安全是一個龐大的全球性行業，它極其多樣化。無論是保護獎金賽馬，還是保護公用事業基礎設施，“威脅景觀”都越來越復雜，需要融合網絡安全性和更傳統的物理形式來防止盜竊和其他形式的犯罪活動。人工智能（AI）是部署數字安全性的最有前途的工具，但正如最近的一篇文章中所說，“最重要的是提高AI應對遠程威脅的準確性，洞察力和響應速度基于視頻的識別系統。”

　　遠程警惕是目標

遠程安全監視是前進的道路。公司需要能夠夜視，紅外和熱成像的攝像機，以提供24/7全天候監控設備，場所和寶貴資產的能力。那么，在提供AI主導的遠程安全系統方面，我們應該在哪里尋求最快速的進展？

這樣的公司之一就是Twenty20 Solutions，它正在將機器學習與遠程站點的實時視頻數據饋送集成在一起。它的系統還能夠實時識別任何活動異常，這正是市場所追求的。哥倫布說：“這種方法值得注意的是，許多行業必須集成網絡和物理安全系統，并獲得360度的遠程位置威脅視圖。”

　　什么是SCADA系統

Twenty20 Solutions使用SCADA系統，它是“監督控制和數據采集”的縮寫。這種類型的系統已成為電信，水和廢物控制，能源，石油和天然氣提煉以及運輸等行業的金標準。通常，SCADA系統“集成傳感器，儀表和設備以提供數據遙測和實時信息。”

　　這是一個大市場

研究公司IMARC預測SCADA市場將在全球范圍內增長，到2024年其價值將達到260億美元左右，在2019年至2024年之間的復合年增長率為5.7%。

AI如何解決安全問題

關于AI和機器學習技術，要記住的最重要的事情之一是兩者都非常擅長通過視頻識別系統找出視覺異常。共有三種類型的機器學習算法支持這種“人才”，它們將構成下一代視頻識別系統的一部分。

一種是“監督學習算法”。在這里，這些算法通過數據集進行訓練，“以識別正確的物鏡圖像，因此當出現異常圖像時，他們可以對其進行識別。” 例如，受監督的機器學習算法可以識別，跟蹤和監視車輛，機械，資產和遠程位置使用模式。

另一個是“無監督學習算法”。這些可以識別圖像中的新模式，石油和天然氣行業發現它對于監視來自遠程設備和資產的紅外和熱數據極為有用。

最后，有“強化學習算法”。通過這種格式，基于AI的視頻識別系統使用算法來糾正它們識別和更新已知圖像的方式。對于高度依賴昂貴設備的行業，這種算法“有助于確保位于不同地理位置的遠程設備的一致性，合規性和安全性。”

從物聯網的角度來看，人工智能主導的安全性的未來也很重要，視頻正在成為最強大的傳感器，正如哥倫布所說：“農業，建筑，石油和天然氣，公用事業和關鍵基礎設施行業需要考慮如何將其IoT平臺整合到更廣泛的網絡安全策略中，以360度查看在其位置以越來越高的頻率發起的多方面威脅。”

最終，實時識別威脅的能力將促進AI在該領域的使用。它將彌合傳統的物理安全措施與網絡安全之間的鴻溝，從而阻止犯罪活動，如果確實有辦法繞開犯罪分子，犯罪分子將不得不更加努力地尋找解決方法。更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。