Журнал "Системы Безопасности" № 6‘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 44 Роман Петров, Тахион Для специалистов очевидно, что современная защита периметра – это уже не просто "забор и датчики". Сегодня ИИ трансформирует систему безопасности из набора реагирующих прибо- ров в прогностический и аналитический центр. Его ключевая функция – не замена человека, а радикальное повышение эффективности и ско- рости принятия решений. 1. Интеллектуальная аналитика вместо простой детекции. Основная нагрузка ложится на видеоаналитику нового поколения. ИИ учится отличать норму от угрозы в контексте: движение ветки и человека, патруль и нарушителя. Это не просто снижает ложные тревоги на 90% – это меняет саму логику работы оператора. Вместо потока сырых данных он получает готовые видеофрагменты. ИИ становится "первичным фильтром", беря на себя рутинный мониторинг. 2. Интеграция и корреляция данных. Ценность ИИ резко возрастает, когда он стано- вится "мозгом", объединяющим подсистемы: видеопоток, сигналы тепловизоров, радаров, акустических и вибрационных датчиков. Напри- мер, срабатывание датчика на заборе – это событие с низким приоритетом. Но если ИИ одновременно коррелирует его с движением в этой зоне на камере и звуком резки, система автоматически присваивает инциденту высший приоритет и ставит в очередь на немедленное реагирование. 3. Автоматизация сценариев ответа и прогноз. На этом уровне ИИ переходит от наблюдения к управлению. Он может автоматически: l наводить PTZ-камеру на нарушителя для сопровождения; l запускать голосовые предупреждения; l формировать и отправлять на планшеты груп- пы задержания "досье" события – траекторию движения, скриншоты, предполагаемый номер зоны проникновения. 4. Функции ИИ смещаются от оперативного обнаружения к стратегическому управлению рисками периметра. Он становится ключевым элементом для перехода от реагирующей без- опасности к упреждающей и адаптивной. Происходит стремительный переход от одно- факторной и двухфакторной аутентификации к непрерывной биометрической аутентифика- ции, основанной на анализе поведенческих факторов (походка, ритм работы с клавиату- рой, манера держать смартфон). Жизнь требует решений, которые идентифицируют не статич- ный "снимок" человека, а его динамическую поведенческую модель. 5. Появилась прогнозная аналитика: система может анализировать варианты поведения (например, "автомобиль три раза медленно про- ехал вдоль забора") и предупреждать оператора о потенциальной угрозе до ее реализации. 6. Наблюдается снижение ложных тревог: ней- росети учатся с высочайшей точностью отличать человека от животного, а нарушителя от случай- ного прохожего. 7. Умный периметр становится стандартом. Все вышеперечисленное и ранее частично выполнялось с помощью контроллеров и сцена- риев в ПО, просто ИИ явился новой возмож- ностью с более дружественным интерфейсом. Евгений Золотарев, Делетрон На этот вопрос можно написать целую статью… И это уже не шутка… Не смогу ответить одно- значно, давайте придумаем вместе, например у нас есть нейросеть, способная распознавать отдельные элементы поведения, и теперь нам не придется отслеживать действия человека у периметра, особенно если людей там может быть много, мы можем доверить ИИ контро- лировать и оповещать службу безопасности только о конкретном нарушении, например перебросе предмета через охраняемый пери- метр. И таких сценариев становится так много, что перечислить их кратко просто невозможно. Алексей Лагойко, КомплИТех Классическая функция ИИ на периметре – это обнаружение потенциальных угроз. Однако важно оценивать не просто наличие ИИ "для галочки", а качество его работы. На периметре ИИ применяется для детекции объектов и ана- лиза зон и линий контроля: распознавания человека, транспорта, животных, появления в запрещенной зоне, попыток перелаза или переброса через ограждение, а также любых аномальных перемещений. Но это только первый блок возможностей. Часто забывают о второй, не менее важной функции ИИ – анализе состояния инфраструктуры. Для обеспечения безопасности мало обнаружить нарушителя, необходимо быть уверенным, что все оборудование на периметре корректно работает прямо сейчас и будет корректно рабо- тать в ближайшей перспективе, что камеры и датчики обслужены, правильно настроены, а плановые регламентные работы выполнены. Фактически речь идет о применении ИИ в задачах предиктивного обслуживания и управления жизненным циклом оборудова- ния (ТОИР). В этом случае ИИ анализирует большие массивы данных: технические пара- метры оборудования, историю инцидентов, условия эксплуатации, графики обслужива- ния. На основе этих данных система выявляет закономерности и прогнозирует потенциаль- ные отказы на том или ином рубеже оконеч- ных устройств, заранее предупреждая заказ- чика о рисках. Дамир Гибадуллин, РОСНАНО Искусственный интеллект может выполнять широкий спектр функций при организации защиты и охраны периметра объекта, повы- шая эффективность, снижая человеческий фактор и адаптируясь к новым угрозам. Основные направления применения ИИ включают: 1. Обнаружение и классификация угроз: l распознавание объектов – ИИ анализирует данные с камер, радаров, тепловизоров и других датчиков, чтобы идентифицировать людей, транспортные средства, БПЛА и дру- гие потенциальные угрозы; l фильтрация ложных тревог – алгоритмы машинного обучения минимизируют ложные срабатывания, вызванные погодными усло- виями, движением листвы, животными или техническими помехами; l классификация угроз: ИИ оценивает уровень опасности на основе типа объекта, его пове- дения, скорости, траектории и других пара- метров. 2. Анализ поведения и прогнозирование: l детекция аномального поведения – ИИ выявляет подозрительные действия, такие как длительное нахождение в запретной зоне, оставленные предметы, агрессивные движе- ния или попытки проникновения; l предиктивная аналитика – на основе истори- ческих данных система прогнозирует потен- циальные угрозы, анализируя паттерны пове- дения и выявляя уязвимости; l прогнозирование маршрутов – для БПЛА ИИ может предсказывать траектории полета, учи- тывая погодные условия, препятствия и зоны ограниченного доступа. 3. Нейтрализация угроз: l управление дронами-перехватчиками – авто- матизация действий механических средств нейтрализации, таких как дроны с сетями или лазерные системы; l запись и анализ данных – система фиксирует все события, связанные с обнаружением и нейтрализацией угроз, для последующего анализа и улучшения алгоритмов. 4. Обучение и адаптация: l машинное обучение – ИИ постоянно обучает- ся на новых данных, улучшая точность обна- ружения и реагирования на угрозы; l обновление алгоритмов – система адаптиру- ется к новым типам угроз и технологиям, включая эволюцию БПЛА и методов их использования. Внедрение ИИ в системы защиты периметра позволяет перейти от реактивного к проактив- ному подходу, минимизируя риски и оптими- зируя ресурсы. Однако важно учитывать необходимость тщательной настройки систем, особенно в критически важных объектах, чтобы гарантировать надежность в непрове- ренных сценариях. декабрь 2025 – январь 2026 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ КОМПЛЕКСНАЯ ЗАЩИТА ПЕРИМЕТРА И скусственный интеллект трансформирует систему безопасности из набора реагирующих приборов в прогностический и аналитический центр. И скусственный интеллект может выполнять широкий спектр функций при организации защиты и охраны периметра объекта, повышая эффек- тивность, снижая человеческий фактор и адаптируясь к новым угрозам.