Безопасность является базовой потребностью как отдельного индивидуума, так и общества, поэтому государство, в том числе, является инструментом обеспечения безопасности внутренней и внешней. Функция обеспечения безопасности во многих случаях даже может иметь очень высокий приоритет для государства — как в определённые периоды времени, так и в зависимости от структуры и формы государственного устройства.
Обеспечение безопасности направлено на стабилизацию общественных отношений, недопущение нарушения функционирования системообразующих элементов и институтов в самом государстве, выявление и предупреждение рисков и угроз изнутри и снаружи. Однако при выполнении функции обеспечения безопасности важно соблюдать баланс между «закрученными гайками» и возможностью для общества и государства двигаться вперёд, развиваться.
Также необходимо отметить, что у безопасности имеется множество различных аспектов — физическая, информационная, экономическая и другие, все вместе объединяемые под термином «комплексная безопасность». Наконец, необходимо отметить, что всё то, что я рассказал касательно государства, может относиться к более простым социотехническим системам — организациям.
Обычно при рассмотрении любого аспекта безопасности в расчёт принимается модель рисков и угроз и модель нарушителя. На основании этих моделей осуществляется стратегическое и оперативное планирование, резервирование сил и средств для предотвращения угроз, обеспечения безопасности и ликвидации последствий. Далее в соответствии с разработанными программами и планами в действие приводятся меры по обеспечению безопасности. Обычно всё вышеперечисленное основано на стандартизации и использовании зарекомендовавших себя методик и принципов. Ведь недаром говорят, что «техника безопасности выстрадана кровью и смертями».
Что ж, мы рассмотрели необходимые понятия из области безопасности, а теперь перейдём к тому, что же здесь могут дать технологии Искусственного Интеллекта. Самое главное — это динамика в части моделей угроз и нарушителя, их постоянная адаптация под меняющиеся условия функционирования.
Ведь не секрет, что между «иммунной системой», назовём орган обеспечения безопасности так, и нарушителями постоянно ведётся «гонка вооружений». Этот биологический термин применим к системам любой природы, и не зря же его использовали во время холодной войны для обозначения попыток сверхдержав нарастить потенциал своих атакующих и оборонительных систем так, чтобы получить доминирование над противоположными системами потенциального противника.
Другими словами, гонка вооружений — это постоянные попытки со стороны нарушителя преодолеть меры безопасности, а со стороны иммунной системы предугадать и предотвратить такие попытки. Что будет, если система обеспечения безопасности основана на вырубленных в скрижалях правилах и бюрократических процедурах, которые должны неукоснительно исполняться? Правильно! Такую систему будут постоянно «хакать» разными необычными способами. Особенно в связи с развитием технологий. Так вот главной задачей Искусственного Интеллекта в этом случае становится создание механизмов адаптации системы безопасности к новым условиям среды, в которой она функционирует.
Не менее важными способами применения технологий Искусственного Интеллекта являются частные подсистемы и отдельные функции. Например, задача распознавания образов хорошо ложится на системы видеонаблюдения, добавляя в них функцию детекции инцидентов и видеоаналитики. Уже сегодня на рынке существуют готовые решения, которые позволяют методами видеоаналитики определять многочисленные классы событий — от прохождения через периметр контроля до открытого огня. Можно сказать, что детекция инцидентов — это наиболее широко применяемая технология Искусственного Интеллекта, развитая уже сегодня.
Но вот, к примеру, анализ больших данных и дата майнинг в этих вопросах применяются несколько реже, хотя именно эти технологии были бы интересны в связи с развитием адаптационных механизмов, так как позволяют заранее обнаружить скрытые закономерности и использовать их для актуализации моделей безопасности.
Ещё одна технология Искусственного Интеллекта — использование деревьев решений для высокоуровневого принятия решений относительно методов реагирования на те или иные события, пришедшие из системы видеоаналитики и детекции инцидентов. Сейчас обычно оператор, которому система сигнализировала о наступлении события, принимает решение, что делать дальше. Но ведь это можно делать автоматически. В том числе и в рамках уже неоднократно упомянутых адаптационных механизмов.
Хорошо. Давайте пару примеров. Первый очень часто применяется на автомобильных дорогах. Представьте себе трассу длиной две тысячи километров. Трасса идёт по безлюдным степям. Каждые 300 метров на трассе располагаются две видеокамеры высокого разрешения, которые постоянно снимают дорогу в две стороны. Всего таких видеокамер получается более тринадцати тысяч. Если один человек может охватить взглядом 16 трансляций видеопотоков в течение двух часов наблюдения, то для непрерывного видеонаблюдения в течение полных суток требуется пятнадцать тысяч человек, работающих в шесть смен один день через три. Это слишком, не правда ли?
Но с учётом того, что на трассе обычно ничего такого не происходит, всем этим хозяйством управляются шесть операторов в смену, то есть штат составляет чуть более пятидесяти человек, включая руководителей. А всё дело в автоматической детекции инцидентов от дорожно-транспортного происшествия, движения задним ходом, остановки, выхода на проезжую часть человека или крупного животного и даже выпадения груза и возгорания. И система сигнализирует оператору только в случае, если инцидент распознан и подтверждён. Ошибок второго рода практически нет. Оператору остаётся лишь выслать на место происшествия аварийного комиссара для разбирательства на месте.
Второй пример. Представьте детскую площадку. На ней есть некоторое количество сенсорных устройств, в том числе видеокамеры с аналитикой, тревожная кнопка и датчики на опасном игровом инвентаре. Видеокамеры обозревают не только саму площадку, но и подходы к ней. А сама система не просто распознаёт инциденты и реагирует в реактивном режиме, но действует проактивно, предугадывая то, что может произойти.
Например, она может зафиксировать приближение к детской площадке лица, ранее привлекавшегося к уголовной ответственности и вышедшего по УДО, у которого ещё не прошёл испытательный срок. Это может быть выяснено, например, по идентификации телефонного аппарата, который находится у такого лица. После этого система может направить на телефоны людям, находящимся на площадке, тревожные сигналы о необходимости соблюдать повышенную осторожность. Тут используется анализ больших данных, в том числе завязанных на геопозиционирование.
В общем, как я уже сказал, возможностей по применению технологий Искусственного Интеллекта в вопросах безопасности очень много. Главное — соблюсти баланс между личной свободой и общественной безопасностью. Каждое общество этот баланс ищет по-своему. Ну а мы заканчиваем с безопасностью, и на следующем занятии у нас будет транспорт. Оставайтесь с нами и до новых встреч.