Многие эксперты говорят о том, что повысить эффективность системы безопасности можно лишь в том случае, когда данная система будет способна к самообучению. Способность установить между компонентами такие связи, которые не под силу подобрать инсталлятору, – вот еще одна польза так называемого «машинного самообучения».
Таким образом, являясь разновидностью искусственного интеллекта, самообучающаяся система устанавливает новые межкомпонентные связи без дополнительного программирования или настройки. При получении новой информациии с детекторов и камер видеонаблюдения самообучающаяся система безопасности начинает «узнавать», какое сочетание данных требует подачи сигнала тревоги, а какая их комбинация является нормальной.
Кроме того, можно снизить расход ресурсов на тревожное реагирование системы. При этом интеллектуальным способом выстраивается иерархия приоритетов, или так называемая «степень ненормальности» события. В то время как традиционная охранная система следует «черно-белой» логике, обрабатывающей все происходящие события одинаково – либо ход события нормален, либо он нарушен.
Традиционная система может воспринимать сигналы тревоги от разных источников как самостоятельные угрозы безопасности, в то время как самообучающаяся способна сопоставлять их и комбинировать, вычисляя закономерность событий. Есть возможность ускорить подстройку самообучающейся системы под ее рабочие условия. В нее можно загрузить из других систем библиотеки данных по событиям. Обновлять системы можно и через задаваемое пользователем «забывание» наиболее устаревшей информации.
Считается, что самую высокую опасность подразумевает та ситуация, с которой раньше не доводилось встречаться. Именно поэтому специалисты утверждают: высшим достижением самообучающейся системы станет ее способность различать тревожные ситуации, которые не были реализованы ни разу.
Оцените статью!