AI深度学习如何提高安全性？

Posted 2021-05-24 TSINGSEE

对加强安防监控和保护的需求导致当今安防监控技术领域的快速发展。统计数据显示，到去年为止，全球在信息安全产品上的支出已超过1,140亿美元。市场上正在推出更具创新性的解决方案，以应对各个级别的安防应用场景。人工智能用于监控和安全是AI改变人类生活的诸多优点之一。

 

AI人工智能是如何工作的？

用于视频监控和安全的AI人工智能技术，使用基于机器学习和AI算法来监控和分析从视频监控摄像机中记录的图像、视频和数据。AI也能够识别和剖析人类，车辆和各种物体的运动。

 

AI可以利用基于机器的视觉对存储的数据进行分类、识别，并在系统未识别出警报时向用户发送警报，以表明有用户侵入。 AI能够记录数十万个摄像机的监控记录，它的能力远超人类之上。

更有趣的是，人工智能能够在安全隐患真正发生之前就对其进行检测、预测。借助AI智能算法和深度学习，人工智能可以识别网络正常行为中的最细微的变化，并可以防止潜在的攻击。

人工智能安全的类型

已知两种类型的AI安全性：

基于规则：这是AI智能安防技术的一种更为普遍的形式。在这种类型的程序中，程序员使用预先设计的规则为系统提供数据。例如，你看到的视频监控摄像机在基于规则的AI系统上起作用。

行为分析：这是AI智能安防技术的一种新颖形式。不需要预编码程序作为以前基于规则的人工智能安防技术。行为分析是一种自我学习的AI技术，人工智能系统可在其中自动检测，学习和研究正常的人类行为及其周围环境的运行情况。然后，基于AI的系统对数据进行相应的分类，并在检测到任何异常行为时发出警报。

 

人工智能如何改善监控和安全性？

AI提出了对所获取数据的实时监控以及智能分析功能，以此来遏制所有方面的安全隐患。从机场到零售商店，这些想法已被广泛应用到公共场所，帮助监控人员发现任何异常活动。 AI可以比人眼更可靠，更准确，从而确保不会丢失任何数据或信息。

人工智能还提供了先进的人脸、对象和事件识别技术。利用这些可以在安防系统中实现协同工作以增强安防能力。近年来，随着AI的迅猛发展，面部识别技术也已集成到我们的智能手机等相关设备中。

 

将AI纳入安全领域也消除了低分辨率图像处理的问题。迄今为止，视频监控摄像机捕获的大多数图像质量大多较差。因此，从这些图像中检测安全隐患成为一项艰巨的任务。结果，AI现在用于锐化低分辨率图像，并已被证明是视频及图像分析的得力助手。

AI技术如何应用在现实场景中

AI人工智能在中国的安防视频监控项目中已经大量落地。在安防监控行业，目前主要融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等人工智能技术，这也是视频内容理解与分析的基础。

安防产业链：

上游，包含了视频算法提供商、芯片制造商、图像传感器、镜头模组等其他核心零部件；

中游，包含了硬件供应商、软件服务商、系统集成商、运营服务商；

下游，为终端行业应用，涉及政府、公安、交通、金融、民用等领域；

场景应用：

1）智慧城市

智慧城市建设强调对城市的更智能感知，智慧安防以视频监控系统为基础，根据监控视频的内容，TSINGSEE视频结构化智能分析平台EasyCVR可将视频内容变为更具价值的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为智慧城市建设提供有力的信息支撑和辅助决策支持，提升智慧城市的精细化管理水平。

 

2）智慧交通

TSINGSEE视频智能监控可以有效完成车辆减超速、车辆逆行、交通堵塞、道路烟雾和火灾等事件的自动监控，并且就车流量、车速、车型、突发事件紧急程度进行预测分析，为道路安全运行与危险情况营救提供必要的数据支持。

 

3）数字领域的AI技术

在当今的数字世界中，网络安全一直是令人不安的问题。黑客为破坏和拆除系统而部署的病毒攻击经常引起人们的关注。网络安全的未来掌握在人工智能和机器学习的手中，因为它们正被用来对抗不法分子，以应对持续的网络攻击。

在数字领域，人工智能无非是一个救星。市场上的网络安全产品越来越依赖于AI和机器学习技术，不但可以减少检测任何异常威胁所需的时间量，同时也能提高数据工作人员的工作效率。

结论

随着企业认识到需要整合AI技术以提高生产力和保护业务流程的需求，对AI人才的需求几乎呈指数增长。但是，AI人才稀少且昂贵，AI领域的人才需求急剧增长，基础层研究人才成为最大的需求点。

 

国家“新基建”已经把人工智能纳入其中，同时受益于深度学习算法的快速发展，AI智能安防技术已经得到了越来越广泛的应用，人工智能技术的落地也随之高速发展。但是，在应用场景上仍然存在较多需要突破的技术创新点，未来发展空间较大，市场潜力无限。