Журнал "Системы Безопасности" № 5‘2024

Пример В случае аварийной ситуации на производ- ственном предприятии необходимо мгновенно остановить оборудование, чтобы минимизиро- вать ущерб. Серверное решение с использова- нием современных моделей ИИ обеспечивает более быстрое и точное распознавание крити- ческих событий. При необходимости аварийного отключения оборудования мы советуем использовать EDGE- устройства в системах видеоаналитики. К ним можно подключать камеры не по IP-протоколу, а напрямую. Слабые модели, встроенные в смарт-камеры, дают большое количество лож- ных срабатываний, приводя к остановке обору- дования, когда оно не требуется. Использова- ние EDGE-устройств позволит, с одной стороны, избежать задержек, связанных с передачей видеопотока, с другой стороны, это возмож- ность применять самые современные модели видеоаналитики. При этом к одному EDGE- устройству можно подключить несколько видеокамер (количество зависит от модели устройства). Есть решения, например, которые в пределах одной локальной сети, когда в цехе установлено 100 камер, позволяют обеспечить очень быструю реакцию на инцидент – 0,2 секунды. И это без потери точности детек- ции, которая достигает 99%. Низкая эффективность и дополнительные траты Оборудование внутри видеокамер стремитель- но устаревает. Новые модели видеоанализа могут не работать на таких устройствах. Пример В 2019 г. многие компании столкнулись с про- блемой устаревания видеокамер, что потребо- вало значительных инвестиций в модерниза- цию инфраструктуры. Серверные решения поз- волили бы просто обновить программное обес- печение (ПО) на центральном сервере. Нередко на умных камерах нельзя устанавли- вать обновления. Но даже если такая возмож- ность предусмотрена, намного проще обновить модель на сервере, чем менять ее на всех каме- рах. Стоит учитывать, что современные нейро- сети работают на архитектуре, которую гаджеты со встроенным ИИ поддерживают не всегда. Чем больше технологичных устройств управляет- ся заказчиком, тем сложнее и дороже их обслу- живание. Использование недорогих, но надеж- ных IP-камер и одного сервера видеоаналитики практичнее, чем сотни дорогостоящих умных камер. Замена устройств умными камерами несет в себе ничем не обоснованные затраты. Мультимодальные LLM в централизованных системах видеоаналитики Мультимодальные большие языковые модели (MLLM, от англ. Multimodal Large Language Model) предлагают новые возможности для систем видеоаналитики, особенно в централи- зованных решениях. Они могут обрабатывать не только видео, но и другие виды данных, такие как текстовые описания и аудиозаписи, что значительно расширяет функционал и при- менимость таких систем. Пример В системе видеонаблюдения для аэропорта можно использовать LLM для анализа видео- изображений, распознавания речи и обработки текстовой информации, такой как данные с билетов и паспорта. Это позволяет создать ком- плексную систему безопасности, способную выявлять потенциальные угрозы более эффек- тивно. Мультимодальные LLM могут: 1. Обрабатывать данные с различных типов сенсоров (камер, микрофонов, датчиков дви- жения). 2. Объединять информацию из разных источ- ников для более точного анализа. 3. Использовать текстовые данные для улучше- ния контекстуального понимания видеоизобра- жений. Умному дому – умную камеру При использовании видеоаналитики в быту, как правило, нет необходимости устанавливать в доме сервер для видеоаналитики. В таких слу- чаях логичнее проводить анализ полученных данных прямо в камере. Технология позволяет идентифицировать лица людей и номера машин, обеспечивая беспре- пятственный доступ жильцов, одновременно защищая дом от проникновения преступников. Умные камеры можно интегрировать в проти- вопожарную систему. Коттедж меньше нуждается в эффективной защите от киберпреступников, чем промыш- ленный объект. В частном доме скорость обра- ботки информации также перестает быть принципиальным моментом, как и стоимость обслуживания: когда сервис требуется одно- му-двум устройствам, вопрос цены становится менее важным. Как мы уже разобрались, камеру со встроен- ной нейросетью едва ли можно назвать под- ходящим решением для промышленных объ- ектов, больших торговых точек или стройпло- щадок. Однако в тех случаях, когда можно ограничиться всего одним или двумя источ- никами видеосигнала, такие устройства могут быть полезны. Надежность и эффективность – ключевые аспекты видеоаналитики Развитие технологий видеоаналитики с исполь- зованием серверных решений и современных методов защиты данных – это шаг вперед в обеспечении безопасности и эффективности бизнес-процессов. Умные камеры, несмотря на свои возможности, имеют ряд существенных недостатков, таких как повышенная уязвимость к кибератакам, ограниченность в сценариях использования и необходимость постоянного обновления. Выводы 1. Умные камеры с ИИ на борту несут значитель- ные риски в том, что касается защиты данных. 2. Серверные решения более эффективны в плане безопасности и управления. 3. Умные камеры ограничены в применении сложных сценариев анализа данных. 4. Серверные решения обеспечивают более высокую скорость и точность обработки данных. 5. Оборудование внутри умных камер быстро устаревает, что приводит к дополнительным затратам. 6. Мультимодальные LLM в централизованных системах видеоаналитики предоставляют новые возможности для комплексного анализа данных. Использование умных камер с ИИ может показаться удобным, но серверные реше- ния остаются более предпочтительными. Внедрение мультимодальных LLM может еще больше усилить возможности центра- лизованных систем видеоаналитики, делая их более мощными и универсаль- ными. n Ч ем больше технологичных устройств управляется заказчиком, тем сложнее и дороже их обслуживание. Использование недорогих, но надежных IP-камер и одного сервера видеоаналитики практичнее, чем сотни дорогостоящих умных камер. Замена устройств умными камерами несет в себе ничем не обоснованные затраты. В системе видеонаблюдения для аэропорта можно использовать LLM для анализа видеоизображений, распознавания речи и обработки текс- товой информации, такой как данные с билетов и паспорта. Это позво- ляет создать комплексную систему безопасности, способную выявлять потенциальные угрозы более эффективно. И спользование умных камер с ИИ может показаться удобным, но сервер- ные решения остаются более предпочтительными. Внедрение мультимо- дальных LLM может еще больше усилить возможности централизованных систем видеоаналитики, делая их более мощными и универсальными. октябрь – ноябрь 2024 www.secuteck.ru 70 В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru