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在快速變化的威脅環境中，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，引入了創新方法來增強門禁控制、簡化安全任務和重新定義使用者體驗。 在這篇報導中，我們將探索人工智慧徹底改變門禁控制和實體安全的七種關鍵方式，以及當今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，門禁控制中使用了人工智慧的幾個分支。 這些包括：
- 自然語言處理（NLP）：NLP 分析文字和語音，以辨識潛在的威脅。 例如，NLP 可以幫助辨識，與詐欺或惡意活動相關的關鍵字或短語。 NLP 還可用於幫助安全操作員和安裝人員，獲得自定義幫助和說明，以更有效地完成工作。
- 機器學習（ML）：機器學習可用於建立訓練模式，以辨識大量資料中的模式和非明顯關係。 然後，這些模式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。 它還可用於審查人們，以確保他們遵守政策，並具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，也必須研究當前的環境。
目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）、基於政策的門禁控制（PBAC，Policy Based access control）和舊有的實體門禁控制（PACS）通常很耗時、容易出錯且不靈活。 他們要求安全人員手動建立和維護角色、許可權、政策和基礎設施，以及監控正在進行的進入請求。 此外，傳統的門禁控制系統很容易被不良行為者，透過社會工程、尾隨或其他漏洞（如不一致的政策）被利用。 隨著組織的規模擴大，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。
人工智慧是如何用於安全的？
人工智慧正在迅速改變安全格局。 安全人員可以使用人工智慧驅動的解決方案，來比以往任何時候都更有效地辨識、預防，和解決安全威脅，在降低工作量的同時提高準確性。
門禁控制中人工智慧的兩個關鍵應用，包括：
生物辨識
認證由人工智慧提供的系統，越來越多地使用生物辨識資料，如指紋、虹膜掃描和臉部辨識，以準確驗證個人身份。 生物辨識驗證通常比傳統方法更安全，如門禁卡或密碼，因為它很難偽造。 它還可以與卡和行動憑證一起使用，以允許多重身份驗證。
行為分析
行為分析利用人工智慧演算法，來辨識異常或可疑的活動，例如多次嘗試使用不正確的憑證門禁系統或網路。 行為分析還增強了安全性，以幫助檢測未經授權的進入嘗試，即使個人正在使用有效的生物辨識憑證。
這些人工智慧解決方案的一些常見用例，包括自動事件反應處理、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、自動化和反應處理（SOAR，security orchestration, automation, and response）。 人工智慧系統也可以隨著時間的發展進行學習，隨著生成更多歷史資料，它們可以完善模型，隨著時間的發展，使這些解決方案更加準確和精確。 隨著人工智慧技術的不斷發展，我們可以期待看到更具創新性和有效的方法，來增強組織的安全態勢。 因此，讓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。 最終，人工智慧正在幫助組織更好地保護其資料和資產，免受未經授權的進入和惡意活動。 人工智慧還可以與大量外部和公開資料相關聯，以辨識安全威脅。 例如，請求進入的人可能遇到了門禁控制系統，不直接知道的限制令問題。 話雖如此，在門禁控制方面，人工智慧並不是一個完美的解決方案。
人工智慧目前在門禁控制方面的侷限性是什麼？
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，需要大量資料才能有效訓練和操作。 收集這些資料可能既昂貴又耗時，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，資料使用的負擔，可以與 LenelS2 等提供商共享。 它還可以方便地連結，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。
另外，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手動驗證。如果數據輸入沒有得到很好的體現，或者環境「嘈雜」，或者攝入了無效數據，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？
人工智慧正在透過引入自動化、智慧和效率，從根本上改變門禁控制，使訪門禁控制更加準確和即時，同時簡化了耗時的任務。 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上下關聯情境。 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，以深入瞭解使用者行為、進入模式和安全風險。 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升級調查，例如，如果員工在異常時候進入大樓，或因角色變化，甚至外部法院命令或與競爭對手的隸屬關係，而受到限制，這可能會使該人構成威脅。 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，獲得維護問題的門禁許可權，但沒有適當的先決條件認證和批准，可能會對個人構成個人威脅，並導致違規或罰款。
2. 門禁準確性
人工智慧驅動的生物辨識認證方法，可以比單因素傳統門禁控制系統，提供更高的準確性。 將生物辨識與其他形式的身份（如卡或行動憑證）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，可以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，可以處理和分析大量內部和外部資料，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，可以自動生成互動關係報告和建議，這些報告和建議可用於從戰術活動中，做出更好的決策，例如辨識和拒絕詐欺性的拜訪進入請求，解決身份衝突（即可能有多個名字變化的人）。 它還可用於辨識漏洞，並在漏洞被利用之前提出解決方案。
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客，防止未經授權的進入拜訪，和潛在的實體安全威脅。 例如，人工智慧可以近乎即時地分析影像，如果檢測到可能令人擔憂的異常行為，則會提醒安全人員。 它還可以檢測尾隨、徘徊、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，或行業可能獨有的特定行為。 將從影像中檢測到的事件與拜訪資料、身份資料和歷史資料相結合，可以為安全操作員提供更多的洞察力，並允許他們用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，和對下一步要採取的最佳行動的建議。使用者註冊、門禁等級配置、細微警報管理和權限管理等任務，可以自動化，從而使安全操作員和管理員能夠更有效地利用寶貴的時間。人工智慧還可以提出建議，並檢測威脅和潛在漏洞。
除了減少手動錯誤之外，任務自動化和建議，還可以讓安全人員騰出時間，從事更重要的工作，例如應對安全事件。人工智慧的這一領域本質上，也可以是預測性的，可以指示哪裡存在漏洞、可能發生故障的設備、保全和安全風險。透過在這些類型的問題，被利用之前識別出這些問題，可以在惡意事件發生之前，採取行動來防止傷害、處理曝露的問題，並修復裝置。
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一個統一的平台。 這有助於對安全環境，提供更全面的瞭解，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，可以更好地偵測未經授權的進入拜訪、入侵嘗試、細微警報和其他安全威脅，使保全人員能夠專注於重要的事情。透過防止入侵或阻止入侵者，營運業者可以協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，近乎即時地產生警報，並採取糾正措施。
使用人工智慧進行門禁控制有什麼挑戰？
儘管它有好處，但門禁控制中的人工智慧也伴隨著挑戰。 組織必須解決隱私問題和潛在偏見，同時確保其人工智慧實施的透明度，並確保他們遵循最佳實踐，來防止網路實體攻擊。 此外，人工智慧不斷以極快的速度發展，因此對於組織來說，維護和更新本土系統可能很困難（而且成本高昂）。 這就是為什麼許多組織期待，像 LenelS2 這樣的供應商，他們與行業領先的人工智慧引擎整合，以滿足實體安全需求。
商機探索 —— 工地管理要管什麼？
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