Журнал "Системы Безопасности" № 1‘2025

К О М П Л Е К С Н А Я Б Е З О П А С Н О С Т Ь , П Е Р И М Е Т Р О В Ы Е С И С Т Е М Ы 47 l предоставления вычислительных возможно- стей для интеллектуального анализа, распо- знавания транспортных средств, изображе- ний нарушителя и его поведения; l формирования человеко-машинных систем, обладающих когнитивными способностями, использующих модели состояния человека и интеллектуальное управление, обмен знания- ми и глобальное планирование. Такие систе- мы используются при дистанционном управ- лении ЧС, а также при принятии решений на месте аварии и в недоступных местах; l формирования глобального когнитивного интеллекта с машинным обучением, исполь- зующего крупномасштабные и многоисточни- ковые данные. Такое развитие интеллектуальной составляю- щей комплексной безопасности объектов ОПК с использованием ИИ позволяет оперировать данными, которые не могут быть обработаны людьми в режиме реального времени. Это позволяет выявлять сложные скрытые быстро- текущие законы и формировать адаптивную инженерно-техническую защищенность, выхо- дящую за рамки сиюминутного понимания ситуации. От единичных технологий к комплексным системам Все вышеописанное позволяет сделать вывод о том, что уровень развития ИИ в сфере безопас- ности в настоящее время быстро меняется от интеллектуальной технологии распознавания лиц и номерных знаков транспортных средств до анализа данных безопасности и до техноло- гии анализа больших данных для моделирова- ния формы безопасности на определенном отрезке времени для последующего углублен- ного анализа и прогнозирования тенденции. Такой подход подменяет человека, имитирует его мышление, позволяет создавать кросс-плат- форменные сети для объединения различных систем и устройств безопасности. Анализ работы систем комплексной безопас- ности, использующих ИИ, показывает, что применительно к объектам ОПК необходимо рассмотреть возможность разработки допол- нений в постановление Правительства РФ № 258 "Об утверждении требований к анти- террористической защищенности объектов (территорий)…" "о территориях общего поль- зования, прилегающих к ним, которыми поль- зуется неограниченный круг лиц; исключения бесконтрольного пребывания, фото и видео- съемки на этих территориях", а также разра- ботку стандарта "по досмотру, дополнитель- ному досмотру и повторному досмотру, а также списка предметов и веществ, запре- щенных к проносу (провозу) на территорию объекта". Анализ предпосылок разработки этих допол- нений и стандартов лишний раз показывает, что задача обеспечения внутриобъектовой безопасности является ключевой для объ- ектов ОПК. Особенностью данных объектов, помимо обеспечения защиты производствен- ных зданий, сооружений и оборудования, является защита персонала и посетителей от террористических действий со стороны нару- шителей. Моделирование процесса досмотра Изучение особенностей использования ИИ показывает, что применительно к объектам ОПК становится возможным создание автоматизи- рованных систем дистанционного досмотра. Это требует проведения разработки модели поведения нарушителя с целью выявления повторяющихся шаблонов его противоправных действий. Для построения качественной модели выявле- ния нарушений при досмотре, дополнительном и повторном досмотре необходимо исследо- вать особенности их осуществления и характе- ристики нарушителей. Для этого нужно приве- сти подробное описание и анализ этого процес- са. Основной упор при моделировании процес- са досмотра с целью использования в качестве опорной информации для выявления наруше- ний необходимо сделать на нарушителей и работников сил безопасности объекта. В процессе исследования необходимо построить схематическую модель нарушителя, отражаю- щую наиболее важные повторяющиеся шабло- ны противоправного поведения, необходимые для построения систем дистанционного досмот- ра. Для обучения систем, построенных на основе ИИ, классифицируются и кластеризуются повто- ряющиеся шаблоны противоправного поведе- ния нарушителей, получаемые из больших наборов досмотровых транзакций. Исследова- ние позволяет выделить основные характери- стики, присущие большинству лиц, причастных к нарушению досмотрового режима. Исследование поведения нарушителей, целью которых является обеспечение непримечатель- ности факта прохода и проноса запрещенных предметов и веществ, позволяет выделить основные моменты в их поведении, которые прямо или косвенно могут указывать на право- нарушение. Однако в силу свойства мимикрии такой перечень не является исчерпывающим, а совпадение не дает гарантии, что нарушитель может быть определен. Совпадение одного из признаков не может являться исчерпывающим для отнесения лица к разряду нарушителей, но совпадение их совокупности является основа- нием для проведения дополнительного досмот- ра силами безопасности объекта ОПК. Исполь- зование совокупности характерных признаков и обучение модели ИИ выявлять их взаимо- связь позволяет определять подозрительных лиц в рамках досмотра и уменьшить число дополнительных досмотров. Создание многорубежной автоматизированной защиты Процесс выявления и недопущения противо- правных действий в процессе досмотра тесно связан с обеспечением безопасности и антитер- рористической защищенности объектов ОПК. В процессе выявления комплексов повторяю- щихся шаблонов противоправного поведения нарушителей, сигнализирующих о незаконном проходе и проносе запрещенных предметов и веществ, аналитика сталкивается со следую- щими моментами: l необходимостью обеспечить четкое соблюде- ние положений законодательства и миними- зировать ложные срабатывания системы для сотрудников объекта и посетителей, которые могут иметь схожесть с характеристиками нарушителей; l высокой степенью мимикрии нарушителей под легитимное поведение сотрудников объ- екта и посетителей и тщательной проработкой ими своего поведения для снижения риска задержания. Анализ процесса выявления нарушителей при помощи ИИ и средств автоматизации позволяет сделать вывод о том, что на современном этапе требуется безотлагательная разработка моде- лей поведения нарушителей и формирования повторяющихся шаблонов их противоправного поведения. При создании моделей поведения должен быть использован комплексный под- ход, учитывающий множество факторов (в том числе косвенных) и их взаимосвязь между собой. В то же время необходимо учитывать, что совпадения косвенных признаков не всегда являются нелегитимными. Все это позволяет сделать вывод о том, что системы дистанционного досмотра на основе ИИ пока имеют вспомогательный характер, но уже должны внедряться, так как обеспечивают срабатывание на основе подозрительных при- знаков. Автоматизированное определение их взаимосвязи помогает при мониторинге и про- гнозировании возникновения запроектных ситуаций в процессе досмотра больших потоков сотрудников и посетителей объектов ОПК. Формирование конфигурации системы дистан- ционного досмотра и обучение ее с использо- ванием ИИ производится на основе результатов оценки уязвимости объекта ОПК, с учетом модели нарушителя и возможных сценариев его действий. Развертывание системы видеонаблюдения на прилегающих к объекту ОПК городских (посел- ковых и т.п.) территориях общего пользования, которыми пользуется неограниченный круг лиц, служит для предупреждения и исключения бес- контрольного пребывания, фото- и видеосъемки на этих территориях. Размер этой территории, контролируемой вокруг объекта ОПК, опреде- ляется исходя из его конфигурации, рельефа местности, наличия рядом с ним рек, каналов, ручьев и оврагов; искусственных сооружений (мостов, труб, тоннелей, подпорных стен, регу- ляционных сооружений, галерей, селеспусков и др.); сооружений газо-, водо-, тепло- и электро- снабжения, связи; канализационных насосных станций; зданий (производственных, жилых и общественных); строений (дымовых труб, телевизионных мачт); деревьев и кустарников. Совместно с видеоконтролем остановок и стоя- нок транспорта около объектов ОПК появляется возможность формировать систему их много- рубежной антитеррористической защищенно- сти. Она обеспечивает выявление вероятных нарушителей не в толпе перед КПП, а заранее на безопасном расстоянии. Ключевая роль в процессе анализа и принятия окончательных решений при этом по-прежнему отводится специалистам сил безопасности объ- екта ОПК. n www.secuteck.ru февраль – март 2025 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru