам, большая часть ранних реализаций видеоаналитики была направлена на демонстрацию возможностей компании, а не на решение реальных проблем.
Ядро IDIS Deep Learning Analytics (IDLA), которое находится в процессе разработки, построено на 2.6 миллионах различных изображениях людей, автобусов и других транспортных средств. Компания будет стремиться удвоить это число, двигаясь вперед и расширяя доступные категории.
"Основатели компании IDIS имеют опыт в области видеоаналитики и искусственного интеллекта, поэтому мы стремимся к тому, чтобы выпускать на рынок такие наши разработки, которые будут реальным инструментом для решения практических задач, — говорит Китон. Идея глубокого обучения заключается в том, что вы сможете посмотреть на сцену и изначально понять, как картина изменилась, — добавляет он. Вы не можете классифицировать сразу все, но камера должна сама научиться".
Источник: sourcesecurity.com
