Azure 基於角色的門禁控制 (RBAC)
在快速發展的威脅環境中，門禁控制必須適應新的挑戰。人工智慧安全技術改變了遊戲規則，引入了增強門禁控制、簡化安全任務，和重新定義使用者體驗的創新方法。在這篇部落格報導中，我們將探索人工智慧正在徹底改變門禁控制和實體安全的七種關鍵方式，以及今天看到的人工智慧 類型。
門禁控制中使用了哪些類型的人工智慧？
今天，在門禁控制中使用了幾個人工智慧分支。這些包括：
- 自然語言處理（NLP）：NLP 分析文字和語音以辨識潛在威脅。例如，NLP 可以幫助辨識與詐欺或惡意活動相關的關鍵詞或短語。NLP 還可用於幫助安全營運業者和安裝人員，獲得自定義幫助和說明，以更有效地執行他們的工作。
- 機器學習（ML）：機器學習可用於建立訓練有素的模型，以辨識大量資料中的模式，和非顯而易見的關係。然後，這些模型可用於預測潛在威脅、即將發生的裝置故障、警報處理和其他各種事情。例如，ML 可用於驗證門禁控制策略，以確保它們清晰有效。它還可用於審查人員，以確保他們遵守政策，並擁有執行分配任務的適當憑證。
但除了用於門禁控制的人工智慧類型外，隨著新技術和能力的發展，研究當前的市場景觀也很重要。
當前的門禁控制景觀是什麼樣子的？
傳統的門禁控制系統，如基於角色的門禁控制（RBAC，role-based access control）、基於屬性的門禁控制（ABAC，attribute-based access control）、基於策略的門禁控制（PBAC，policy-based access control）和傳統實體門禁控制（LPAC，legacy physical access control），通常耗時、容易出錯和不靈活。他們要求安全人員手動建立和維護角色、許可權、策略和基礎設施，以及監控持續的進出訪問請求。此外，傳統的門禁控制系統很容易被壞行為者，透過社會工程、尾隨或其他漏洞（如不一致的政策）來利用。隨著組織規模的擴大，這些挑戰可能會變得更加明顯，這為在實體安全中使用人工智慧提供了更多機會。
人工智慧如何用於安全？
人工智慧正在迅速改變安全景觀。安全人員可以使用人工智慧驅動的解決方案，比以往任何時候都更有效地辨識、預防和解決安全威脅，減少他們的工作量，同時提高準確性。
人工智慧在門禁控制中的兩個關鍵應用包括：
生物辨識認證
人工智慧驅動的系統越來越多地使用指紋、虹膜掃描和臉部辨識等生物辨識資料，來準確驗證個人身份。生物辨識身份驗證通常比傳統方法更安全，如鑰匙卡或密碼，因為它很難欺騙。它也可以與卡和行動憑證一起使用，以允許多因素身份驗證。
行為分析
行為分析利用人工智慧演算法，來辨識不正常或可疑的活動，例如多次嘗試以不正確的憑證進出系統或網路。行為分析還增強了安全性，以幫助檢測未經授權的進出嘗試，即使個人使用有效的生物辨識憑證。
這些人工智慧驅動的解決方案的一些常見使用案例，包括自動事件反應、更準確的風險評估、合規性監控、威脅情報資訊收集，以及增強的安全編排、自動化和反應（SOAR，security orchestration, automation, and response）。人工智慧系統也可以隨著時間的持續發展而學習，隨著更多歷史資料的生成，它們可以完善模型，使這些解決方案隨著時間的持續發展更加準確和精確。隨著人工智慧技術的不斷發展，我們可以期待看到更多創新和有效的方法，來增強組織的安全態勢。因此，使人工智慧在門禁控制中，發揮著不斷發展的重要作用。
為什麼人工智慧對門禁控制很重要？
人工智慧透過主動辨識威脅、簡化系統管理和簡化門禁控制流程，來顯著增強門禁控制。人工智慧驅動的門禁系統，可以與其他安全系統（如影像監控系統）整合，以實現更全面的安全方法。歸根究底，人工智慧正在幫助組織，更好地保護其資料和資產，免受未經授權的訪問和惡意活動。人工智慧還可以與大量外部和公開資料相聯結，以辨識安全威脅。例如，請求訪問的人可能遇到了門禁控制系統無法直接知道的限制令問題。話雖如此，在門禁控制方面，人工智慧不是一個完美的解決方案。
人工智慧在門禁控制中的當前侷限性是什麼？
雖然人工智慧具有巨大的潛力，但它也有侷限性。人工智慧驅動的門禁系統需要大量資料，來有效訓練和執行。收集這些資料可能昂貴且耗時，而且可能並不總是可用的。當與雲端的門禁控制系統一起使用時，資料使用負擔可以與 LenelS2 等供應商共享。它還可以輕鬆訪問可能有價值的外部資料來源。出於這樣的原因，許多公司已經開始研究，如何為其建築整合雲端的門禁控制。
此外，這些系統並不完美。他們可以提供更多見解，但某些建議可能需要人工驗證。如果數據輸入沒有得到很好的體現，或者環境「干擾」，或者攝入了無效的數據，系統可能會拒絕實際用戶或接受不良行為者。任何人工智慧解決方案，都會存在一定程度的誤報和漏報。最後，許多由人工智慧驅動的系統缺乏透明度，因此很難理解它們如何做出決策。因此，整合人工智慧解決方案非常重要，該解決方案可以顯示決策的制訂方式，以便進行修正或調整。無論如何，在當今的情況下，人工智慧正在改變我們對門禁控制和安全的整體看法。它可以在海量資料中，發現威脅和相關異常，而這些是透過純手工分析幾乎不可能發現的。
人工智慧改變門禁控制的 7 種方式是什麼？
人工智慧正在從根本上改變門禁控制，引入自動化、智慧和效率，使門禁控制更加準確和即時，同時簡化耗時的任務。人工智慧可以使用內部和外部資料、原始歷史資料和決策資料，來更好地瞭解模式和背景。以下是人工智慧增強門禁控制的一些關鍵方式：
1. 資料追蹤和分析
人工智慧追蹤和分析門禁資料，以提供對使用者行為、進入模式和安全風險的洞察力。這可以與外部資料來源相結合。這些資訊可用於辨識潛在威脅，並將其升級以供調查，例如，如果員工在不尋常的時間進入大樓，或因角色變化，甚至外部法律命令或與競爭對手的隸屬關係而受到限制，可能會使該人成為威脅。或者它還可以確定該人的行為，是否可能導致公司、政府或認證違規。例如，沒有適當的先決條件認證和批准的人可以處理維護問題，可能會對個人構成人身威脅，並導致違規或罰款。
2. 門禁進出精準度
人工智慧驅動的生物辨識認證方法，可以提供比單因素傳統門禁控制系統更高的準確性。將生物辨識技術與其他形式的身份（如卡片或行動憑證）相結合，可以提供更高的準確性，並確定獲得門禁許可權的人沒有使用他人的憑證。這是因為人工智慧和深度學習技術，比其他非生物辨識憑證更可靠地辨識模式和辨識個人。
3. 決策
機器學習技術和工具，可以處理和分析內部和外部的大量資料，以辨識模式和趨勢，以及不明顯的關聯。人工智慧驅動的解決方案，可以自動生成互動式關係報告和建議，這些報告和建議可用於從日常執行活動中做出更好的決策，例如辨識和拒絕詐欺性訪問請求，解決身份衝突，即可能有多個名稱變體的人。它還可用於辨識漏洞，並在漏洞被利用之前推薦解決方案。
4. 訪客監控
行為分析與身份驗證資料相結合，可用於辨識和監控訪問者，防止未經授權的訪問和潛在的實體安全威脅。例如，人工智慧可以近即時分析影像，並在檢測到可能令人擔憂的異常行為時，提醒安全人員。它還可以檢測尾隨、遊蕩、威脅行為等事件。學習系統甚至可以接受訓練，以檢測其設施或行業獨有的特定行為。將從影像中檢測到的事件與訪問資料、身份資料和歷史資料相結合，可以為安全營運業者提供更多的分析洞察力，並允許他們以很少的資源管理更多位置。
5. 任務自動化和建議
人工智慧改進安全解決方案的一個重要方式，是透過任務自動化和關於下一步最佳行動的建議。使用者註冊、門禁等級配置、細微差別警報管理和許可權管理等任務可以自動化，使安全營運業者和管理員能夠更有效地利用他們的寶貴時間。人工智慧還可以提出建議，並檢測威脅和潛在漏洞。
除了減少手動錯誤外，任務自動化和建議還可以讓安全人員，從事更重要的工作，如應對安全事件。人工智慧的這一領域也可以在本質上具有預測性，顯示存在漏洞、準備失效的裝置、安全性和安全暴露。透過在這些類型的擔憂被利用之前辨識它們，可以採取行動來防止傷害，處理暴露，並在惡意事件發生之前修復裝置。
6. 整合能力
某些人工智慧系統可以與各種安全系統（如影像監控系統和入侵檢測系統）整合，為增強監控和控制提供統一的平台。這有助於提供更全面的安全環境檢視，並提高安全應對威脅的能力。
7. 人工智慧報警系統
人工智慧驅動的警報系統，可以更好地檢測未經授權的訪問、入侵嘗試、細微的警報和其他安全威脅，使營運業者能夠專注於重要的事情。透過防止入侵或阻止入侵者進入他們的軌道，營運業者可以幫助保護關鍵資產和智慧財產權。這些資訊可以幫助安全人員生成警報，並近乎即時地採取糾正措施。
使用人工智慧進行門禁控制的挑戰是什麼？
儘管有好處，但人工智慧在門禁控制方面也面臨著挑戰。組織必須解決隱私問題和潛在的偏見，同時確保其人工智慧實施的透明度，並確保他們遵循最佳做法來防止網路實體攻擊。此外，人工智慧不斷以驚人的速度發展，因此組織維護和更新本土系統可能很困難（而且很昂貴）。這就是為什麼許多組織希望像 LenelS2 這樣的供應商與行業領先的人工智慧引擎整合，以滿足實體安全需求。
使用 LenelS2 的 AI 推進門禁控制
作為先進實體安全解決方案的全球領導者，我們 LenelS2 被評為門禁控制的全球領導者。LenelS2 在幫助組織實施和管理人工智慧驅動的安全解決方案方面，有著良好的記錄，這些合作伙伴在生成人工智慧、自然語言處理、視覺分析，和人工智慧連結分析等人工智慧工具方面，具有成功的領先地位。
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