Integrar IA generativa em sistemas de segurança física é mais do que apenas um aprimoramento — está prestes a transformar todo o setor. Com a capacidade da IA generativa de criar novos modelos de dados sintéticos que preveem e simulam ameaças à segurança, muitos especialistas estão de olho nessa nova ferramenta poderosa para atingir novos níveis de segurança.
Este artigo examinará o impacto transformador da IA generativa na segurança física e as maneiras como ela pode afetar os negócios no futuro.
O que é IA generativa?
A IA generativa é um tipo de inteligência artificial cujos modelos criam novos conteúdos, como texto, vídeo ou imagens. Enquanto a IA tradicional se concentra mais estritamente na análise de conjuntos de dados específicos e na identificação de padrões para fazer previsões, a IA generativa produz novos dados com base em padrões aprendidos de uma ampla faixa de fontes de dados. Pense na DALL-E produzindo novas imagens de atores famosos ou chatbots se envolvendo em diálogos de atendimento ao cliente.
IA Generativa e a Indústria de Segurança Física
A maioria dos especialistas em segurança está ciente dos usos atuais da IA preditiva em segurança — reconhecimento facial, análise de vídeo e sistemas de controle de acesso. No entanto, a IA generativa realmente significa uma mudança de paradigma nessas ferramentas. A IA generativa tem o potencial de causar impacto em várias aplicações de segurança física:
A. Biometria
A biometria é uma ferramenta de segurança há muito estabelecida em organizações corporativas e governamentais. Combinar IA generativa com dados biométricos pode produzir identificação e avaliação de ameaças mais precisas.
Por exemplo, a IA generativa pode criar imagens sintéticas de rostos para aumentar conjuntos de dados de treinamento, ajudando a melhorar a precisão e a robustez dos modelos de reconhecimento facial. Ela pode gerar diversas expressões faciais, condições de iluminação e ângulos de dados biométricos existentes, que podem ser usados para treinar sistemas de reconhecimento facial para reconhecer melhor rostos sob várias condições.
Além disso, a IA generativa pode auxiliar na detecção de imagens deepfake. Vídeos e imagens gerados por IA representam uma grande ameaça à segurança e ao roubo de identidade. No entanto, um estudo recente da Drexel University usou modelos de treinamento de IA generativa para analisar dados até o nível de pixel. Esses modelos sofisticados de IA foram capazes de discernir padrões que indicam geração de computador, produzindo uma precisão de 95–98% na detecção de deepfake.
B. Análise de vigilância por vídeo
As ferramentas de vigilância por vídeo estão fadadas a ver as melhorias mais empolgantes da IA generativa. A capacidade de gerar seus próprios conjuntos de dados para treinamento pode ser implantada para um amplo conjunto de previsões comportamentais.
Por exemplo, a IA generativa pode analisar feeds de vídeo para identificar e rastrear o movimento e a densidade de pessoas para detecção de multidões. Ao gerar modelos preditivos por conta própria, ela pode antecipar o comportamento da multidão e detectar padrões incomuns para garantir a segurança pública durante eventos como protestos ou grandes aglomerações.
Além disso, a IA generativa pode ser usada para outros modos de detecção de comportamento, como examinar gestos humanos ou uma análise de fala de várias fontes de dados. Isso pode ajudar a identificar e interpretar ações humanas suspeitas em tempo real, fornecendo alertas imediatos para aprimoramento de segurança e consciência situacional.
C. Controle de acesso
Os sistemas de controle de acesso também estão prontos para receber uma revisão com IA generativa. Com a capacidade do sistema de treinar a si mesmo em conjuntos de dados simulados, isso adiciona camadas extras de segurança no processo de autenticação.
A IA generativa pode analisar os padrões de comportamento de um indivíduo e entradas de acesso ao longo do tempo para estabelecer padrões de uso normais. Isso ajudará na detecção de anomalias, indicando tentativas de acesso incomuns ou desvios de comportamento. Ao aprender continuamente com os dados e gerar modelos preditivos, o sistema pode identificar comportamentos suspeitos ou padrões de acesso que se desviam das normas esperadas. Os
sistemas de controle de acesso também podem recorrer à IA generativa e à análise preditiva para aumentar a segurança física ou otimizar recursos. Os modelos de IA podem prever horários de pico de acesso, movimentos de multidões e incidentes de segurança com base em dados históricos e cronogramas de eventos. Isso significa que o sistema pode otimizar a implantação de pessoal e ajustar a cobertura da câmera de vigilância dinamicamente, garantindo recursos eficazes de monitoramento e resposta durante períodos de alto tráfego ou eventos especiais.
Perspectivas futuras da segurança da IA generativa
Generative AI é uma forma de ponta de inteligência artificial que tem a capacidade de transformar a segurança física de uma ferramenta de monitoramento passiva em um poderoso mecanismo proativo. Ao aproveitar suas características únicas de criação de conjuntos de dados e modelagem preditiva, ferramentas atuais como biometria, análise de vídeo e controle de acesso podem ter uma abordagem mais sutil e previdente à vigilância.
João Marcelo de Assis Peres
joao.marcelo@guiadocftv.com.br
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