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    安全數(shù)據(jù)智能化是最佳的風(fēng)控工具 | 專家視點

    本文作者:Jeffrey A. Slotnick, CPP、PSP | Setracon ESRMS 總裁

    多年來,我們對安全風(fēng)險一直采取被動應(yīng)對的態(tài)度,等待事件發(fā)生后再作出反應(yīng)。但如果我告訴你,采取主動方法,在安全風(fēng)險顯現(xiàn)之前識別并減輕這些風(fēng)險,可以顯著有益于企業(yè)呢?這種轉(zhuǎn)變可以帶來更安全的運(yùn)營環(huán)境和更強(qiáng)大的潛在威脅防御能力,讓人們對策略的有效性感到放心。

    我們在醫(yī)療行業(yè)的同事們是主動風(fēng)險管理的先驅(qū)。他們使用預(yù)測分析來提高運(yùn)營效率,預(yù)測疾病爆發(fā),提升患者滿意度。這種方法同樣可以應(yīng)用于安全領(lǐng)域,讓我們能夠預(yù)見并預(yù)防潛在威脅。

    工業(yè)革命5.0

    作為一個社會,我們正在開始經(jīng)歷工業(yè)革命的下一個階段,數(shù)字化轉(zhuǎn)型5.0。在1.0時代,我們看到了蒸汽和以煤為動力的機(jī)器,它們促進(jìn)了制造業(yè)進(jìn)程。在2.0時代,電力技術(shù)和石油進(jìn)入了我們的視野。新技術(shù)的發(fā)展,如電網(wǎng)、大規(guī)模生產(chǎn)技術(shù)(如流水線)和內(nèi)燃機(jī),標(biāo)志著這個時代的到來。

    隨著3.0時代的到來,計算機(jī)和可編程邏輯控制器、機(jī)器人、電路測試電子設(shè)備以及其他信息全球化工業(yè)的方面進(jìn)入了勞動力市場。在我們的行業(yè)中,我們看到了會聚的開始,以及從模擬安全系統(tǒng)向數(shù)字安全系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。4.0時代開始模糊了物理和數(shù)字世界的界限。物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、智能設(shè)備、智能建筑、無人機(jī)、云計算和認(rèn)知計算已經(jīng)將技術(shù)的角色融入了日常生活。

    現(xiàn)在問問人工智能助手。

    現(xiàn)在,我們正在進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型5.0的時代。這個階段超越了人類和機(jī)器之間的傳統(tǒng)界限,促進(jìn)了更大的協(xié)作和協(xié)同作用。它帶來了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的好處,徹底改變了安全技術(shù),為更先進(jìn)、更高效的安全措施鋪平了道路。

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

    通常人們對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別感到困惑。人工智能是理論和開發(fā)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的計算機(jī)系統(tǒng)。另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)是一個專注于開發(fā)和研究可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的統(tǒng)計算法的領(lǐng)域。

    簡單來說,如果我讓AI創(chuàng)建一個包括雞蛋、牛奶和油的購物清單,并且AI將其發(fā)送出去完成,那就是人工智能。如果AI回來對我說,上次你訂購黃油、雞蛋、牛奶和油的時候,你在烤蛋糕。你需要面粉嗎?這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個例子。

    數(shù)據(jù)分析

    根據(jù)Tableau的說法,數(shù)據(jù)分析是一種全面的方法,檢查、清洗、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)有用信息、得出結(jié)論并支持決策制定。它涉及各種技術(shù)和方法,以解釋來自不同來源的不同格式的數(shù)據(jù),無論是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的。

    數(shù)據(jù)分析的過程通常經(jīng)歷幾個迭代階段:

    確定業(yè)務(wù)問題:企業(yè)試圖解決什么問題?你需要測量什么,你將如何測量?收集原始數(shù)據(jù)集:數(shù)據(jù)收集可能來自內(nèi)部來源,如公司的客戶關(guān)系管理(CRM)軟件,或來自次級來源,如政府記錄或社交媒體應(yīng)用程序編程接口(API)。清洗數(shù)據(jù):這通常涉及清除重復(fù)和異常數(shù)據(jù),協(xié)調(diào)不一致性,標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式,以及處理空白和其他語法錯誤。分析數(shù)據(jù):通過使用各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具操縱數(shù)據(jù),你可以找到講述故事的趨勢、相關(guān)性、異常值和變化。

    數(shù)據(jù)分析是一個工具,使組織能夠做出明智的決策,預(yù)測趨勢,提高運(yùn)營效率。正如本文前面提到的,數(shù)據(jù)分析支持企業(yè)、政府和其他組織的戰(zhàn)略規(guī)劃。

    同樣,數(shù)據(jù)分析可以幫助安全行業(yè)就風(fēng)險評估、欺詐檢測和工作場所暴力事件做出主動決策。

    在工業(yè)革命5.0的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代,數(shù)據(jù)分析比以往任何時候都更加關(guān)鍵。數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)爆炸導(dǎo)致了我們現(xiàn)在所說的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)湖的出現(xiàn)。

    預(yù)測分析

    預(yù)測分析是高級分析的一個分支,它使用歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測未來結(jié)果。

    預(yù)測分析涉及檢查當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)模式,并使用這些信息來預(yù)測未來的趨勢和事件。這可以手動完成,也可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成。

    一個例子可能是一個在工作場所遇到問題的員工。該員工通常從早上8:00工作到下午5:00。通過門禁控制系統(tǒng)和建筑管理系統(tǒng),我們了解到該員工在晚上10:00進(jìn)入大樓,并在凌晨12:30離開。員工在那個不尋常的時間在那里可能有合法理由。有了系統(tǒng)告訴我們這些事實,公司可能想要與員工交談,以確定他們在那個不尋常的小時在那里的性質(zhì)。

    在這種情況下,來自門禁系統(tǒng)的數(shù)據(jù),與安全攝像頭和建筑管理系統(tǒng)相關(guān)聯(lián),提供了精確的預(yù)測信息。

    預(yù)測風(fēng)險建模在安全方面的好處

    與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成的可靠數(shù)據(jù)增強(qiáng)了共同操作圖中的態(tài)勢感知,包括報告、儀表板和業(yè)務(wù)審查,降低了物理安全之外的操作風(fēng)險。這種方法使每個人都受益。這將導(dǎo)致更好的安全性、風(fēng)險降低、運(yùn)營效率和改進(jìn)的決策制定。

    其他好處包括安全近失報告、資產(chǎn)管理、生命安全、自然災(zāi)害和環(huán)境監(jiān)測、遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以及支持失敗后果框架。

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn)是什么?

    前面我們討論了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的定義。在實踐中,我們可以檢查現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源和模式,從中學(xué)習(xí),識別系統(tǒng)異常,更早地檢測即將發(fā)生的事件,并防止惡意攻擊,如針對組織、其員工或負(fù)責(zé)人的敵對行為。

    數(shù)據(jù)湖——根據(jù)微軟和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù),數(shù)據(jù)湖是一個集中式存儲庫,允許你以任何規(guī)模存儲所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它是一個存儲庫,可以快速地以原生格式攝取大量原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以存儲在沒有結(jié)構(gòu)的狀態(tài)下,而不需要首先對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,并運(yùn)行不同類型的分析——從儀表板和可視化到大數(shù)據(jù)處理、實時分析和機(jī)器學(xué)習(xí),以指導(dǎo)更好的決策。

    數(shù)據(jù)湖可以容納來自任何來源的所有類型的數(shù)據(jù),從結(jié)構(gòu)化(數(shù)據(jù)庫表、電子表格)到半結(jié)構(gòu)化(XML文件、網(wǎng)頁)到非結(jié)構(gòu)化(圖像、音頻文件、推文),而不會犧牲保真度。數(shù)據(jù)文件通常存儲在分階段區(qū)域——原始的、清洗的和策劃的——以便不同類型的用戶可以使用數(shù)據(jù)的不同形式來滿足他們的需求。

    數(shù)據(jù)湖對企業(yè)至關(guān)重要,因為它們?yōu)楦鞣N應(yīng)用程序提供了核心數(shù)據(jù)一致性,支持大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析和其他形式的智能行動。它們使組織能夠生成不同類型的洞察,包括對歷史數(shù)據(jù)的報告和進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),在那里構(gòu)建模型以預(yù)測可能的結(jié)果,并建議一系列規(guī)定的行動以實現(xiàn)最佳結(jié)果。

    數(shù)據(jù)源——許多數(shù)據(jù)源可用于支持安全中的風(fēng)險智能。因此,在我們考慮將哪些數(shù)據(jù)源放入湖中之前,我們必須確定我們試圖解決的問題。在許多實踐領(lǐng)域,我們稱這為“問題陳述”。在我們?yōu)橐患胰蚬镜墓ぷ髦?,我們試圖解決的問題是設(shè)施的風(fēng)險,并為每個建筑開發(fā)風(fēng)險因素。我們必須解決的一個特別問題是動態(tài)風(fēng)險因素,由于政治風(fēng)險、地區(qū)犯罪、建筑功能、建筑居住者和許多其他變量,這些因素不斷變化。創(chuàng)建一個工作組來幫助識別變量有助于我們選擇正確的數(shù)據(jù)源來解決問題。

    以下是我們使用的一些數(shù)據(jù)點。

    物理安全設(shè)備——今天有許多不同的物理安全設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù),包括門禁控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、報警系統(tǒng)、照明、憑證解決方案、攝像頭、訪客管理系統(tǒng)、自動鎖定裝置、機(jī)器人、威脅情報源、警衛(wèi)力量優(yōu)化工具、犯罪數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、風(fēng)險評估數(shù)據(jù)和其他通常傳送到安全運(yùn)營中心(SOC)的來源。記住,從這些設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以用來跟蹤安全事件的趨勢,彌補(bǔ)漏洞,并通知未來對物理安全的方法。擁有一個全面的物理安全系統(tǒng)對于防范盜竊、破壞、未經(jīng)授權(quán)的入侵和網(wǎng)絡(luò)威脅至關(guān)重要。

    關(guān)鍵詞搜索是經(jīng)常被忽視的數(shù)據(jù)來源。它們可以識別在萬維網(wǎng)上提及公司、情況或個人的內(nèi)容。關(guān)鍵詞搜索可以使用為這個目的設(shè)計的行業(yè)工具或僵尸網(wǎng)絡(luò)搜索來完成。

    僵尸網(wǎng)絡(luò)是一個應(yīng)用程序,被編程來執(zhí)行特定任務(wù)。它可以自己運(yùn)行,按照給它的指示而不需要人啟動它。許多僵尸網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計來做人類通常會做的事情,比如重復(fù)性任務(wù),比人類快得多地完成它們。有許多商業(yè)提供商提供這項服務(wù)。

    一旦我們確定了問題和數(shù)據(jù),我們將數(shù)據(jù)提交給分析過程。

    所有這些都意味著什么?

    是否值得參與風(fēng)險智能計劃?成熟的風(fēng)險智能計劃增加了企業(yè)更快、更有效的關(guān)鍵決策能力,優(yōu)越的預(yù)測能力,優(yōu)化的變量選擇過程,實時風(fēng)險緩解和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

    威脅、后果和由此產(chǎn)生的影響可能會摧毀一個企業(yè)。風(fēng)險可能比實施風(fēng)險智能計劃所花費的資金成本更高。高管的潛在損失、專有研究、恐怖主義、工作場所暴力、大規(guī)模盜竊和自然災(zāi)害直接影響公司的財務(wù)穩(wěn)定性和聲譽(yù)。讓我們利用技術(shù)提供的資源來最小化風(fēng)險的影響。

    未來就是現(xiàn)在。

    CIBIS峰會

    由千家網(wǎng)主辦的2024年第25屆CIBIS建筑智能化峰會即將開啟,本屆峰會主題為:“匯智提質(zhì):開啟未來新篇章”。屆時,我們將攜手全球知名智能化品牌及業(yè)內(nèi)專家,共同探討物聯(lián)網(wǎng)、AI、云計算、大數(shù)據(jù)、智慧建筑、智能家居、智慧安防等熱點話題與最新技術(shù)應(yīng)用,分享如何利用更智慧、更高效、更安全、更低碳的智慧技術(shù),共同開啟未來美好智慧生活。

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    2024-09-25
    安全數(shù)據(jù)智能化是最佳的風(fēng)控工具 | 專家視點
    數(shù)據(jù)分析是一個工具,使組織能夠做出明智的決策,預(yù)測趨勢,提高運(yùn)營效率。同樣,數(shù)據(jù)分析可以幫助安全行業(yè)就風(fēng)險評估、欺詐檢測和工作場所暴力事件做出主動決策。

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