作者：Ramesh Songukrishnasamy, HID Global高級副總裁兼CTO
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，安全領(lǐng)域討論的重點已經(jīng)從風(fēng)險緩解和預(yù)防轉(zhuǎn)向威脅預(yù)測和規(guī)避。數(shù)據(jù)科學(xué)因其在實現(xiàn)安全性和提升用戶體驗方面的潛力而成為了人們關(guān)注的焦點。
時至2022年，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)將更緊密地融入橫跨物理和數(shù)字領(lǐng)域的可信身份解決方案的結(jié)構(gòu)中，實現(xiàn)性能、準(zhǔn)確性、可靠性和安全性的自動化和優(yōu)化完善。這也將為下一個前沿領(lǐng)域——基于行為模式和異常預(yù)測的物理訪問及邏輯訪問安全，鋪平道路。
利用跨設(shè)備和接入點生成的數(shù)據(jù)與日俱增，安全行業(yè)則將極大地受益于使用數(shù)字信息來增強(qiáng)安全操作，更重要的是，在此過程中并不會為用戶增加太多摩擦。
利用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行安全保護(hù)
物聯(lián)網(wǎng)、云計算和移動技術(shù)的結(jié)合正在穩(wěn)步推動整個安全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這一技術(shù)浪潮正在創(chuàng)造振奮人心的全新機(jī)遇，卻也同時助長了物理和數(shù)字安全威脅。
隨著整個安全基礎(chǔ)設(shè)施中使用AI 和 ML 技術(shù)的應(yīng)用程序迅速增加，企業(yè)可以深入了解客戶使用物理和數(shù)字資產(chǎn)的情況，并檢測異常狀況以防止欺詐行為的發(fā)生，同時還可以減少用戶干預(yù)。而這一切的實現(xiàn)，都依賴于安全設(shè)備和系統(tǒng)中不斷增長的數(shù)據(jù)量。
此外，AI和ML的使用可以使建筑物更加以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向、以用戶為中心，通過結(jié)合物理和數(shù)字憑證以及連接的物聯(lián)網(wǎng)端點，使系統(tǒng)更易于管理。
最佳實踐
數(shù)據(jù)科學(xué)為安全專業(yè)人士提供了一種理解模式，有助于促進(jìn)個性化、消除摩擦并動態(tài)地提供無縫服務(wù)。
以下是一些幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)科學(xué)提高其安全地位的最佳實踐：
● 制定清晰的數(shù)據(jù)策略——原始數(shù)據(jù)并不完全有用，因此，為了從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中洞悉所需的信息，就必須制定數(shù)據(jù)策略。該策略應(yīng)包括框架、工具及其相關(guān)應(yīng)用程序。其中，框架和工具是通用的，因此應(yīng)用程序需要與最終結(jié)果高度相關(guān)。
● 整合數(shù)據(jù)管理——理想的情況是，數(shù)據(jù)從一個系統(tǒng)中發(fā)出，格式正確且可以進(jìn)行分析，然而現(xiàn)實情況卻是，數(shù)據(jù)的質(zhì)量差異很大， 因此數(shù)據(jù)清理幾乎是必要的。考慮不同的特征有助于收集可用的數(shù)據(jù)，也意味著需要對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與清理。 畢竟，有價值的見解來自與其質(zhì)量相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)。
● 主動擴(kuò)展AI和ML技術(shù)——將這些能力緊密地整合到統(tǒng)一的物理和數(shù)字安全系統(tǒng)中，將確保為成功預(yù)測、檢測和緩解威脅提供快速響應(yīng)。通過將AI和ML技術(shù)擴(kuò)展至物理安全領(lǐng)域，企業(yè)安全運營將在管理業(yè)務(wù)的運營、增長和安全方面，從被動角色轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃咏巧Ｈ斯ぶ悄芩惴梢跃C合和關(guān)聯(lián)來自許多來源、設(shè)備和系統(tǒng)的物理安全信息，從而創(chuàng)建員工、承包商和訪客的完整視圖。這將有助于企業(yè)作出更準(zhǔn)確的安全決策，并助力企業(yè)更好地支持動態(tài)業(yè)務(wù)環(huán)境。
● 自動化決策——使用數(shù)據(jù)科學(xué)不僅可以預(yù)測和規(guī)避威脅，AI和ML技術(shù)還可以幫助企業(yè)的各種決策過程實現(xiàn)自動化，從優(yōu)化業(yè)務(wù)流程到主動識別風(fēng)險和實施自動化預(yù)防，從而提高整體組織效率和效益。
● 系統(tǒng)設(shè)計以用戶為中心——系統(tǒng)設(shè)計的過程中很容易走向以犧牲用戶體驗為代價來增強(qiáng)安全性，不過數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助克服這一挑戰(zhàn)。AI 和 ML 技術(shù)有助于更好地理解用戶的使用語境，并消除真正使用過程中的摩擦。若想實現(xiàn)這一目標(biāo)，就必須在設(shè)計系統(tǒng)時牢記用戶的主要交互。
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