Güvenlik Uygulamalarıyla Geleceği Öngörmek

Önceki yıllar ile kıyaslandığında her geçen gün artan şiddet olayları, güvenlik sektöründeki herkes için önemli bir soruyu da beraberinde getiriyor. Bu gibi olayları önlemenin bir yolu var mı? Bir olayı önlemeye yönelik ilk adım olay gerçekleşmeden öngörmektir. Geleneksel güvenlik teknolojisi, çoğunlukla bir olay gerçekleştikten sonra, adli kanıt niteliğindeki videoları sunarak sürece dahil oluyor. Ancak bugünlerde, endüstrinin yapabileceği çok şey var.

Video analizleri

Video analizleri kurumsal güvenlik için potansiyel tehditleri tespit etmek ve genellikle olaylar meydana gelmeden önce güçlü bir gözetim aracı olarak gelişmeye devam ediyor. Derin öğrenme gibi gelişmiş teknolojiler, bir sahnenin günlük olarak nasıl işlev gördüğünü ölçmek için belirli bir süre boyunca verileri topluyor ve kendi kendine öğreniyor.

Güvenlik kameraları ve analizler, bir güvenlik sisteminin olayları ve ihlalleri önceden tahmin etmesi için en önemli bileşenlerdir. Yüz ve plaka tanıma gibi analizler, geçmiş olaylardan ötürü güvenlik riski taşıdığı bilinen insanların ve araçların belirlenmesi için kullanılabilir.  Bazı nesnelerin, özellikle olağandışı oldukları senaryolarda tanımlanması, güvenlik risklerini de öngörebilir. Analiz sistemleri insanların ve nesnelerin hareketlerinde hangi kalıpların, hangi olası olayların göstergesi olabileceğini öğrenebilir.

Bu sistemler geçmiş olayları baz alarak öğrenebileceği gibi belirli modeller üzerinden uyarılar oluşturacak şekilde önceden programlanabilir. Tahmine dayanan analizler, video ve erişim kontrolü gibi farklı sistemlerden gelen bilgilerden yararlanabilir. 

Birçok kullanıcı, sistemlerini kötü bir şey olduktan sonra adli kanıt sağlamak için kullanır. Ancak, günümüzdeki CCTV sistemleri video kaydeden bir havuzdan çok daha fazlasını yapıyor.  Akıllı analizler, kameralardan gelen görüntülerdeki anormallikleri tespit etmek için videoyu gerçek zamanlı olarak analiz ederken, aynı zamanda kameraların daha akıllı ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlar. Hareket algılama ve saldırı tespiti, operatörleri olası tehditlere karşı anında uyarabilir Sonuç olarak, olağandışı bir şey olduğunda, anında müdahale için bir alarm sistemi tetiklenir.

AI özellikli sistemler, bir dükkan, bir fabrika veya bir araba izlenirken, "normal" ve ‘’anormal’’ olanı öğrenebilir. Örneğin,  belirli bir bölgede bir sürü insan oturuyor ya da herkes yürürken üç kişi koşuyor ise sistem bunu ‘’dikkat çekici’’ bir aktivite olarak işaretleyerek  operatörleri uyarabilir.


Video analizleri ve erişim kontrolü
Akıllı video analiz ve erişim kontrolü, proaktif güvenlik ve olayların önlenmesinde iki önemli araçtır. Örneğin,  CCTV teknolojisi ile çevresel, fiziki bir hattının ötesinde konuşlandırılmış, potansiyel saldırganları tespit edebilen, sanal bir hat oluşturulabilir.

Video analizleri bireylerin veya grupların olağandışı hareketlerini tespit ederken, erişim kontrolü bir zemin veya bölgenin güvenlik açısından aşırı şekilde işgal edilip edilmediğini değerlendirmek ve saldırganların tespit edilmesine yardımcı olmak için kullanılabilir. Bu anlamda biyometri uygulamaları, kapsamlı, önleyici yetenekleri sunar. Örneğin, yürüme analizi, şüpheli davranışları saptamak veya potansiyel bir şüpheliyi bir tesis çevresinde gezinirken tanımlamak ve izlemek için kullanılabilir.

Güvenlik uzmanları için geleceği görmeyi sağlayan ve risk unsurunu azaltan sayısız çözüm var. Örneğin, silah sesi algılama çözümleri mevcut güvenlik sistemlerine kolayca entegre edilebilir. Çoğu silah sesi algılama sistemi yalnızca akustik geribildirime dayanırken, gelişmiş sensörlerde kızılötesi aydınlatma da bulunur. Bu çift doğrulama yöntemi, sistem doğruluğunu artırır ve yanlış alarmları büyük ölçüde azaltır. Bir müşterinin tesislerinde sensörler kurulduğunda, kritik bilgiler, müdahale personeline iletilebilir. Böylece durumun hızla kontrol altına alınması için doğru adımlar atılabilir. Otomatik olarak silah atışları tespit eden bir uygulama ile yaşamı tehdit eden eylemlerin ve müdahale sürecindeki gecikmelerinin önüne geçilebilir.

Güvenlik personeli verimliliği

Güvenlik personeli iyi eğitilmiş olabilir, ancak her zaman her yerde olmaları mümkün değildir. Üstelik videoları monitörlerde izlemek, hızlı bir şekilde ortaya çıkabilecek ve bilimsel olarak da kanıtlanmış yorgunluk faktöründen dolayı iyi bir çözüm değildir. Video analiz teknolojisi, güvenlik sistemlerinin neyin normal ve neyin anormal olduğunu öğrenmesine yardımcı olur. Böylece bir güvenlik görevlisi tarafından gözden kaçabilecek, olağandışı ve zararlı davranışların tespit edilmesi sağlanabilir.

Örneğin, hareket algılama analizleri, hareketin olmaması gereken alanlarda bireyleri tanımlayabilir. Belirlenen alanlarda, alışılmadık şekilde ve çok uzun bir süre bekleyen kişilerin olması durumunda güvenlik ekipleri anında uyarılabilir.

RTLS Real Time Location System - Gerçek Zamanlı Konum Belirleme 

Trajedilerin nerede veya ne zaman olacağını bilmek tabi ki çok zor. Ancak güvenlik için çok katmanlı bir yaklaşımı benimsemek, olayları gerçekleşmeden önce öngörmek ve erken uyarı sistemlerini verimli bir şekilde çalıştırmak için önemlidir.

RTLS teknolojisi gibi tüm kampüs ve binalara ek koruma katmanları olarak eklenebilir. RTLS, bir acil durum başladıktan sonra izleme ve iletişim için kritik bir uygulama olsa da aynı zamanda önleyici bir çözüm olarak da kullanılabilir. RTLS binadaki bilinmeyen kişilerin belirlenmesine yardımcı olabilir ve güvenlik önlemleri almak için ekstra zaman kazandırabilir.

Tüm olayları meydana gelmeden önce tahmin etmemiz mümkün olmayabilir ancak bir olay gerçekleşirken bireylerin cep telefonlarına bildirimler göndererek olası kayıpların minimumla atlatılması sağlanabilir.


Olayların meydana gelmeden önce tahmin etmek, trajedileri önlemeye yönelik önemli bir ilk adımdır. Güvenlik sektörü çok büyük bir hızla dönüşüm geçirirken, video analizi ve yapay zeka teknolojileri, yeni bir değer yaratıyor: Geleceği öngörebilmek!