Einsatz von KI für die Arbeit in der Sicherheitsbranche

Mehr denn je setzen Unternehmen auf physische Sicherheitsdaten, um die Sicherheit zu verstärken, die Produktivität zu steigern und Betriebsabläufe zu optimieren. Dies veranlasst Führungskräfte, sich näher mit künstlicher Intelligenz (KI) im Sicherheitsbereich zu befassen. Von intelligenter Automatisierung bis hin zu forensischen Suchtools: Die Unternehmen sind daran interessiert, wie sich KI und Sicherheit zusammenführen und erfolgsfördernd einsetzen lassen.

Der Report zur Lage der physischen Sicherheit 2025 sagt noch mehr über die Akzeptanz und Nutzung von KI aus. Wussten Sie, dass 42 % der Befragten, die für die Beschaffung, Verwaltung oder Nutzung von physischer Sicherheitstechnologie verantwortlich sind, den Einsatz von KI planen? In der Tat beabsichtigen viele von ihnen, in den kommenden Monaten KI-Elemente in ihre Sicherheitsabläufe zu integrieren.

Auch wenn Anbieter neue KI-Modelle und KI-gestützte Analyselösungen auf den Markt bringen, müssen die Entscheidungsträger stets die Risiken und Grenzen der KI im Blick haben. Zudem müssen die Vorschriften und Gesetze berücksichtigt werden, die eine verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI-Anwendungen regeln.

Möchten Sie erfahren, wie sich KI im Bereich der Sicherheit entwickelt und warum Sie sich für Lösungen auf der Grundlage verantwortungsvoller KI-Praktiken entscheiden sollten? Dieser Blog lässt keine Frage offen.

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Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und intelligenter Automatisierung?

Bevor wir über KI im Bereich der Sicherheit sprechen, sollten wir klarstellen, was damit eigentlich gemeint ist.

„Künstliche Intelligenz“ (KI) bezieht sich auf Arbeitsmittel und Prozesse, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich ohne spezielle Programmierung an neue Situationen anzupassen. Sie geht mit zahlreichen Begriffen, Konzepten und Techniken einher, darunter Machine Learning (maschinelles Lernen) und Deep Learning.

Bei der intelligenten Automatisierung (IA) hingegen wird KI eingesetzt und mit anderen Technologien wie Regeln, Aktionen und intuitiver User Experience kombiniert, um reale Probleme zu lösen. Durch die Zusammenführung von KI und Automatisierung kann IA die Brücke zu fortschrittlicher Technologie schlagen und ihre Wirkung in der Praxis entfalten. So steht weiterhin der Mensch im Vordergrund, aber er verfügt jetzt über intuitive Funktionen, die ihm mehr Möglichkeiten als zuvor bieten.

Worauf läuft das hinaus? Wenn KI das Werkzeug ist, wird IA zur Lösung, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt.

Wie wird künstliche Intelligenz im Bereich der physischen Sicherheit eingesetzt?

Mittlerweile lässt sich besser beurteilen, was KI im Bereich der physischen Sicherheit leisten kann. Vielen ist bewusst, dass KI nicht perfekt ist. Dennoch sind sie neugierig darauf, wie sich die Technologie weiterentwickelt.

Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Verknüpfung von KI und Sicherheit:

Sinnvolle Nutzung der Daten

Der Umfang der von physischen Sicherheitssystemen erfassten Videos und Daten nimmt ständig zu. Umso schwieriger wird es für die Nutzer, die Informationen effektiv zu verarbeiten und angemessen darauf zu reagieren. Mithilfe KI-gestützter Anwendungen können Sie aus diesen Daten neue Erkenntnisse ziehen. Das Ergebnis: Sie sind besser in der Lage, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Durch den KI-Einsatz können Unternehmen verschiedene Ziele erreichen, indem sie Bedrohungen schneller erkennen und Reaktionen automatisieren, etwa den Ablauf bei einer Evakuierung. KI kann auch verwertbare Erkenntnisse liefern, die sich positiv auf Effizienz und Sicherheit auswirken.

Einzelhändler können KI beispielsweise nutzen, um aussagekräftigere Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten. Andere Unternehmen könnten anhand von KI das Parken optimieren oder die Auslastung verfolgen. KI-gestützte Tools wie Verkehrsstrom- und Personenzählungsanalysen nutzen Daten, um Engpässe zu erkennen und dabei die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften sicherzustellen.

Verbesserung der forensischen Suche

Mit KI-gestützten forensischen Suchfunktionen können Sie verdächtige Aktivitäten feststellen und untersuchen sowie den Ablauf eines Ereignisses in wenigen Minuten rekonstruieren. Darüber hinaus können Sicherheitsteams mithilfe dieser Tools spezifische Informationen abfragen, die in herkömmlichen Berichten nicht enthalten sind, z. B. „Wer hat das Büro nach Feierabend betreten?“ oder „Wer ist in zutrittsbeschränkte Bereiche eingedrungen?“. So lassen sich verdächtige Aktivitäten von Karteninhabern isolieren, potenzielle Bedrohungen durch Insider bestimmen oder einfach Abläufe besser nachvollziehen.

Durch die Suche in natürlicher Sprache können große Datenmengen noch einfacher verarbeitet werden. Die Teams können jetzt nach bestimmten Personen, Fahrzeugen oder sogar Farben suchen. Das ermöglicht schnellere und genauere Untersuchungen. KI-gestützte Algorithmen können Videomaterial in einem bestimmten Zeitraum schnell durchsuchen, um beispielsweise alle Aufnahmen zu ermitteln, in denen ein rotes Fahrzeug zu sehen ist. Auf diese Weise können bei einer Suche bestimmte Details isoliert und die allgemeine Betriebseffizienz gesteigert werden.

 

Mehr Cybersicherheit

Das Erkennen von Anomalien ist stets ein wichtiger Faktor bei Sicherheitsmaßnahmen, insbesondere im Zusammenhang mit Cybersicherheitsrisiken. Dashboards für die Systemintegrität können helfen, Manipulationen an Kameras aufzudecken. Zusätzliche Schutzmechanismen in Infrastrukturgeräten tragen zur Stärkung von Systemen und Netzwerken bei. Maschinelles Lernen stärkt den Virenschutz bei Appliances, indem es bekannte und unbekannte Malware identifiziert und blockiert, die auf Endgeräten ausgeführt wird.

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Erkennung von Nummernschildern

Systeme zur automatischen Nummernschilderkennung können mehr, als nur Nummernschilder lesen. Sie tragen dazu bei, das Parken zu optimieren, gesuchte Fahrzeuge zu verfolgen und den Verkehrsfluss effizient zu überwachen. Das und noch mehr leistet AutoVu Cloudrunner™. Wie? Durch die Kombination aus intelligenten Kameras und der Leistungsfähigkeit der Cloud.

Die Kamera Cloudrunner CR-H2 ist ein solarbetriebenes Gerät, das detaillierte Fahrzeugdaten erfasst. Die Kamera kann Fahrzeugattribute wie Farbe und Typ identifizieren und sogar Verhaltensdaten wie Geschwindigkeit und Fahrtrichtung analysieren. Mit diesem Cloud-basierten Konzept können Ermittler ihre Suche schnell und effizient eingrenzen und dabei von überall aus auf Daten zuzugreifen.

 

Warum die Einhaltung von KI-Vorschriften so wichtig ist

Die Kombination aus KI und Sicherheit birgt enormes Potenzial. Doch mit der Weiterentwicklung dieser Technologie nehmen auch die Risiken zu. Ungerechtfertigte Voreingenommenheit – ob in der Gesellschaft, unter Entwicklern oder bei Modellen – kann wichtige Entscheidungen beeinflussen. Bei der Nutzung von personenbezogenen Informationen wird möglicherweise gegen den Datenschutz und die Privatsphäre verstoßen. So geht aus einem aktuellen IBM-Bericht hervor, dass nur 24 % der generativen KI-Lösungen sicher sind.

Angesichts der zunehmenden Anzahl von Risiken werden Gesetze erarbeitet, die die Entwicklung und Implementierung KI-gestützter Technologie in Unternehmen regeln. Diese Gesetze sollen einerseits die Rechte einzelner Personen schützen, andererseits aber auch den technologischen Fortschritt und das Vertrauen fördern.

So ist beispielsweise das KI-Gesetz der Europäischen Union (EU) kürzlich in Kraft getreten. Darin sind Verpflichtungen in Verbindung mit verschiedenen KI-Anwendungen festgelegt. Als Grundlage hierfür dient die jeweilige Risikokategorie. Dazu gehören angemessene Risikobewertungen und Praktiken zur Risikominderung, die Nutzung qualitativ hochwertiger Trainingsdatensätze zur Reduzierung von Voreingenommenheit sowie die Weitergabe detaillierter modellspezifischer Dokumentationen an Behörden. Im Extremfall kann ein Verstoß gegen das neue Gesetz ein Unternehmen bis zu 7 % seines weltweiten Jahresumsatzes kosten.

Auch bei der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) liegt der Schwerpunkt auf der Sicherheit von KI-Anwendungen. Im Rahmen der DSGVO müssen die Dateneigentümer ausdrücklich zustimmen, dass ihre personenbezogenen Daten in KI-Modellen verwendet werden dürfen. Darüber hinaus müssen KI-Systeme unter Berücksichtigung des Datenschutzes entwickelt werden. Gleichzeitig ist sicherzustellen, dass KI-bezogene Entscheidungen für die betroffenen Benutzer leicht nachvollziehbar sind.

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Unternehmen müssen die Entwicklung und Nutzung von KI mit den rechtlichen Bestimmungen und Anforderungen in Einklang bringen. Schließlich sollte die Nutzung intelligenter Lösungen nicht dazu führen, dass Verantwortung, Ethikstandards oder Datenschutz zu kurz kommen.

Best Practices für die verantwortungsvolle und gesetzeskonforme KI-Nutzung

• Risikobewertungen durchführen: Beurteilen Sie, wie sich die Automatisierung eines bestimmten Prozesses auf kritische Systeme oder Sicherheitsprotokolle auswirken kann.
• Nicht kritische Anwendungen identifizieren: Implementieren Sie die KI zunächst in Prozesse, die bei Ihren wichtigsten Betriebsabläufen keine besondere Rolle spielen. Das kann dazu beitragen, größere Betriebsstörungen im Zaum zu halten. 
• Den Menschen in den Mittelpunkt stellen: Stellen Sie sicher, dass KI-Anwendungen den Menschen immer Informationen bieten, auf deren Basis sie die bestmöglichen Entscheidungen treffen können.
• Vorteile von Datenschutzanalysen nutzen: Setzen Sie integrierte Datenschutzfunktionen in KI-Systemen ein, um den Zugriff auf sensible Informationen zu beschränken und zu schützen.
• Datenschutzstrategien erweitern: Wenden Sie Maßnahmen und Best Practices für Cybersicherheit auch auf KI-gestützte Lösungen an, einschließlich regelmäßiger Audits und Systemaktualisierungen.
• Vertrauenswürdige Anbieter auswählen: Arbeiten Sie mit Anbietern zusammen, die Voreingenommenheit, Datenschutz und Cybersicherheit berücksichtigen und die Grundsätze verantwortungsvoller KI befolgen.