Use-Cases Sicherheit und Überwachung
Smarte Kopfhörer
Neben der Videoüberwachung kommen mittlerweile intelligente Kopfhörer in Einzelhandelsgeschäften zur Diebstahlprävention zum Einsatz. Diese KI-gesteuerten Kopfhörer werden von Mitarbeitenden getragen und sind mit einem KI-System verbunden, das verschiedene Sensoren und Datenquellen im Laden auswertet. Die KI analysiert Bewegungsmuster und Verhaltensweisen der Kunden in Echtzeit, ohne dabei auf Videoüberwachung zurückzugreifen. Sobald das System verdächtiges Verhalten erkennt, sendet es diskrete Warnungen direkt an die Kopfhörer der Mitarbeiter. Diese Benachrichtigungen enthalten Informationen über den Ort des Geschehens, sodass das Personal schnell und angemessen reagieren kann. Die Mitarbeiter können dann entscheiden, ob sie direkt eingreifen oder präventive Maßnahmen ergreifen, wie etwa eine freundliche Ansprache des Kunden oder eine allgemeine Durchsage über die Lautsprecheranlage.
Intelligente Videoüberwachung
Zur Diebstahlprävention im Einzelhandel werden erfolgreich intelligente Überwachungskameras eingesetzt. Diese KI-gestützten Systeme analysieren in Echtzeit das Verhalten von Kunden und erkennen verdächtige Bewegungsmuster, die auf einen möglichen Diebstahl hindeuten könnten. Die Software wertet Videoaufnahmen aus und identifiziert „verdächtige Gesten“, wie beispielsweise das Verschwinden lassen eines Produkts in einer Jackentasche. Bei Erkennung eines solchen Verhaltens sendet das System umgehend eine Benachrichtigung mit einem Videoausschnitt an das Verkaufspersonal, welches dann entscheiden kann, ob es eingreift oder den Kunden kontrolliert. Diese KI-Lösung kann nicht nur potenzielle Diebstähle erkennen, sondern auch andere relevante Situationen wie Warteschlangen oder gestürzte Kunden identifizieren und das Personal entsprechend alarmieren. So bietet das Berliner Start-up Signatrix eine Software an, die Kameras befähigt, Kundenverhalten und Diebstahlversuche selbstständig zu erkennen und zu messen. Eine weitere Lösung wird von der Firma Veesion angeboten, wo ein KI-gestütztes System verdächtige Vorgänge identifiziert und dem Inhaber Alarmmeldungen auf Handy und Tablet sendet.
Öffentliche Sicherheit
KI-gestützte Gesichtserkennung wird an besonders gefährdeten Orten, wie beispielsweise in Unterführungen oder an Bahnhöfen eingesetzt. In Hessen wurde ein solches System eingeführt, um die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die KI-gesteuerte Videoüberwachung analysiert das Verhalten von Personen in Echtzeit und kann bei auffälligem Verhalten oder dem Erkennen potenziell gefährlicher Gegenstände Alarm schlagen. Polizeibeamte können dann die Gesichtserkennung aktivieren, um verdächtige Personen zu identifizieren und schneller einzugreifen. Dieses System zielt darauf ab, Kriminalität vorzubeugen und das Sicherheitsgefühl der Bürger zu stärken. Für den deutschen Markt gibt es mehrere Systeme in diesem Bereich: Beispielsweise die eneo IN-Serie, die KI-basierte Videoanalysefunktionen für Sicherheitsanwendungen bietet. Diese Kameras und Rekorder können Gesichter erkennen, Personen und Fahrzeuge klassifizieren sowie Eindringlinge detektieren. Deutsche Behörden wie das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) entwickeln dafür Richtlinien und Technologien für den sicheren Einsatz biometrischer Erkennungssysteme, einschließlich Gesichtserkennung, unter Berücksichtigung der strengen Datenschutzanforderungen der DSGVO.
Überwachung von Hochsicherheitsbereichen
KI-unterstützte Perimetersicherheit wird in Hochsicherheitsbereichen wie einem Flughafen eingesetzt. Diese Systeme kombinieren verschiedene Sensortechnologien wie Nahbereichsradar, PIR-Sensoren, Beschleunigungsmesser und Videoüberwachung mit fortschrittlichen KI-Algorithmen. Die KI analysiert die Daten aller Sensoren in Echtzeit und kann so präzise zwischen harmlosen Bewegungen und tatsächlichen Bedrohungen unterscheiden. Beispielsweise erkennt das System, ob es sich bei einer Bewegung am Zaun um ein Tier, einen Menschen oder ein Fahrzeug handelt. Bei Erkennung einer potenziellen Gefahr löst die KI automatisch entsprechende Maßnahmen aus, wie die Aktivierung zusätzlicher Beleuchtung oder die Alarmierung des Sicherheitspersonals. Durch die intelligente Fusion der Sensordaten und die KI-gestützte Analyse werden Fehlalarme minimiert, während die Erkennungsgenauigkeit maximiert wird. Die Firma Senstar hat für diese Zwecke das Senstar AI Multisensor-Detektionssystem entwickelt, welches fortschrittliche KI- und Sensorfusionstechnologien nutzt, um eine präzise Bedrohungserkennung bei gleichzeitiger Minimierung von Fehlalarmen zu gewährleisten. Diese Plattformen können mit ihrer Objekterkennung hunderte verschiedene Arten von Objekten identifizieren, was eine genaue Unterscheidung zwischen harmlosen Bewegungen und echten Bedrohungen ermöglicht.
Sicherheitsanalyse auf Endgeräten
Ein mittelständisches Unternehmen hat ein KI-gestütztes Endpoint-Security-System eingeführt. Dieses System analysiert unter Berücksichtigung der DSGVO und des EU-AI-Acts kontinuierlich das Benutzerverhalten auf allen Endgeräten wie Laptops, Desktops und mobilen Geräten. Durch maschinelles Lernen erkennt die KI typische Verhaltensmuster der Mitarbeiter und kann so Anomalien identifizieren, die auf eine potenzielle Sicherheitsbedrohung hindeuten könnten. Wenn beispielsweise ein Mitarbeiter-Account plötzlich ungewöhnliche Datenmengen herunterlädt oder auf sensible Dateien zugreift, die normalerweise nicht in seinem Aufgabenbereich liegen, löst das System einen Alarm aus. Die KI kann dann automatisch Gegenmaßnahmen einleiten, wie das temporäre Sperren des Accounts oder die Isolation des betroffenen Geräts vom Netzwerk, um eine mögliche Ausbreitung von Malware zu verhindern. Gleichzeitig benachrichtigt das System das IT-Sicherheitsteam, das die Situation genauer untersuchen und gegebenenfalls weitere Schritte einleiten kann..
Prädiktive Polizeiarbeit
In einer deutschen Großstadt wurde ein von KI unterstütztes System zur prädiktiven Polizeiarbeit eingeführt. Dieses System analysiert große Mengen historischer Kriminalitätsdaten, demografische Informationen, Wetterbedingungen und aktuelle Ereignisse, um Muster zu erkennen und potenzielle Kriminalitäts-Hotspots vorherzusagen. Die KI nutzt maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren zu identifizieren und Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Arten von Straftaten in spezifischen Stadtgebieten zu berechnen. Diese Vorhersagen ermöglichen es den Strafverfolgungsbehörden, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen und präventive Maßnahmen zu ergreifen, bevor Verbrechen geschehen. Das System wird kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert und verfeinert, um seine Genauigkeit zu verbessern und sich an verändernde Kriminalitätsmuster anzupassen. Lösungen für den deutschen Markt im Bereich der prädiktiven Polizeiarbeit sind das PRECOBS-System (Pre Crime Observation System) und das KrimPro-Tool. PRECOBS wird in einigen deutschen Bundesländern eingesetzt und nutzt KI-Algorithmen, um Einbruchsserien vorherzusagen und zu verhindern. KrimPro ist ein von der Polizei Berlin entwickeltes Tool, das KI-gestützte Analysen nutzt, um kriminalitätsgefährdete Orte zu identifizieren und die Polizeipräsenz entsprechend zu planen.
Intelligente Zugangskontrollen
In einem Unternehmensbürokomplex wurde im Bereich der Zugangskontrollen ein intelligentes Zugangskontrollsystem implementiert. Dieses System nutzt eine Kombination aus Gesichtserkennung und Verhaltensanalyse, um Mitarbeiter und Besucher zu identifizieren und ihnen den Zutritt zu gewähren. Die KI-gestützte Lösung überwacht kontinuierlich Zugangsmuster und Nutzerverhalten, um Anomalien zu erkennen und potenzielle Sicherheitsrisiken frühzeitig zu identifizieren. Bei ungewöhnlichen Aktivitäten, wie etwa Zugangsversuchen außerhalb der üblichen Arbeitszeiten oder von unbekannten Standorten, fordert das System automatisch zusätzliche Authentifizierungsschritte an oder alarmiert das Sicherheitspersonal. Darüber hinaus passt sich das System dynamisch an veränderte Sicherheitsanforderungen an, indem es Zugriffsrechte basierend auf Echtzeitdaten und historischen Informationen automatisch anpasst. Für den deutschen Markt sind zwei relevante Beispiele in diesem Bereich zu nennen. In Deutschland bietet unter anderem die Firma ELATEC GmbH KI-gestützte Zutrittskontrollsysteme an, die maschinelles Lernen und Computer Vision für eine verbesserte Sicherheit und Zuverlässigkeit in Unternehmensumgebungen einsetzen. Zum anderen entwickelt Evalink KI-gesteuerte Zugangskontrolllösungen, die sich speziell an die Anforderungen deutscher Unternehmen anpassen und eine nahtlose Integration in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen ermöglichen.
Verhaltensmusteranalyse
Mittels intelligenter und KI-gestützter Videoüberwachungssysteme wird die Sicherheit auf Flughäfen deutlich erhöht. KI-gestützte Systeme analysieren in Echtzeit die Bewegungen und Aktivitäten von Passagieren und Besuchern in den Terminals und auf dem Flughafengelände. Die Software erkennt dabei auffällige oder verdächtige Verhaltensmuster, die von der Norm abweichen, wie beispielsweise das Zurücklassen von Gepäckstücken, ungewöhnliche Bewegungsabläufe oder verdächtige Interaktionen zwischen Personen. Sobald ein potenziell gefährliches Verhalten identifiziert wird, alarmiert das System automatisch das Sicherheitspersonal, welches dann gezielt eingreifen kann. Dies ermöglicht eine proaktive Herangehensweise an die Flughafensicherheit, indem potenzielle Bedrohungen frühzeitig erkannt und entschärft werden können, bevor sie sich zu ernsthaften Sicherheitsrisiken entwickeln. Am Flughafen Berlin-Brandenburg (BER) wurde ein innovatives System namens „Digital Turnaround“ in Betrieb genommen, das zwar primär zur Optimierung der Flugzeugabfertigung dient, aber auch viele Aspekte der Sicherheitsüberwachung beinhaltet. Dieses System nutzt Live-Kameras in Verbindung mit einer selbstlernenden, KI-basierten Software, um Abläufe auf dem Vorfeld in Echtzeit zu analysieren. Obwohl der Hauptfokus auf der Effizienzsteigerung liegt, zeigt diese Implementation das Potenzial für die Integration von KI-gestützter Verhaltensanalyse in bestehende Flughafensysteme, was in Zukunft auch auf den Bereich der Sicherheitsüberwachung ausgeweitet werden könnte.
Bitte etwas Geduld
Hier wird der nächste Use-Case für Sicherheit und Überwachung veröffentlicht.
