Klacci 凱樂奇通關機
在瞬息萬變的威脅情勢下，門禁系統必須適應新的挑戰。人工智慧安全技術正在改變遊戲規則，它引入了創新方法來增強門禁控制、簡化安全任務，並重新定義使用者體驗。在這篇報導中，我們將探討人工智慧正在革新門禁和實體安全的七大關鍵方式，以及目前常見的各種人工智慧類型。
門禁控制領域應用了哪些類型的人工智慧？
如今，門禁控制領域應用了多種人工智慧技術，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 可以協助辨識與詐欺或惡意活動相關的關鍵字或短句。 NLP 還可以幫助安全操作員和安裝人員，獲得客製化的幫助和指導，從而更有效地完成工作。
- 機器學習 (ML)：機器學習可以用於建立訓練模型，以辨識大量資料中的模式，和不易察覺的關係。這些模型可以用於預測潛在威脅、即將發生的設備故障、警報處理，以及其他各種情況。例如，ML 可以用於驗證門禁控制策略，確保其清晰有效。它還可以用於審查人員，確保他們遵守策略，並擁有執行指定任務所需的相應權限。
除了用於門禁控制的人工智慧類型之外，隨著新技術和新功能的不斷發展，了解當前的人工智慧發展趨勢，也非常重要。
目前門禁控制格局如何？
傳統的門禁控制系統，例如基於角色的門禁控制 (RBAC)、基於屬性的門禁控制 (ABAC)、基於策略的門禁控制 (PBAC) ，和傳統實體門禁控制 (PACS)，通常耗時、容易出錯且缺乏靈活性。它們需要安全人員手動建立和維護角色、權限、策略和基礎設施，並監控正在進行的門禁請求。此外，傳統的門禁控制系統很容易被惡意行為者利用，例如透過社會工程、尾隨進入或其他漏洞（例如策略不一致）。隨著組織規模的擴大，這些挑戰會變得更加突出，這也為在實體安全領域，應用人工智慧 (AI) 提供了更多機會。
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人工智慧在安全領域如何應用？
人工智慧正迅速改變安全格局。安全人員可以利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、預防和應對安全威脅，從而在提高準確性的同時減輕工作負擔。
人工智慧在門禁控制領域的兩大關鍵應用包括：
生物辨識認證
人工智慧系統越來越多地利用指紋、虹膜掃描和臉部辨識等生物辨識數據，來準確驗證個人身份。生物辨識認證通常比傳統的門禁卡或密碼等方法更安全，因為它難以偽造。它還可以與卡片和行動憑證結合使用，實現多因素身份驗證。
行為分析
行為分析利用人工智慧演算法，來辨識異常或可疑活動，例如多次嘗試使用錯誤的憑證門禁系統或網路。即使使用者使用的是有效的生物辨識憑證，行為分析也能增強安全性，幫助偵測未經授權的進入嘗試。
這些人工智慧解決方案的一些常見用例，包括：自動化事件回應、更準確的網路安全風險評估、合規性監控、威脅情報資訊收集，以及增強的安全編排、自動化和回應 (SOAR)。人工智慧系統還可以隨著時間的推移不斷學習，隨著歷史數據的積累，它們可以完善模型，從而使這些解決方案隨著時間的推移，變得更加準確和精確。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且有效率的方式，來提升組織的安全態勢。因此，人工智慧在存取控制領域將扮演日益重要的角色。
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為什麼人工智慧對門禁控制非常重要？
人工智慧透過主動辨識威脅、簡化系統管理和優化門禁控制流程，顯著提升了門禁控制的有效性。人工智慧驅動的門禁控制系統，可以與其他安全系統（例如影像監控系統）整合，從而實現更全面的安全防護。最終，人工智慧能夠幫助企業，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的侵害。人工智慧還可以連接大量的外部公開數據，以辨識安全威脅。例如，請求進入權限的人員，可能有門禁控制系統無法直接辨識的限制令問題。儘管如此，人工智慧在門禁控制方面並非完美無缺。
人工智慧在門禁控制領域目前有哪些限制？
人工智慧雖然潛力巨大，但也有其限制。人工智慧驅動的門禁控制系統，需要大量資料進行訓練和有效運作。收集這些數據可能既昂貴又耗時，而且並非總是可用。如果與雲端的門禁控制系統結合使用，則可以與 LenelS2 等服務提供者，分擔資料使用負擔。它還可以簡化對外部資料來源的連線，這些資料來源可能很有價值。正因如此，許多公司開始研究，如何將雲端的門禁系統整合到其建築中。
此外，這些系統並非完美無缺。它們可以提供更多洞察，但某些建議可能需要手動驗證。如果輸入資料不完整、環境「吵雜」或攝取了無效數據，系統可能會拒絕正常使用者，或允許惡意使用者進入。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，許多人工智慧系統缺乏透明度，因此很難理解它們的決策過程。因此，整合能夠展示決策過程的人工智慧解決方案非常重要，以便進行修正或調整。無論如何，在當今情況下，人工智慧正在改變我們看待門禁，和整體安全的方式。它可以從海量資料中，發現威脅和異常情況，而這些資訊幾乎不可能透過純粹的人工分析來發現。
人工智慧正在以哪些方式改變門禁？ （共 7 種方式）
人工智慧透過引入自動化、智慧和效率，從根本上改變了門禁控制，使其更加精準和即時，同時簡化了耗時的任務。人工智慧可以利用內部和外部數據、原始歷史數據以及決策數據，更好地理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. 數據追蹤與分析
人工智慧追蹤和分析門禁數據，以深入了解使用者行為、進入模式和安全風險。這些數據可以與外部數據來源結合。例如，如果員工在異常時間進入大樓，或者由於角色變更、外部法律規範，或與競爭對手的關聯等原因而被限制進入，這些資訊可用於辨識潛在威脅，並將其上報調查。此外，人工智慧還可以判斷該員工的行為，是否可能導致公司、政府或認證違規。例如，未經適當認證和批准擅自進入大樓處理維修問題，可能對相關人員構成人身威脅，並導致違規或罰款。
2. 訪問準確性
人工智慧驅動的生物辨識認證方法，比傳統的單因素門禁控制系統具有更高的準確性。將生物辨識技術與其他身分形式（例如銀行卡或行動憑證）結合，可以提高準確性，並確定訪客未使用他人的憑證。這是因為人工智慧和深度學習技術，能夠比其他非生物辨識憑證更可靠地識別模式和身分。
3. 決策制訂
機器學習技術和工具，可以處理和分析大量的內部和外部數據，以辨識模式、趨勢和不易察覺的關聯。人工智慧解決方案，可以自動產生互動式關係報告和建議，用於從戰術活動中做出更好的決策，例如辨識和拒絕早期性進入請求、解決身分衝突（例如，某人可能擁有多個不同姓名）。它還可以用於辨識漏洞，並在漏洞被利用之前建議解決方案。
4. 訪客監控
行為分析結合身分驗證資料，可用於辨識和監控訪客，從而防止未經授權的進入，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，並在檢測到可能令人擔憂的異常行為時，向保全人員發出警報。它還可以偵測尾隨、徘徊、威脅行為等事件。學習系統甚至可以被訓練來偵測特定設施，或產業特有的行為。將從影像中檢測到的事件與門禁資料、身分資料和歷史資料相結合，可以為安保人員提供更深入的洞察，並使他們能夠以更少的資源管理更多場所。
5. 任務自動化與推薦
人工智慧 (AI) 提升安全解決方案的一個重要途徑，是透過任務自動化和後續最佳行動推薦。使用者註冊、門信等級配置、精細化警報管理，和權限管理等任務均可自動化，使安全維運人員和管理員，更有效地利用寶貴時間。AI 還可以提供建議，並偵測威脅和潛在漏洞。
除了減少人為錯誤外，任務自動化和推薦還能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。AI 的這一領域還具有預測性，能夠指出漏洞所在、即將發生故障的設備，以及安全隱憂。透過在這些問題被利用之前辨識它們，可以採取措施防止人員傷亡、處理安全隱憂，並在惡意事件發生之前修復設備。
6. 整合能力
某些 AI 系統可以與各種安全系統（例如影像監控系統和入侵檢測系統）整合，從而提供一個統一的平台，以增強監控和控制。這有助於更全面地了解安全環境，並提高安全部門應對威脅的能力。
7. 人工智慧警報系統
人工智慧驅動的警報系統，能夠更有效地偵測未經授權的進入、入侵嘗試、細微警報，以及其他安全威脅，使操作人員能夠專注於真正重要的事項。透過阻止入侵或及時制止入侵者，操作人員可以協助保護關鍵資產和智慧財產權。這些資訊可以幫助保全人員產生警報，並近乎即時地採取糾正措施。
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使用人工智慧進行門禁控制面臨哪些挑戰？
儘管人工智慧在門禁控制方面具有諸多優勢，但也面臨一些挑戰。企業必須解決隱私問題和潛在的偏見，同時確保人工智慧實施的透明度，並確保遵循最佳實踐，來預防網路實體攻擊。此外，人工智慧技術正以驚人的速度發展，因此企業維護和更新自研系統，可能既困難又昂貴。正因如此，許多企業選擇與像 LenelS2 這樣的供應商合作，後者整合了業界領先的人工智慧引擎，以滿足其實體安全需求。
利用 LenelS2 的人工智慧技術推進門禁控制
身為全球領先的先進實體安全解決方案供應商，LenelS2 被譽為門禁控制領域的全球領導者。LenelS2 在協助企業實施，和管理人工智慧驅動的安全解決方案方面，擁有卓越的成功經驗，並與在生成式人工智慧、自然語言處理、視覺分析和人工智慧連結分析，等人工智慧工具領域經驗豐富的合作夥伴攜手共進。
請注意，本資料僅供參考，內容較為籠統，不應被視為專業、醫療或法律建議。建議使用或參考本資料的個人和實體就任何具體情況諮詢專業人士。 LenelS2 特此聲明，對於你依賴本資料中的資訊而導致的任何損害、傷害或任何其他責任，LenelS2 概不承擔任何責任。
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