KI-Technologie: Der neue Standard für effizienten Perimeterschutz

Mit der KI-Technologie bricht im Perimeterschutz ein neues Zeitalter an. Verspricht sie doch eine höhere Effektivität bei der Erkennung von Anomalien und schnellere Reaktionszeiten auf sicherheitsrelevante Vorkommnisse.

Um den Perimeterschutz zu gewährleisten, müssen inzwischen enorme Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen bewältigt werden. Überwachungskameras, Sensoren, Zugangskontrollsysteme und Netzwerkdaten erzeugen kontinuierlich Informationen, die das Sicherheitspersonal analysieren und bewerten muss. Dabei gilt es zu unterscheiden, ob eine tatsächliche Gefahrenlage vorliegt oder ob es sich lediglich um einen Fehlalarm handelt. In der Vergangenheit war das Personal allein auf das eigene Urteilsvermögen angewiesen, um diese Entscheidung zu treffen. Im schlimmsten Fall wurde ein sicherheitsrelevantes Vorkommnis nicht erkannt, oder es wurde ein Fehlalarm mit möglicherweise hohen Folgekosten ausgelöst.

Mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT), bei dem eine Vielzahl von Geräten und Sensoren miteinander vernetzt sind, ist die Menge und Vielfalt der zu analysierenden Daten exponentiell gestiegen. Die reine Abhängigkeit von menschlichen Einschätzungen ist nicht mehr ausreichend, um die Sicherheit zu gewährleisten. Es bedarf einer unterstützenden Intelligenz, die in der Lage ist, relevante Informationen aus der immensen Datenflut zu filtern und zu interpretieren. In diesem Kontext integrieren Anbieter von Sicherheitstechnologien zunehmend Künstliche Intelligenz (KI) in ihren Lösungen. So nimmt KI auch auf der Fachmesse PERIMETER PROTECTION in Nürnberg eine immer prominentere Rolle ein.

Zu den klassischen Technologien im Perimeterschutz gehören z. B. Videoüberwachungssysteme, Radare, Laserscanner, Zugangskontrollsysteme, akustische Sensoren und Drohnen. Mit all diesen Technologien kann die Künstliche Intelligenz interagieren und somit die Effektivität und die Bedienbarkeit der Sicherheitssysteme verbessern. Durch ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ergänzt KI das menschliche Urteilsvermögen und erhöht die Effizienz und Genauigkeit von Sicherheitssystemen.

Gefahren erkennen, bevor sie eintreten

KI-basierte Lösungen kommen mittlerweile in einer Vielzahl von Anwendungen in unserem Alltag und der Industrie zum Einsatz. Jedoch ist nicht jede Künstliche Intelligenz gleich. Unterbegriffe wie Maschinelles Lernen, Deep Learning und Neuronale Netzwerke kennzeichnen spezifische Methoden und Techniken. Im Bereich des Perimeterschutzes nimmt das Maschinelle Lernen eine zentrale Rolle ein. Hierbei handelt es sich um eine Form der KI, die Algorithmen nutzt, um aus Daten zu lernen und eigenständig Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen eignet sich daher besonders gut, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und diese zu analysieren.

Unternehmen profitieren von dieser Technologie, indem sie zuverlässig auf Bedrohungen reagieren können. Denn Maschinelles Lernen erlaubt es, automatisierte Reaktionen auf erkannte Gefahren zu generieren. Dies ist besonders wichtig bei zeitkritischen Ereignissen wie Einbrüchen oder Bränden. Zum anderen ermöglicht Künstliche Intelligenz, Bedrohungen sogar vorherzusagen. Durch die Integration von KI in Überwachungskameras ist beispielsweise eine vorausschauende Analyse von Bilddaten möglich. Es versetzt Kameras in die Lage, Muster zu erfassen, Situationen immer schneller und mit zunehmender Genauigkeit in Echtzeit zu analysieren und die Ergebnisse zu nutzen, um Tendenzen zu erkennen. Die Analyse von Faktoren wie Bewegungsmustern oder ungewöhnlichem Verhalten löst Warnungen aus, wenn Abweichungen vom normalen Verhalten auftreten. Intelligente Kameras erfassen auch umfangreiche Metadaten für die spätere Auswertung.

Fehlalarme reduzieren

Sicherheitsmanager und Leitstellenmitarbeiter, die Perimetersicherheitssysteme im Außenbereich überwachen, lösen häufig Alarmereignisse aus, z. B. von Wärmebildkameras, sichtbaren Kameras, Hindernissen und Sensoren verschiedener Art. Die Warnsignale werden häufig durch natürliche Ursachen wie Wind, Regen, Lichtreflexionen oder die Bewegung von Kleintieren ausgelöst. Wenn die Zahl der Falschmeldungen zunimmt, wird es für die Bediener im Kontrollraum schwierig, wenn nicht gar unmöglich, ein echtes Alarmereignis von der Vielzahl der Scheinereignisse zu unterscheiden. Das Management von Fehlalarmen ist deshalb ein entscheidender Vorteil der KI im Perimeterschutz. Ihre Algorithmen können verschiedene Objekte, die von Überwachungskameras erfasst werden, identifizieren und klassifizieren. Dadurch kann das System zwischen Menschen, Fahrzeugen, Tieren und anderen Objekten unterscheiden, was eine gezielte Reaktion ermöglicht und Fehlalarme reduziert. Sind die Einstellungen der KI-Systeme aber zu streng oder auf das Erkennen zu vieler Details ausgelegt, kann sich der Vorteil schnell zum Nachteil umkehren – die Gefahr von Fehlalarmen kann dadurch wieder zunehmen.

Die Künstliche Intelligenz ist aufgrund ihrer Vorteile aus der Sicherheitsbranche nicht mehr wegzudenken. Allerdings dürfen ethische Gesichtspunkte und der Persönlichkeitsschutz dabei nicht außeracht gelassen werden. Eine effektive Sicherheitsstrategie erfordert immer noch eine ausgewogene Kombination aus Technologie und Menschen. Das Sicherheitspersonal sollte sich deshalb nicht ausschließlich auf die KI verlassen, sondern deren Erkenntnisse als Unterstützung des eigenen Know-hows verstehen. KIs sind und bleiben eben nur so gut, wie die Menschen, die sie programmiert haben und benutzen. Daher sind Algorithmen auch nicht neutral. Werden sie mit Daten trainiert, die Vorurteile und Diskriminierung beinhalten, verstärkt die KI diese menschlichen Makel. Hinzu kommt die Verhältnismäßigkeit: Sind die möglichen Sicherheitsrisiken die Kosten und umfangreichere Überwachung wert? Diese und ähnliche Fragen mussten im Perimeterschutz schon seit jeher abgewogen werden und auch die künstliche Intelligenz nimmt der Branche diese Verantwortung nicht ab.