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Mehr denn je setzen Unternehmen auf physische Sicherheitsdaten, um die Sicherheit zu verst?rken, die Produktivit?t zu steigern und Betriebsabl?ufe zu optimieren. Dies veranlasst Führungskr?fte, sich n?her mit zu befassen. Von intelligenter Automatisierung bis hin zu forensischen Suchtools: Die Unternehmen sind daran interessiert, wie sich KI und Sicherheit zusammenführen und erfolgsf?rdernd einsetzen lassen.

Der Report zur Lage der physischen Sicherheit 2025 sagt noch mehr über die Akzeptanz und Nutzung von KI aus. Wussten Sie, dass 42 % der Befragten, die für die Beschaffung, Verwaltung oder Nutzung von physischer Sicherheitstechnologie verantwortlich sind, den Einsatz von KI planen? In der Tat beabsichtigen viele von ihnen, in den kommenden Monaten KI-Elemente in ihre Sicherheitsabl?ufe zu integrieren.

Auch wenn Anbieter neue KI-Modelle und KI-gestützte Analysel?sungen auf den Markt bringen, müssen die Entscheidungstr?ger stets die im Blick haben. Zudem müssen die Vorschriften und Gesetze berücksichtigt werden, die eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen regeln.

M?chten Sie erfahren, wie sich KI im Bereich der Sicherheit entwickelt und warum Sie sich für L?sungen auf der Grundlage verantwortungsvoller KI-Praktiken entscheiden sollten? Dieser Blog l?sst keine Frage offen.

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Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und intelligenter Automatisierung?

Bevor wir über KI im Bereich der Sicherheit sprechen, sollten wir klarstellen, was damit eigentlich gemeint ist.

?Künstliche Intelligenz“ (KI) bezieht sich auf Arbeitsmittel und Prozesse, die es Maschinen erm?glichen, aus Daten zu lernen und sich ohne spezielle Programmierung an neue Situationen anzupassen. Sie geht mit zahlreichen Begriffen, Konzepten und Techniken einher, darunter Machine Learning (maschinelles Lernen) und Deep Learning.

Bei der intelligenten Automatisierung (IA) hingegen wird KI eingesetzt und mit anderen Technologien wie Regeln, Aktionen und intuitiver User Experience kombiniert, um reale Probleme zu l?sen. Durch die Zusammenführung von KI und Automatisierung kann IA die Brücke zu fortschrittlicher Technologie schlagen und ihre Wirkung in der Praxis entfalten. So steht weiterhin der Mensch im Vordergrund, aber er verfügt jetzt über intuitive Funktionen, die ihm mehr M?glichkeiten als zuvor bieten.

Worauf l?uft das hinaus? Wenn KI das Werkzeug ist, wird IA zur L?sung, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt.

Wie wird künstliche Intelligenz im Bereich der physischen Sicherheit eingesetzt?

Mittlerweile l?sst sich besser beurteilen, was KI im Bereich der physischen Sicherheit leisten kann. Vielen ist bewusst, dass KI nicht perfekt ist. Dennoch sind sie neugierig darauf, wie sich die Technologie weiterentwickelt.

Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Verknüpfung von KI und Sicherheit:

Sinnvolle Nutzung der Daten

Der Umfang der von physischen Sicherheitssystemen erfassten Videos und Daten nimmt st?ndig zu. Umso schwieriger wird es für die Nutzer, die Informationen effektiv zu verarbeiten und angemessen darauf zu reagieren. Mithilfe KI-gestützter Anwendungen k?nnen Sie aus diesen Daten neue Erkenntnisse ziehen. Das Ergebnis: Sie sind besser in der Lage, Probleme zu l?sen und Entscheidungen zu treffen.

Durch den KI-Einsatz k?nnen Unternehmen verschiedene Ziele erreichen, indem sie Bedrohungen schneller erkennen und Reaktionen automatisieren, etwa den Ablauf bei einer Evakuierung. KI kann auch verwertbare Erkenntnisse liefern, die sich positiv auf Effizienz und Sicherheit auswirken.

Einzelh?ndler k?nnen KI beispielsweise nutzen, um aussagekr?ftigere Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten. Andere Unternehmen k?nnten anhand von KI das Parken optimieren oder die Auslastung verfolgen. KI-gestützte Tools wie Verkehrsstrom- und Personenz?hlungsanalysen nutzen Daten, um Engp?sse zu erkennen und dabei die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften sicherzustellen.

Verbesserung der forensischen Suche

Mit KI-gestützten forensischen Suchfunktionen k?nnen Sie verd?chtige Aktivit?ten feststellen und untersuchen sowie den Ablauf eines Ereignisses in wenigen Minuten rekonstruieren. Darüber hinaus k?nnen Sicherheitsteams mithilfe dieser Tools spezifische Informationen abfragen, die in herk?mmlichen Berichten nicht enthalten sind, z. B. ?Wer hat das Büro nach Feierabend betreten?“ oder ?Wer ist in zutrittsbeschr?nkte Bereiche eingedrungen?“. So lassen sich verd?chtige Aktivit?ten von Karteninhabern isolieren, potenzielle Bedrohungen durch Insider bestimmen oder einfach Abl?ufe besser nachvollziehen.

Durch die Suche in natürlicher Sprache k?nnen gro?e Datenmengen noch einfacher verarbeitet werden. Die Teams k?nnen jetzt nach bestimmten Personen, Fahrzeugen oder sogar Farben suchen. Das erm?glicht schnellere und genauere Untersuchungen. KI-gestützte Algorithmen k?nnen Videomaterial in einem bestimmten Zeitraum schnell durchsuchen, um beispielsweise alle Aufnahmen zu ermitteln, in denen ein rotes Fahrzeug zu sehen ist. Auf diese Weise k?nnen bei einer Suche bestimmte Details isoliert und die allgemeine Betriebseffizienz gesteigert werden.

 

Mehr Cybersicherheit

Das Erkennen von Anomalien ist stets ein wichtiger Faktor bei Sicherheitsma?nahmen, insbesondere im Zusammenhang mit Cybersicherheitsrisiken. Dashboards für die Systemintegrit?t k?nnen helfen, Manipulationen an Kameras aufzudecken. Zus?tzliche Schutzmechanismen in Infrastrukturger?ten tragen zur St?rkung von Systemen und Netzwerken bei. Maschinelles Lernen st?rkt den Virenschutz bei Appliances, indem es bekannte und unbekannte Malware identifiziert und blockiert, die auf Endger?ten ausgeführt wird.

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Erkennung von Nummernschildern

Systeme zur automatischen Nummernschilderkennung k?nnen mehr, als nur Nummernschilder lesen. Sie tragen dazu bei, das Parken zu optimieren, gesuchte Fahrzeuge zu verfolgen und den Verkehrsfluss effizient zu überwachen. Das und noch mehr leistet . Wie? Durch die Kombination aus intelligenten Kameras und der Leistungsf?higkeit der Cloud.

Die Kamera Cloudrunner CR-H2 ist ein , das detaillierte Fahrzeugdaten erfasst. Die Kamera kann Fahrzeugattribute wie Farbe und Typ identifizieren und sogar Verhaltensdaten wie Geschwindigkeit und Fahrtrichtung analysieren. Mit diesem Cloud-basierten Konzept k?nnen Ermittler ihre Suche schnell und effizient eingrenzen und dabei von überall aus auf Daten zuzugreifen.

 

Warum die Einhaltung von KI-Vorschriften so wichtig ist

Die Kombination aus KI und Sicherheit birgt enormes Potenzial. Doch mit der Weiterentwicklung dieser Technologie nehmen auch die Risiken zu. Ungerechtfertigte Voreingenommenheit – ob in der Gesellschaft, unter Entwicklern oder bei Modellen – kann wichtige Entscheidungen beeinflussen. Bei der Nutzung von personenbezogenen Informationen wird m?glicherweise gegen den Datenschutz und die Privatsph?re versto?en. So geht aus einem hervor, dass nur 24 % der generativen KI-L?sungen sicher sind.

Angesichts der zunehmenden Anzahl von Risiken werden Gesetze erarbeitet, die die Entwicklung und Implementierung KI-gestützter Technologie in Unternehmen regeln. Diese Gesetze sollen einerseits die Rechte einzelner Personen schützen, andererseits aber auch den technologischen Fortschritt und das Vertrauen f?rdern.

So ist beispielsweise das der Europ?ischen Union (EU) kürzlich in Kraft getreten. Darin sind Verpflichtungen in Verbindung mit verschiedenen KI-Anwendungen festgelegt. Als Grundlage hierfür dient die jeweilige Risikokategorie. Dazu geh?ren angemessene Risikobewertungen und Praktiken zur Risikominderung, die Nutzung qualitativ hochwertiger Trainingsdatens?tze zur Reduzierung von Voreingenommenheit sowie die Weitergabe detaillierter modellspezifischer Dokumentationen an Beh?rden. Im Extremfall kann ein Versto? gegen das neue Gesetz ein Unternehmen bis zu seines weltweiten Jahresumsatzes kosten.

Auch bei der (DSGVO) liegt der Schwerpunkt auf der Sicherheit von KI-Anwendungen. Im Rahmen der DSGVO müssen die Dateneigentümer ausdrücklich zustimmen, dass ihre personenbezogenen Daten in KI-Modellen verwendet werden dürfen. Darüber hinaus müssen KI-Systeme unter Berücksichtigung des Datenschutzes entwickelt werden. Gleichzeitig ist sicherzustellen, dass KI-bezogene Entscheidungen für die betroffenen Benutzer leicht nachvollziehbar sind.

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Unternehmen müssen die Entwicklung und Nutzung von KI mit den rechtlichen Bestimmungen und Anforderungen in Einklang bringen. Schlie?lich sollte die Nutzung intelligenter L?sungen nicht dazu führen, dass Verantwortung, Ethikstandards oder Datenschutz zu kurz kommen.

Best Practices für die verantwortungsvolle und gesetzeskonforme KI-Nutzung

• Risikobewertungen durchführen: Beurteilen Sie, wie sich die Automatisierung eines bestimmten Prozesses auf kritische Systeme oder Sicherheitsprotokolle auswirken kann.
• Nicht kritische Anwendungen identifizieren: Implementieren Sie die KI zun?chst in Prozesse, die bei Ihren wichtigsten Betriebsabl?ufen keine besondere Rolle spielen. Das kann dazu beitragen, gr??ere Betriebsst?rungen im Zaum zu halten. 
• Den Menschen in den Mittelpunkt stellen: Stellen Sie sicher, dass KI-Anwendungen den Menschen immer Informationen bieten, auf deren Basis sie die bestm?glichen Entscheidungen treffen k?nnen.
• Vorteile von Datenschutzanalysen nutzen: Setzen Sie integrierte Datenschutzfunktionen in KI-Systemen ein, um den Zugriff auf sensible Informationen zu beschr?nken und zu schützen.
• Datenschutzstrategien erweitern: Wenden Sie Ma?nahmen und Best Practices für Cybersicherheit auch auf KI-gestützte L?sungen an, einschlie?lich regelm??iger Audits und Systemaktualisierungen.
• Vertrauenswürdige Anbieter ausw?hlen: Arbeiten Sie mit Anbietern zusammen, die Voreingenommenheit, Datenschutz und Cybersicherheit berücksichtigen und die Grunds?tze verantwortungsvoller KI befolgen.