Охранные системы должны стать упреждающими

Отсутствие упреждающих возможностей — важный недостаток современных охранных систем. Как правило, они лишь фиксируют событие и дают службе безопасности возможность реагировать на него. Даже система охранной сигнализации сообщает диспетчеру о том, что вторжение уже началось. Если системы безопасности научатся работать на опережение, это повысит их ценность.

Первый шаг в сторону большей предсказательности системы — выдвигать детекторы подальше навстречу угрозе. Например, в случае охраны периметра это может означать, что вводится мониторинг территории, прилегающей к этому периметру. В ночное время оператор получает уведомления о появлении любых людей в этой зоне и готов раньше среагировать на вторжение.

В традиционных охранных системах большинство детекторов — «бинарные», то есть имеющие только два состояния — «тревоги нет» и «тревога». Система безопасности, которая претендует на то, чтобы считаться упреждающей, должна вместо бинарных детекторов содержать побольше устройств, которые постоянно собирают и передают текущие данные. Например, вместо классического детектора дыма может быть использовано умное устройство, которое измеряет коэффициент прохождения света через воздух и, следовательно, раньше обратит внимание диспетчера на ситуацию, которая, возможно, означает начало пожара.

При этом в системе, в которой бинарные датчики заменены на более сложные, полноценный мониторинг уже не получится вести силами оператора. Отсюда вытекает следующий шаг — вводить автоматическую обработку получаемых данных. Это позволяет системе обнаруживать те явления, которые оператору еще незаметны.

Хороший шанс сделать систему безопасности более упреждающей даёт видеоаналитика. Даже применение ставшего уже обычным детектора оставленных предметов — простой, но вполне корректный пример работы на опережение. В этом он принципиально отличается от детектора исчезнувших предметов — при его срабатывании ни о каком упреждении речи уже не идет.

Еще полнее развить упреждающие способности охранной системы позволит машинное обучение. Оно открывает путь к тому, чтобы сравнивать данные, получаемые в реальном времени, со сценариями уже реализовавшихся когда-то угроз. Каждый такой сценарий — это набор сигналов, приходящих в разные моменты времени от различных детекторов. «Питаясь» сценариями вторжений, система учится выявлять новые угрозы заранее, чтобы давать службе безопасности время среагировать.