Azure 基於角色的進出控制 (RBAC)
隨著先進技術選項的擴充，行業明白有問題需要解決
人工智慧驅動的門禁控制系統，可以學習和適應不斷變化的威脅，使其更難突破，同時提供更高的保護水準......
隨著人工智慧（AI）和高階分析越來越多地被採用，以提高安全性、效率和有效性，門禁控制行業將經歷重大轉型。門禁系統對於確保人員、實體空間、資料和資源的安全和完整性非常重要。隨著技術的發展，將人工智慧（AI）和高階分析，整合到門禁控制系統中將成為遊戲規則的改變者。
但在過去的幾十年裡，門禁控制系統一直基於靜態規則和許可權，這確定攻擊者可以輕鬆繞過，並且他們對靈活性、適應性和可擴充性有限制。因此，該行業一直在修改其思維，並新增特性和功能，以應對不斷變化的環境和世界。但即使增加了影像監控、訪客管理和工作場所解決方案等功能，許多人認為，面對現實世界的威脅，未來的佈署需要採取更積極主動的方法。出於法律鑑識目的，它們受到讚賞，但幾乎沒有預測價值。現在出現了人工智慧（AI）和高階分析，為門禁控制系統和總體上更好的安全性，帶來了顯著的價值和有效性。
人工智慧驅動的門禁控制系統，可以學習和適應不斷變化的威脅，使它們更難突破，同時提供甚至一些行業老手都無法想像的更高保護水準。而且，我們第一次看到具有預測能力的前瞻性解決方案，彌合了消費差距和新思維，激勵了新老玩家挑戰現狀。我們要去哪裡，如果我們的做法現實和謹慎，將重新定義我們所知道的電子安全。
本報導探討了人工智慧和高階分析，如何透過增強安全性、效率和適應性為門禁控制系統帶來價值。我們還將觸及安全與便利的問題，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控制系統和行業中發揮作用。
什麼是人工智慧和高階分析？
人工智慧是電腦科學的一個分支，涉及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，高階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。這與門禁控制系統有什麼關係？它對我們有什麼作用？我們將如何使用它？
Smithee Solutions LLC 的融合工程師 Rodney Thayer 討論了這些問題和其他問題，他的回答使我能夠分解人工智慧和高階分析的適用性。
「我絕對同意高階分析，值得考慮的門禁控制系統佈署。」我寧願把它看作一種事件相關。Thayer 說：「我認為 AI（或ML，如果你想使用一個不那麼奇特的標籤）只是本週真正好的事件相關性版本。」他的回應顯示，門禁控制系統內生成的事件和資料，如果它們不是成本或時間限制性的，相關性可能會對終端使用者的業務成果，及其安全態勢產生積極和有益的影響。或者，至少提供組織在其他地方使用的利益和價值。
人工智慧和高階分析的好處
透過將人工智慧和高階分析整合，到門禁控制系統中，組織可以享受更高的效率、改進的決策、新的見解和機會、降低成本和增強的使用者體驗。 更具體地說，好處將包括：
使用人工智慧和高階分析增強安全性 —— 人工智慧和高階分析正被用於以多種方式增強安全性，包括：
- 檢測和防止未經授權的進出：人工智慧驅動的臉部辨識和生物辨識認證，可以辨識和驗證使用者，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。
- 威脅檢測和主動反應處理：智慧監控和行為分析，可用於辨識潛在威脅。相比之下，預測分析可用於在潛在安全風險發生之前，辨識這些風險。
- 自適應門禁控制：可以根據使用者行為模式，做出上下情境關聯決策，而使用人工智慧演算法的動態風險評估，可以根據給定情況的風險水準動態，調整門禁控制策略。
- 最重要的增強功能，是新增帶有人工智慧和門禁控制的監控影像。這是一個給我們提供背景的影像。
透過自動化提高效率 - 人工智慧和高階分析，也可以透過自動化幾項任務，來提高安全操作的效率，包括：
- 簡化門禁權限請求和審核流程：自動進出配置和取消配置，可以簡化進出和審核流程。 相比之下，基於預定義規則的智慧訪問請求路由可以將請求路由到適當的批准人。
- 智慧門禁管理：人工智慧驅動的策略最佳化和執行可用於確保訪問策略得到一致和高效的執行。相比之下，自動門禁重新認證和合規性檢查，可用於確保使用者進出訪問，始終是最新的並符合法規。
- 資源最佳化的資料驅動見解：高階分析可用於門禁辨識使用模式，可用於最佳化資源分配和降低成本。
啟用自適應和可擴充的門禁控制 - 人工智慧和高階分析，也可用於透過以下方式啟用自適應和可擴充的門禁控制：
- 基於上下關聯情境因素的動態門禁控制：人工智慧驅動的上下關聯情境決策，可以根據使用者的位置、一天中的時間，和他們使用的裝置等各種因素，做出門禁控制決策。
- 與其他安全系統和資料來源的整合：人工智慧和高階分析，可用於與其他安全系統和資料來源整合，這些系統和資料來源，可用於提供更安全的更全面的檢視，並做出更明智的門禁控制決策。
這些只是人工智慧和高階分析，是增強安全性和提高效率的幾種方法。隨著這些技術的發展，我們期望看到更多創新和有影響力的應用。
人工智慧和高階分析的挑戰
資料隱私和安全
資料隱私和安全，是人工智慧和高階分析的兩個最大挑戰。隨著這些技術的成熟，它們可以收集和分析更多的個人資料。如何使用和保護這些資料將引起人們的擔憂。
它還提出了關於誰，將成為管理這個領域的權威的問題。我們會自治嗎？行業會挺身而出嗎？還是我們會允許政府在全國各地，制訂類似 GDPR 的法規？
人工智慧和高階分析，可以透過幾種方式來侵犯隱私。例如，人工智慧驅動的臉部辨識系統可以在個人不知情，或同意的情況下追蹤他們。此外，人工智慧驅動的演算法，可用於從資料集中辨識敏感的個人資訊。
重要的是要確保以尊重隱私和安全的方式，使用人工智慧和高階分析。需要強有力的資料保護政策、加密，和其他安全措施來保護資料。根據 Thayer 的說法，「強大的力量帶來巨大的責任。當你的分析開始影響使用者（或企業）的隱私時，請仔細考慮。在浴室外佈署人工智慧增強運動感測器之前，提前警告。」
安全與隱私與便利
但與此同時，另一場對話正在改變景觀。我們如何解決關於安全與隱私，或安全與便利的傳統安全思維？哪個優先？我們如何為兩位主人服務？
門禁控制執行簡報的執行長 Lee Odess 對上述問題提供了這些答案，他說：「以前，從我們的行業角度來看，這只是關於安全的問題，除非有人大喊『隱私』這個詞。然後，討論發生了變化，隱私成為戰鬥的喊」。
「有兩個真理，新真理和舊真理，雖然我們可能希望進行二元對話，但確實兩者都是。在安全與便利以及安全與隱私的討論中，安全將始終更重要。」
他補充說：「我們需要表現出自我意識，不要感到受到變化的威脅。」
換句話說，我們必須找到一種平衡安全、隱私和便利的方法。平衡這些問題是一個複雜的挑戰，但如果我們要確保負責任地使用人工智慧和高階分析，我們必須解決這個問題。
偏見和歧視
人工智慧和高階分析的另一個挑戰，是偏見和歧視。人工智慧系統是根據資料集進行訓練的，如果這些資料集有偏見，人工智慧系統將具有相同的傾向，這可能會導致人工智慧系統做出不公平或歧視性的決定。
Thayer 建議：「信任但要驗證。 請務必驗證您的人工智慧解決方案。我能分辨出 —— 我直接從健身房來到這裡，把她的網球拍帶進大廳 —— 從大樓裡拿著潛在武器的人那裡 —— 能分辨出區別嗎？確保你的貓不能用徽章進入（當然，除非你已經給它頒發了徽章。）」
補充道：「不要讓閃亮的新（AI/Analytics）玩具，分散你對基礎設施安全的基本知識的注意。不要假設建構你的人工智慧的博士，在大學裡上過一門資訊保全課程。」
解決人工智慧系統中的偏差很重要。這可以透過使用較少的偏向資料集、使用更複雜的演算法，以及監控人工智慧系統是否有偏倚跡象來完成。
降低成本
Ambient.ai 公司參與主管 James Connor 指出，他有能力大幅降低成本，他說：「對 C-Suite 來說，最重要的是整個行業都在投資技術、硬體和軟體，僱用警衛部隊和建立 SOC。但他們最終每天花錢，讓人們清除數以萬計的虛假警報。充其量，只有當我們回去調查時，該行業才可能意外發現犯罪或違規行為或其他顯著事件。矽谷的一家公司甚至不看它的警報。他們必須在 2023 年佈署警衛。」
如果你以每個座位 20 萬美元的價格清除警報，那麼 C-Suite 或董事會將如何處理？如果你現在這樣做，感覺如何？
規範
人工智慧和高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。這意味著企業需要瞭解開發和佈署人工智慧系統的規則。監管的必要性是採用人工智慧和高階分析的障礙。如果一些企業不確定規則，他們可能會對採用和實施這些技術猶豫不決。
為人工智慧系統制訂監管框架很重要。該框架應平衡保護消費者和企業的需要，與鼓勵創新的需要。雖然人工智慧和高階分析行業，在如何監管方面可能存在不確定性，但與此同時，人工智慧可以幫助組織改進 HIPAA、GDPR 和 PCI DSS 等合規性法規，從而保護組織免受罰款和處罰。
人工智慧和高階分析的未來
人工智慧和高階分析將如何改變世界？
- 個性化我們的體驗：人工智慧可以透過推薦門禁控制產品或服務，來個性化我們的體驗，這些產品或服務可能會增強我們的安全性，節省時間和金錢，還可以幫助我們更容易找到我們正在尋找的東西。
- 使我們的生活更高效：人工智慧可以透過自動化任務，或為我們提供我們無法獨立獲得的洞察力，來幫助我們改善決策，從而使我們的生活更有效率。
人工智慧和高階分析的倫理含義是什麼？
- 偏見和歧視：人工智慧系統在資料集上接受訓練，如果這些資料集有偏見，人工智慧系統也會有偏見。這可能會導致人工智慧系統做出不公平、歧視性或只是錯誤的決定。
- 工作轉移的潛力：隨著機器能夠執行人類以前所做的任務，人工智慧和高階分析有可能取代工作。這可能會對組織、社群和經濟產生非常嚴重的影響。
我們如何為人工智慧和高階分析的未來做準備？
- 教育自己瞭解人工智慧和高階分析：我們必須瞭解這些技術，是如何工作的及其潛在影響。這將幫助我們就使用這些技術做出明智的決定。
- 制訂使用人工智慧和高階分析的道德準則：我們需要制訂使用人工智慧和高階分析的道德準則。這將有助於確保這些技術，被負責任地使用。
- 投資研發：我們需要投資研發，以確保人工智慧和高階分析被永遠使用。這將有助於確保這些技術，被用於解決問題和改善我們的生活。
康納認為，影像將成為影響門禁控制和安全行業，接受和採用人工智慧，和高階分析的最大催化劑和因素。
「解決問題的最佳技術方法是什麼？影像可能是最好的。大自然如何解決世界背景和理解世界的問題？你想放棄視力嗎？它為你提供了瞭解你的世界的最佳方式。從技術上講，你會想複製它。否則，你會如何區分一扇開著的門和一個有門支撐的警報器？」 康納說。
現實是，人工智慧和高階分析能夠使用影像，來將我們周圍的世界置於背景中，將嚴重降低成本，以幾個數量級的方式提供更安全的設施，並揭示以前無法想像的解決問題和決策能力。這是一個遊戲規則的改變者，將把門禁控制放在類固醇上。
商機探討
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