기술이 상업 및 공공 보안을 향상시킬 수 있는 5가지 방법

게시 됨: 2022-10-25

기술

상품을 생산하는 새롭고 더 나은 방법을 찾는 것을 기술 개발이라고 합니다. 입력을 출력으로 변환하는 데 사용되는 절차를 설명합니다. 기술 발전은 노동, 자본 및 기타 생산 요소의 생산성을 높입니다.

반면에 기술 전환에는 새로운 기술의 생성, 연구 개발을 통한 오픈 소스 릴리스, 지속적인 개선, 경제 또는 사회 부문에서의 광범위한 채택이 포함됩니다.

과거에는 너무 당연해 보였던 아이디어인 인공 지능과 양자 컴퓨팅이 오늘날의 현실입니다.

국경 모니터링 개선에서 자연 재해의 영향 완화에 이르기까지 기술 발전으로 인해 글로벌 보안 역량이 변화하고 있습니다.

다음은 이러한 개발이 보안 위험을 줄이는 5가지 방법입니다.

"사물 인터넷"(IoT)이라는 용어는 센서, 소프트웨어 및 기타 기술이 내장되어 있기 때문에 인터넷을 통해 다른 시스템 및 장치에 연결하고 데이터를 공유할 수 있는 물리적 항목의 네트워크를 의미합니다.

IoT 기술의 사용은 공공 안전을 포함한 많은 산업 분야에서 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 위험에 처한 사람을 찾고 범죄 현장에서 경찰관에게 보안을 제공하기 위해 IP 주소 지정 센서 또는 IoT 지원 추적기를 사용할 수 있습니다.

이러한 도구는 경제적이며 조사 작업 전반에 걸쳐 더 많은 정보를 제공합니다.

웹 연결 기술이 보급됨에 따라 기술을 활용하는 다양한 대안이 늘어날 것으로 예상됩니다. 결과적으로 당국은 정보 처리를 우선시하고 대중에게 보다 투명하게 공개해야 합니다.

또한 교육 분야에서도 많은 발전이 있었습니다. 최고의 대테러 학교 중 일부는 사이버 범죄, 고급 대테러, 고급 정보 수집 등의 과정을 제공합니다.

대테러 학위 프로그램에는 수많은 목표가 있습니다. 졸업생은 목표, 위협, 전략 및 기타 보안 요소를 포함하여 다양한 테러 그룹을 철저히 이해해야 합니다.

둘째, 근본적인 대테러 및 방첩 활동을 독자적으로 수행할 수 있어야 합니다. 셋째, 지능 획득 계획을 수립하고 실행하는 데 능숙해야 합니다.

법 집행관들은 방대한 양의 데이터를 수동으로 수집하고 분석하는 것이 힘들다는 것을 알게 되었습니다. 그들은 인공 지능 기술을 사용하여 수동으로 수행하는 대신 전체 절차를 자동화할 수 있습니다.

인공 지능은 오류를 줄이고 방대한 양의 데이터를 자동으로 평가할 수 있습니다. Premium Times에 따르면 AI는 사건의 70%에서 경찰을 도왔고 약 2,000시간의 육체 노동을 절약했습니다.

이를 통해 공공 안전 기술이 감지, 검사 및 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 의미에서 AI 기반 기술은 경찰 직원에게 그 어느 때보다 유용합니다.

또한 인공 지능을 사용하여 위성 이미지를 해석할 수도 있습니다. AI가 등장하기 전에는 분석가가 위성 이미지를 살펴보는 데 몇 시간이 걸렸습니다. 그러나 인공 지능은 이제 자동으로 위치를 스캔하고 구조 팀에 위치에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다.

또한 AI 위성 이미지는 국경 보안 모니터링에도 사용할 수 있습니다. 드론, 센서, AI의 발전으로 국경은 더 이상 물리적 경계가 아닙니다. 그들은 이제 디지털 벽입니다.

비디오 모니터링을 위한 인공 지능은 보안 카메라의 소리와 사진을 분석하는 컴퓨터 소프트웨어 알고리즘을 사용합니다. 카메라에 포착된 특정 물체는 높이, 크기, 색상, 움직임 또는 기타 특성을 고려하여 수백 개의 참조 사진과 비교할 수 있습니다.

그런 다음 인공 지능은 개체가 참조 사진과 유사한지 여부를 평가합니다.

모든 다양한 질문의 결과를 결합하여 해당 개체에 점수를 부여하고 AI는 해당 개체가 필수 선택 기준을 충족하는지 판단하는 데 사용합니다.

영상 감시를 위한 AI의 한 가지 이점은 효율성 향상입니다. 과거에는 개인이 제어실에서 비디오 감시 이미지를 보았습니다. 개인이 장시간 초점을 맞추는 것이 어렵다는 점 외에도 여러 대의 카메라를 동시에 보는 것은 노동 집약적이며 쓸모가 없습니다.

이것은 장기간 비디오 시청 후 주목할 만한 사건을 식별하는 인간의 무능력과 짝을 이룹니다.

AI는 CCTV 시스템을 수동적 관찰자에서 능동적 관찰자로 전환하여 격차를 메우기 위해 필요합니다. 수백만 대의 AI 작동 카메라가 AI 기반 감시 시장을 지배하는 미국 및 중국과 같은 국가에 설치되었습니다.

AIGS(Artificial Intelligence Global Surveillance) 지수에 따르면 전 세계 176개국 중 최소 75개국이 AI 기반 감시 기술을 적극적으로 활용하고 있다.

매일 기관은 방대한 양의 디지털 증거를 수집합니다. 과거에는 이 데이터가 플로피 디스크, 하드 드라이브, 마그네틱 스트립 등과 같은 로컬 저장 장치에 저장되었습니다. 이러한 데이터 저장 방법은 제한된 용량을 제공하며 오늘날의 세계에서는 실현 가능한 옵션이 아닙니다.

유연한 스토리지 옵션은 데이터를 안전하게 저장하는 동시에 추가적인 이점을 제공합니다. 그러나 클라우드 기반 데이터 스토리지는 보안 및 글로벌 확장성 및 데이터 백업과 같은 다른 많은 이점에 가장 적합합니다.

데이터가 클라우드에 저장되면 내부 스토리지 인프라를 구매, 관리 및 유지하기 위한 요구 사항이 제거됩니다. 이는 직장의 하드웨어와 달리 엔터프라이즈 수준의 보안을 제공합니다.

또한 데이터 손실 가능성은 거의 없습니다. 데이터는 여러 서버에서 백업됩니다. 따라서 한 서버에서 손상된 경우에도 원본 복사본을 다른 서버에서 사용할 수 있습니다. 이는 공공 및 상업 보안 기관에 중요한 요소입니다.

결론

우리는 위협이 증가함에 따라 상업 및 공공 보안 부문이 직면하는 문제를 해결하기 위해 새로운 개념과 기술에 개방적이고 다른 산업의 최근 개발을 활용해야 합니다.

우리의 문제에 대한 마법의 해결책은 없지만 혁신적인 개념과 기술을 사용하여 보안을 강화하고 프로세스를 덜 불편하게 만들 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT)