Los operadores humanos son el eslabón más débil de los sistemas de seguridad

Los sistemas de seguridad convencionales se utilizan de forma omnipresente en instalaciones públicas y privadas.

Las cámaras se consideran un elemento fundamental para montar cualquier infraestructura de vigilancia, pero al mismo tiempo, la supervisión 24×7 de cientos o miles de señales de vídeo por parte de operadores no sirve para proporcionar una vigilancia proactiva y una respuesta rápida ante las infracciones. La función principal de la videovigilancia es observar lugares públicos o el perímetro de instalaciones seguras para protegerlos de robos, intrusiones, incendios y cualquier otro posible peligro.

«Por muy buenas que sean las cámaras y el VMS, el eslabón más débil del sistema de seguridad son los operadores humanos. El problema es que la gente no puede estar pendiente de varias pantallas todo el tiempo sin perder la concentración, lo que a la larga puede hacer que se pierdan eventos críticos», dice Sandeep Shah, cofundador y director general de Optimized Electrotech.

Según él, «además, las personas son propensas a la fatiga, lo que inevitablemente se traduce en una disminución de la productividad y del tiempo de respuesta y aumenta la posibilidad de que se produzcan errores humanos». El análisis manual o posterior de las imágenes en directo provoca retrasos en las respuestas y también puede dar lugar a que no se informe lo suficiente sobre información crítica».

Sandeep Shah, cofundador y director general de Optimized Electrotech, habla con Huma Siddiqui sobre diferentes aspectos de la vigilancia, incluidos sus inconvenientes, la IA y la seguridad fronteriza.

A continuación, algunos extractos:

¿Cuáles son los diferentes tipos de Inteligencia Artificial?

La computación en nube se refiere a la prestación bajo demanda de servicios/recursos informáticos a través de internet. Un servicio informático a la carta a través de Internet no es otra cosa que computación en nube. Mediante la computación en nube, los usuarios pueden acceder a los servicios desde cualquier lugar siempre que lo necesiten.

Computación en el borde

La computación tiene lugar en el borde de la red de un dispositivo, lo que se conoce como edge computing. Eso significa que hay un ordenador conectado a la red del dispositivo, que procesa los datos y los envía a la nube en tiempo real. Ese ordenador se conoce como «ordenador de borde» o «nodo de borde». La computación de borde acerca al máximo los sistemas de procesamiento y almacenamiento a la aplicación, dispositivo o componente que genera y recopila los datos. Esto ayuda a minimizar el tiempo de procesamiento al eliminar la necesidad de transferir datos a un sistema de procesamiento central y de vuelta al punto final. Como resultado, los datos se procesan de forma más eficiente y se reduce la necesidad de ancho de banda de Internet.

Esto mantiene bajos los costes operativos y permite el uso de aplicaciones en ubicaciones remotas que tienen una conectividad poco fiable. La seguridad también mejora, ya que se minimiza la necesidad de interacción con plataformas y redes de nubes públicas. La computación de borde es útil para entornos que requieren procesamiento de datos en tiempo real y latencia mínima. Esto incluye aplicaciones como vehículos autónomos, Internet de las cosas (IoT), software como servicio (SaaS), entrega de contenidos web enriquecidos, asistentes de voz, mantenimiento predictivo y gestión del tráfico.

Computación de niebla

Es una extensión de la computación en nube. Es una capa intermedia entre el borde y la nube. Cuando los ordenadores de borde envían enormes cantidades de datos a la nube, los nodos de niebla reciben los datos y analizan lo que es importante. A continuación, los nodos de niebla transfieren los datos importantes a la nube para su almacenamiento y eliminan los datos sin importancia o los conservan para su posterior análisis. La informática de niebla coloca una capa informática empresarial descentralizada entre la fuente de datos y una plataforma central en la nube. Al igual que la computación de borde, la computación de niebla también acerca la potencia de procesamiento al lugar de donde se extraen los datos. Aunque la informática de niebla mejora la eficiencia, también puede aprovecharse para la ciberseguridad y el cumplimiento de la normativa.

El término «informática de niebla» fue acuñado por Cisco: al igual que la niebla se forma cerca del suelo, la informática de niebla tiene lugar cerca del borde de la red. Los dispositivos inteligentes portátiles, como las pulseras de fitness, son un excelente ejemplo de informática de niebla. Estos dispositivos se basan en teléfonos inteligentes conectados para procesar los datos que recogen y mostrar instantáneamente el resultado al usuario. Esto elimina la necesidad de que estos dispositivos transmitan datos a una plataforma remota en la nube que el fabricante probablemente tendría que crear y mantener.

¿Cómo impulsa la IA la vigilancia?

La inteligencia artificial para la videovigilancia utiliza programas informáticos que analizan el audio y las imágenes de las cámaras de videovigilancia para reconocer personas, vehículos, objetos, atributos y eventos. El programa de los contratistas de seguridad es el software para definir las zonas restringidas dentro de la vista de la cámara (como una zona vallada, un aparcamiento pero no la acera o la vía pública fuera del aparcamiento) y programar las horas del día (como después del cierre del negocio) para la propiedad que está siendo protegida por la vigilancia de la cámara. La inteligencia artificial («IA») envía una alerta si detecta a un intruso que infringe la «norma» establecida de que no se permite la presencia de ninguna persona en esa zona durante esa hora del día.

El programa de IA funciona mediante visión artificial. La visión artificial es una serie de algoritmos, o procedimientos matemáticos, que funcionan como un diagrama de flujo o una serie de preguntas para comparar el objeto visto con cientos de miles de imágenes de referencia almacenadas de seres humanos en diferentes posturas, ángulos, posiciones y movimientos.

Esto ayuda a minimizar el tiempo de procesamiento al eliminar la necesidad de transferir datos a un sistema de procesamiento central y de vuelta al punto final

En los últimos años, las autoridades de Estados Unidos y la Unión Europea, en particular, se han apresurado a integrar en sus operaciones las capacidades de IA de las «fronteras inteligentes», lo que anuncia un momento de cambio potencial en la capacidad de los gobiernos para patrullar sus fronteras.

¿Cuáles son los retos a los que se enfrenta la gestión de fronteras por la noche?

Las fronteras indias se encuentran entre las más largas del mundo, con más de 15.000 km de fronteras terrestres gestionadas por el ejército indio, las fuerzas de seguridad fronteriza, la policía fronteriza indotibetana, la Sashastra Seema Bal y los Assam Rifles.

También tenemos casi 8.000 km de fronteras costeras protegidas por la Guardia Costera de la India y la Marina india. Mientras que las fronteras costeras plantean los retos de formar parte de mares turbulentos, las fronteras terrestres están plagadas de condiciones geográficas, topográficas y climáticas que las hacen difíciles de gestionar. De noche, los problemas aumentan exponencialmente, ya que las fronteras no sólo son difíciles de navegar, mirar o vigilar adecuadamente, sino que de noche son incluso imposibles de ver. La llegada de la visión nocturna ha empezado a poner freno a este problema, ya que las fuerzas han podido convertir «la noche en día». Algunos de los problemas destacados son:

Detección de movimientos por la noche: La mayoría de los sistemas de vigilancia convencionales no son capaces de comprender el cambio en las imágenes o detectar los movimientos de enemigos o contrabandistas.

Contrabando ilegal: El tráfico de drogas, animales o personas es uno de los principales problemas a los que se enfrentan a diario los servicios fronterizos.

IFF: Identificación de Amigo o Enemigo, los dispositivos convencionales de visión nocturna hacen muy difícil identificar claramente unidades amigas o enemigas a distancia. Se necesita un IFF activo de largo alcance, que es posible con la fusión de imágenes y la inteligencia artificial.

Maniobrabilidad: La conducción nocturna, el vuelo nocturno o la navegación nocturna son posibles pero con grandes limitaciones con el ecosistema actual de dispositivos de visión nocturna. El mayor problema es la falta de percepción de profundidad. Las modernas técnicas de imagen pueden resolverlos.

Detección de intrusiones en el perímetro: Los sistemas actuales utilizan múltiples sensores con focos y CCTVs/NVDs para detectar si el perímetro ha sido violado; sin embargo, hay una serie de casos que pueden activar el sistema dando lugar a falsas alarmas mucho mayores de lo necesario. La IA puede ayudar a reducirlas con una mejor clasificación de objetos y análisis de amenazas.

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Iniciativa Aatmanirbhar Bharat: ¿Qué está haciendo la empresa por las fuerzas armadas indias?

Hemos diseñado, desarrollado y fabricado de forma autóctona plataformas de vigilancia inteligentes que tienen aplicaciones de gran alcance en la vigilancia de la defensa terrestre, aérea y naval. Disponemos de productos que cubren todo el espectro electromagnético y proporcionan inteligencia de misión crítica en cualquier condición meteorológica o lumínica. Nuestros productos de la serie Vision tienen capacidades de vigilancia de largo alcance con alcances probados para detección a 30 km y futuros productos previstos también para 50 km. Nuestros productos de la serie EYE son de naturaleza estratégica y pueden utilizarse para el control de accesos restringidos y la seguridad perimetral clandestina.

Los productos de la serie Eye son más pequeños y tienen un factor de potencia bajo. Todos nuestros productos están habilitados para IA y, como tales, pueden utilizarse como sistemas no tripulados; esto reduce los errores humanos, las falsas alarmas y aumenta el conocimiento de la situación. Nuestros sistemas con IA incorporada también significan que nuestros valientes soldados tienen tiempo suficiente para responder en caso de emergencia.

En los últimos años, las autoridades de Estados Unidos y la Unión Europea, en particular, se han apresurado a integrar en sus operaciones las capacidades de IA de las «fronteras inteligentes»

Nuestro objetivo es ofrecer productos Made in India, en los que no sólo el hardware, sino también la electrónica y el software sean de producción propia, lo que nos permitirá tener un control total sobre la eficiencia operativa y las actualizaciones modulares del futuro.

¿Alguna solución para las fuerzas paramilitares y de defensa?

También estamos desarrollando miras electroópticas para armas que tienen un gran alcance de detección. Estas miras para armas están dotadas de inteligencia artificial y ayudan a mejorar la adquisición de objetivos. Nuestras miras ofrecen a los combatientes una ventaja táctica en el campo de batalla, al tiempo que mantienen el control estratégico de sus equipos. También ofrecemos nuestras opciones de seguridad perimetral a las fuerzas paramilitares, que incluyen sensores ópticos, sistemas de vigilancia de 360 grados y sistemas de vigilancia persistente de área amplia.

Nota: El artículo fue publicado originalmente en inglés en el Financial Express, y la reproducción del mismo en español se realiza con autorización directa del autor. Link al artículo original:https://www.financialexpress.com/defence/exclusive-human-operators-the-weakest-link-in-security-systems-says-optimized-electrotechs-sandeep-shahnbsp/2941585/