Журнал "Системы Безопасности" № 6‘2024

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 42 декабрь 2024 – январь 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ КОМПлЕКСНАя ЗАщИТА ПЕРИМЕТРА Оценки Р обн , проведенные на пяти находящих- ся в эксплуатации СПС, показали 20%; 24%; 53%; 62%; 85%. Это "хорошо" или "плохо"? Особенно по сравнению с еще 13 системами, для которых Р обн > 99,7%. Вывод: комплексный подход при создании СЗП сегодня, строго говоря, отсутствует, при том, что соответствующие современные технологии, обеспечивающие такой подход, сегодня в Рос- сии существуют. К ним обращаются, увы, край- не редко. Потому что, во-первых, отсутствуют законодательные и нормативные требования. Во-вторых, часто нет понимания того, что такое комплексный подход. В-третьих, эти технологии новые и потому недостаточно известны. Роман Петров, Тахион Комплексный подход подробно описан в лите- ратуре и статьях многих специализированных изданий, поэтому остается только указать новые моменты по данному вопросу. Часто заказчик пишет технические задания (ТЗ) на системы сам, взяв за основу старую систему и обновив технические параметры в ее компо- нентах. В этом случае провал обеспечен. И новые трен- ды, особенно пользовательские, никогда не будут реализованы. Очень хорошо, если состав- ление ТЗ будет доверено опытному ГИПу (глав- ному инженеру проекта. – Ред.). Но, к сожале- нию, такой ГИП обычно появляется на этапе проектирования, когда ТЗ и финансы уже зафиксированы. Уже много раз случалось, что заказчик в техни- ческом задании, например, на систему видео- наблюдения периметра, закладывал в ТЗ IP- камеры с разрешением 5–8 Мпк, при этом чув- ствительность особенно не оговаривалась. В параметры камер закладывались все мысли- мые IP-стандарты и три потока. Создавалось впечатление, что заказчику нужно было все самое максимальное по параметрам без при- вязки к алгоритмам работы всей системы. При этом никто и не думал о том, что половину вре- мени суток камера будет работать в черно- белом режиме и разрешение в этом режиме не превысит 1 Мпк. А именно в темное время суток и происходит вторжение. И все это потому, что заказчик по старинке заложил в ТЗ инфракрасную подсветку. В итоге камера уже при 10–20 лк освещенности переходит в черно- белый режим и выходит на допотопное VGA-раз- решение. В беседах с ГИПами и менеджерами про- екта по данному вопросу выясняется, что к напи- санию ТЗ они не имели никакого отношения. Хоро- шо, если на данном этапе удается поменять инфра- красные прожекторы на периметре (ПИП) на про- жекторы белого света (ПБС), снизить разрешение (а значит, и цену не только камер, но и сверхдоро- гих хранилищ на ЖМД) до разумных 2–4 Мпк. Применяя современные смарт-камеры с чув- ствительностью до десятитысячной люкса (0,0001) и подсветки белым светом на свето- диодах с низким потреблением (4–6 Вт), с разумным разрешением 2–4 Мпк, мы получаем оптимальную периметровую систему видеона- блюдения со стабильно высоким разрешением, нормальной ценой видеохранилища и допусти- мой нагрузкой на процессоры серверов. Николай Перепелица, НВП "Болид" Искусственный интеллект играет ключевую роль в оптимизации систем защиты, выполняя функ- ции автоматизации анализа подозрительных объектов или активности на основе видеопото- ка, классификации угроз для снижения ложных тревог, а также прогнозирования и анализа рис- ков с целью предотвращения инцидентов и реа- гирования в реальном времени на основе ана- лиза ситуации. Примеры его реализации вклю- чают системы видеоаналитики для мониторинга объектов критической инфраструктуры и техно- логии распознавания лиц для защиты объектов с ограниченным доступом, а также умные системы слежения за беспилотными летатель- ными аппаратами с возможностью автоматиче- ской нейтрализации. Владимир Берсенев, ЮМИРС ИИ может (и должен) выполнять функции, которые требуют обработки большого массива информации, поступающей от источников: видеокадры телекамер на периметре, сигналы от охранных извещателей (тревога, неисправ- ность и т.п.), визуальная информация о состоя- нии заграждения, оповещение по обнаружению нарушителя на территории средствами видео- аналитики и т.д. Скорость, с которой человек может адекватно реагировать на угрозу, недо- статочна для быстрого принятия правильного решения. В настоящее время реализованы алго- ритмы видеоаналитики с идентификацией дви- жущихся объектов в кадре видеокамер и обна- ружение оставленных предметов на охраняе- мой территории. На объектах реализован авто- матический видеоконтроль участка охраняемо- го периметра при срабатывании охранного извещателя и передача этой ситуации на адреса СБ и контролирующих служб. При этом кон- кретно сообщается, как следует реагировать сотрудникам службы безопасности. Павел Шевернёв, Диагностика-М Искусственный интеллект сейчас применяется повсеместно. Его возможности растут с каждым днем. Он позволяет автоматизировать, в прин- ципе, любые процессы, связанные с защитой периметра, мониторингом и реагированием, работать на упреждение угроз, а также повы- шать готовность к их нейтрализации. Для защи- ты периметра наиболее часто ИИ применяется в системах, так или иначе связанных с визуали- зацией (камерами видеонаблюдения). Напри- мер, при использовании радарных технологий и видеокамер предоставляется возможность контролировать именно подходы к границе защищаемого объекта. В этом случае поиск, детекция, подтверждение и сопровождение цели (угрозы) производится в автоматическом режиме, минимизируя ложные срабатывания. Детекция угрозы еще на подступах к защищае- мой территории дает сотрудникам службы без- опасности дополнительное время для принятия решений и мер по ее нейтрализации. Сергей Максимчук, ССТэнергомонтаж Есть сложные системы со сложными алгоритма- ми обработки очень большого количества вхо- дящей информации, аналитика. ИИ может быть хорошим помощником в момент принятия решений, помощником для оператора (в режи- ме подсказок), для принятия решения в усло- виях ограниченного времени. Конечное реше- ние должно оставаться за человеком, ИИ – это помощник. Он может автоматически устанавли- вать необходимые алгоритмы и параметры оборудования охраны периметра в зависимо- сти от меняющихся условий. Виктор Крылов, ПЕНТАКОН ИИ следует рассматривать как современное сред- ство автоматизации и ускорения принятия реше- ний только тогда, когда применяемые оценки качества защиты периметра (и всех его подси- стем) перестанут быть только субъективными "хорошо/плохо". Только тогда разумно рассмат- ривать применение ИИ сегодня. К счастью, при- меры применения ИИ для СЗП мне неизвестны. Роман Петров, Тахион Безусловно, в периметральных системах охра- ны найдется применение искусственному интеллекту. При этом ведущая его роль – в обнаружении, распознавании и классифика- ции объектов, особенно в видеоконтенте. Необходимо исключить ложные тревоги от осадков, качающейся растительности, насеко- мых, птиц и животных. Все чаще функции распознавания лиц и объ- ектов, похожих на человека, передаются от сер- веров к регистраторам и камерам. В связи с этим мы предлагаем своим клиентам широко приме- нять смарт-камеры совместно с сетевыми про- мышленными регистраторами (РСП). Такие умные системы частично замещают дорогостоя- щие сервера либо дополняют их в качестве резервных узлов регистрации. При установке на периметре существуют специально разработан- ные узлы системы видеонаблюдения и регистра- ции во всепогодном исполнении (УСВР), позво- ляющие использовать возможности ИИ в самом простом воплощении. Такие узлы работают уже почти пять лет по всей стране и не имеют нарека- ний. Конечно, применение ИИ накладывает опре- деленные требования к качеству анализируемой картинки. Большинство систем обнаружения и распознавания лиц требует цветной картинки и не работает с черно-белой. Если на проходной предприятия крупно и в цвете можно получить лицо без проблем, то в периметровой системе для этого как минимум необходима подсветка периметра белым светом и работа камер в режи- ме "день". Поэтому практическое применение ИИ в периметральных системах требует определен- ных условий для их функционирования. Какие функции может выполнять искусственный интеллект в защите и охране периметра? Приведите уже реализованные примеры.