Mākslīgais intelekts maksimālai fiziskajai drošībai un risku novēršanai

Personas datu aizsardzība ir sistēmas atslēgas komponents un tiek risināta vairākos līmeņos. Sistēma izmanto datu anonimizācijas progresīvas tehnikas, ieskaitot seju un transportlīdzekļu reģistrācijas numuru automātisku izpludināšanu reāllaikā. Visi dati tiek šifrēti gan pārraides, gan uzglabāšanas laikā. Piekļuve sensitīvai informācijai ir stingri kontrolēta, izmantojot daudzlīmeņu piekļuves tiesību sistēmu. Sistēma pilnībā atbilst GDPR un citiem attiecīgajiem personas datu aizsardzības noteikumiem. Ierakstu glabāšana pakļauta stingriem datu glabāšanas noteikumiem un automātiskai dzēšanai pēc noteikta laika beigām.

Sistēma sasniedz augstu detekcijas precizitāti, pateicoties vairāku tehnoloģiju kombinācijai un uzlabotiem mašīnmācīšanās algoritmiem. Tipiska detekcijas precizitāte reālu drošības risku gadījumā ir virs 95%, kamēr viltus trauksmes līmenis ir mazāks par 1%. Šie rezultāti tiek sasniegti, izmantojot daudzslāņu verifikāciju detektētajiem notikumiem, kad katrs potenciālais incidents tiek analizēts no dažādiem skatu punktiem, izmantojot dažādus sensorus. Turklāt sistēma nepārtraukti mācās no vēsturiskiem datiem un drošības personāla atsauksmēm, kas noved pie nepārtrauktas detekcijas precizitātes uzlabošanas un viltus trauksmju skaita samazināšanas.

Integrācija ir izstrādāta, lai maksimāli izmantotu esošo infrastruktūru un minimāli traucētu ikdienas darbību. Sistēma atbalsta plašu standarta komunikācijas protokolu un interfeisu klāstu, ko izmanto drošības nozarē. Integrācija parasti ietver savienojumu ar esošām kameru sistēmām (CCTV), piekļuves sistēmām, ugunsdzēsības signalizāciju un citiem drošības elementiem. Integrācijas process sākas ar detalizētu esošās situācijas analīzi, kam seko integrācijas plāna izveide un pakāpeniska atsevišķu komponentu ieviešana. Svarīga daļa ir arī vienotas lietotāja saskarnes izveide visu integrēto sistēmu pārvaldībai.

Lai sistēma darbotos optimāli, ir būtiska uzticama tīkla infrastruktūra ar pietiekamu jaudu datu pārraidei reāllaikā. Pamata prasības ietver stabilu augstātrumu interneta pieslēgumu (vismaz 100 Mbps), redundanto tīkla infrastruktūru nepārtrauktas darbības nodrošināšanai un pietiekamu skaitļošanas jaudu datu apstrādei. Sistēmu var ieviest gan uz vietas (on-premise) risinājumā, gan hibrīdā vai pilnībā mākoņdatošanas modelī. Savienojuma pārtraukuma gadījumā sistēmas kritiskās funkcijas tiek saglabātas, pateicoties datu lokālai apstrādei un automātiskai pārslēgšanai uz rezerves režīmu.

Sistēma izmanto daudzslāņu rezerves kopiju arhitektūru, lai nodrošinātu maksimālu pieejamību un uzticamību. Visi kritiskie dati automātiski tiek replikēti ģeogrāfiski atdalītos glabātuves. Aprēķinu jauda ir sadalīta starp vairākiem neatkarīgiem mezgliem, kas var pārņemt galvenās sistēmas funkcijas, gadījumā ja notiek avārija. Rezerves barošana nodrošināta ar UPS sistēmām un dīzeļģeneratoriem. Regulāri automātiski testi visām rezerves sistēmām nodrošina to gatavību tūlītējai aktivizēšanai. Sistēmas atjaunošana pēc avārijas tiek vadīta, izmantojot detalizēti izstrādātus procedūru ar definētiem laika rāmjiem katram komponentam.

Sistēma ir izstrādāta kā modulāra platforma ar plašām pielāgošanas iespējām klienta specifiskajām vajadzībām. Pamata funkcionalitāti var paplašināt ar specializētiem moduļiem konkrētu detekciju veidiem, analītiskiem rīkiem vai integrāciju ar citām sistēmām. Pielāgošana ietver iespēju definēt pašu detekcijas noteikumus, izveidot specifiskus darbplūsmas incidentu reaģēšanai un pielāgot lietotāja interfeisu. Sistēma arī atbalsta pašu API izveidi integrācijai ar ārējām lietotnēm un trešo pušu sistēmām.

Komplekss apmācību programma ir neatņemama sistēmas ieviešanas sastāvdaļa. Tā ietver pamata lietotāju apmācību drošības personālam, uzlabotu apmācību sistēmas administratoriem un specializētu apmācību drošības notikumu analītiķiem. Apmācība notiek gan klātienē, gan tiešsaistē, ar praktiskiem vingrinājumiem reālās situācijās. Tehniskais atbalsts tiek sniegts 24/7, izmantojot daudzlīmeņu palīdzības dienestu ar garantētiem reaģēšanas laikiem atkarībā no problēmas nopietnības. Atbalsta pakalpojumos ietilpst arī regulāra proaktīva sistēmas monitorēšana un preventīva apkope.

Sistēma piedāvā uzlabotas ziņošanas un datu analīzes iespējas, izmantojot biznesa intelekta rīkus. Lietotājiem ir pieejami iepriekš sagatavoti ziņojumi, kas aptver izplatītās drošības metrikas, kā arī iespēja izveidot pielāgotus ziņojumus atbilstoši specifiskām vajadzībām. Vēsturiskie dati tiek automātiski analizēti, lai identificētu tendences un modeļus, kas var norādīt uz potenciāliem drošības riskiem. Iekļauta arī datu eksportēšanas iespēja dažādos formātos, lai tos varētu turpināt apstrādāt ārējās sistēmās.

Sistēmas kiberdrošība ir nodrošināta ar kompleksu pieeju, kas ietver vairākus aizsardzības slāņus. Visa komunikācija ir šifrēta, izmantojot vismodernākās kriptogrāfijas protokolus, un piekļuvei sistēmai ir nodrošināta ar daudzfaktoru autentifikāciju. Sistēma regulāri tiek pārbaudīta uz ievainojamībām, izmantojot penetrācijas testus un automatizētas drošības skenēšanas. Ir implementētas arī uzlabotas iebrukumu detekcijas un novēršanas sistēmas (IDS/IPS) un regulāri tiek atjauninātas drošības labojumprogrammas.

Sistēmas darbības izmaksas sastāv no vairākām galvenajām sastāvdaļām. Pamatelements ir licenču maksas par programmatūru un mākoņpakalpojumiem, kas parasti tiek iekasētas mēneša vai gada laikā atkarībā no izvēršanas apjoma. Vēl viena nozīmīga izmaksu vienība ir regulāra aparatūras uzturēšana, sistēmas atjauninājumi un tehniskais atbalsts. Enerģijas izmaksas, kas saistītas ar serveru un sensoru infrastruktūras darbību, veido mazāku, bet stabilu izmaksu posteni. Personāla izmaksas ietver apmācību un iespējamas specializētas konsultācijas. Pateicoties automatizācijai un procesu optimizācijai, sistēma parasti rada ievērojamas ietaupījumus salīdzinājumā ar tradicionālajiem drošības risinājumiem.