探索人工智慧在實體安全環境中的可能應用，包括如何使用不同的工具，來加強現有安全措施和簡化企業營運。此外，瞭解你組織中負責任的人工智慧整合的最佳實踐。
人工智慧（AI）革命繼續在業務和 IT 的各個方面進行。當許多公司等待產品成熟和人工智慧工具推廣到他們選擇的應用程式時，其他公司正在透過微軟的 Copilot、DALL-E 和 ChatGPT 等易於連結的服務探索可能。在這種背景下，對隱私和安全風險的擔憂仍然存在，因為公司正在努力利用人工智慧的能力，同時減輕其潛在的陷阱。
大約十分之九的安全主管人一致認為，人工智慧將在未來幾年對實體安全產生重大影響。隨著人工智慧增強了安全人員的能力，並提高了角色效率，這項技術對主管層和營運業者都具有重要意義。
人工智慧、機器學習和生成人工智慧的興起
從 Salesforce 的 Einstein 到 Infor 的 Coleman，許多企業軟體供應商正在實施人工智慧功能，目的在簡化任務並為使用者增加價值。這些雲端工具的每次到來和更新，都會增加它們可以幫助你的企業實現的目標。
雖然一些組織或部門可能是早期採用者，但其他組織或部門將採取觀望的方法。與此同時，一系列目的在提高效率的新興技術，正在被納入技術服務中，影響了企業營運的各個方面：
- 人工智慧（AI）是一套工具和流程的包羅萬象的術語，這些工具和流程允許機器隨著時間的發展，從輸入中學習，並適應新的參數，而無需明確編寫程式。人工智慧系統可以從簡單的基於規則的系統，到複雜的自學習演算法。因此，此列表中的每個元素都可以被視為人工智慧的子集。
- 機器學習（ML）是人工智慧的一個分支，其特點是能夠隨著時間的推移調整其行為以反應處新資料，通常只需最少的人工監督。當用於電子郵件安全過濾器時，ML 演算法可以持續從使用者回饋（例如被標記為垃圾郵件的電子郵件）和其他資料點中「學習」，以在未來更準確地辨識傳入的垃圾郵件。
- 深度學習（DL）是 ML 的一個子集，它使用具有許多層次（因此「深度」）的人工神經網路，來學習資料中的複雜模式和關係。使用大型資料集，可以訓練 DL 模型，以產生所需的結果（如辨識圖像中的物件），並可用於分類，如語音辨識和自然語言處理。
- 生成人工智慧（GAI）是指人工智慧的一個領域，它專注於根據現有資料集的模式和示範案例，生成類似內容或資料樣式。這些模型可用於建立新的圖像、文字、音樂甚至影像，以反映處理給定的提示。例如，在人臉資料集上訓練的 GAI 模型，可用於生成新的、逼真的臉孔的影像。
- 自然語言處理（NLP）採用深度學習方法，來解釋日常書面或口語，無需編碼經驗或對複雜介面的理解，即可與電腦或程式進行互動。例如，NLP 為智慧手機上的虛擬助理提供動力，允許使用者發出語音命令，並接收適當的反應處理。
每個人都可以透過多種方式，幫助支援和簡化業務和使用者操作。
例如，創意團隊可以利用 GAI 工具，來簡化平面設計和影片製作任務。藉助這些工具，可以快速高效地生成個性化的圖形和股票影片，使團隊能夠製作適合特定受眾或利基應用程式的迷人內容。人工智慧工具還可以透過提供自動化語言翻譯，和文字生成服務，來實現更廣泛的企業外聯，使企業能夠更有效地迎合不同的受眾。
除了內容建立，人工智慧還可以使日常員工更容易使用尖端技術。藉助 NLP 驅動的工具和平台，使用者可以建立工作流程，並自動執行任務，而無需複雜的程式。這種自動化的民主化允許更廣泛的使用者，利用人工智慧的力量，來簡化他們的日常任務和流程。
透過這種方式，人工智慧不僅允許個人更獨立地解決他們的業務需求，而且還使那些技能不太具體的人，更容易獲得複雜的工具和技術。這可以減少他們從 IT 部門獲得的支援量，從而騰出時間讓這些團隊，專注於更微妙的問題。
人工智慧在實體安全系統中的應用
- 凝聚資訊過載：在工業物聯網（IIoT）等眾多裝置的環境中，多個安全系統、裝置和感測器生成的資料量，對安全團隊來說可能具有挑戰性。有了正確的人工智慧功能，這些資訊可以濃縮成簡潔的報告，並突出收集大量資料中的異常。
- 改善使用者體驗：人工智慧在實體安全中的應用，也在於它能夠解釋系統內使用者的意圖。自然語言處理（NLP）功能，允許使用者使用日常語言而不是技術術語，簡單地在搜尋欄中說出或鍵入搜尋查詢。然後，系統可以解釋此請求，如果需要，在採取行動之前提供澄清。這不僅將使安全操作更加直接和更有效率，而且還使安全團隊能夠專注於他們的專業知識，而不是瀏覽複雜的軟體介面。
- 增強執法搜尋功能：支援人工智慧的法律搜尋功能，可用於幫助辨識和調查可疑活動。機器學習演算法能夠篩選來自各種來源的大量資料，包括監控鏡頭、門禁日誌和感測器資料，幫助使用者重建時間線，並辨識任何不規則問題。這些工具還可以幫助安全團隊，獲得傳統報告中沒有的見解，例如「誰在下班後進入辦公室？」 或「誰一直在進入禁區？」。透過這種方式，安全團隊可以更容易地辨識，可能顯示身份證 複製和徽章衝浪攻擊的可疑行為。
- 促進操作：在安全操作中，檢測異常問題仍然非常重要，特別是在預防潛在威脅和減輕風險方面。配備先進演算法的安全系統，可以即時持續監控來自監控攝影機、感測器，和其他來源的大量資料。透過從一般活動的噪音中，快速辨識潛在危險或威脅行為，人工智慧增強了態勢感知，並使安全人員能夠迅速應對開始的威脅。這種積極主動的方法改善了組織的整體安全態勢，最終保護了資產、人員和設施。
- 維護證據鏈：在複雜的安全環境中，維護證據的完整性，對調查和法律訴訟非常重要。人工智慧可以透過自動收集、儲存和分析各種來源的資料，在幫助人員維持證據鏈方面發揮關鍵作用。當與數位證據管理系統和區塊鏈技術一起使用時，人工智慧可以使組織確保信任，維護監管鏈，並防止惡意代理篡改監控錄影或記錄，從而保護其企業營運、資產和聲譽。
負責任的人工智慧和實體安全整合的最佳實踐
人工智慧從不疲倦、眨眼或需要休息，這是組織在安全環境中，接受其應用的幾個原因之一。然而，在整合人工智慧和實體安全時，實施負責任的人工智慧實踐也很重要：
- 進行風險評估，以評估特定流程自動化，對關鍵系統或安全協議的潛在影響。
- 優先將人工智慧實施到離關鍵區域最遠的流程中，以儘量減少任何影響基本操作的不可預見的問題或中斷。
- 納入以人為本的設計原則，以確保人工智慧的實現與賦予人類權力，並保持他們處於決策循環中，同時提高可用性和使用者滿意度。
- 將隱私分析整合到人工智慧系統中，以確保遵守資料保護法規，並降低未經授權訪問或濫用敏感資訊的風險。
- 建立強大的資料隱私和合規機制，包括定期審計和更新，以維護法律義務並保護使用者隱私。
透過採取有組織和協作的方法，來加強實體和數位安全措施，也可以促進人工智慧和實體安全操作的整合。將 IT 和實體安全工作相結合，可以採取統一的方法來評估和減輕數位和實體風險，從而確保這兩個領域的全面安全。這種協作努力不僅保護了當前的營運，還使組織準備好適應不斷變化的安全威脅，包括那些融合了數位和實體元素的安全威脅。
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