安全是一个庞大的全球性行业，它极其多样化。无论是保护奖金赛马，还是保护公用事业基础设施，“威胁景观”都越来越复杂，需要融合网络安全性和更传统的物理形式来防止盗窃和其他形式的犯罪活动。人工智能（AI）是部署数字安全性的最有前途的工具，但正如最近的一篇文章中所说，“最重要的是提高AI应对远程威胁的准确性，洞察力和响应速度基于视频的识别系统。”

 远程警惕是目标

远程安全监视是前进的道路。公司需要能够夜视，红外和热成像的摄像机，以提供24/7全天候监控设备，场所和宝贵资产的能力。那么，在提供AI主导的远程安全系统方面，我们应该在哪里寻求最快速的进展？

这样的公司之一就是Twenty20 Solutions，它正在将机器学习与远程站点的实时视频数据馈送集成在一起。它的系统还能够实时识别任何活动异常，这正是市场所追求的。哥伦布说：“这种方法值得注意的是，许多行业必须集成网络和物理安全系统，并获得360度的远程位置威胁视图。”

 什么是SCADA系统

Twenty20 Solutions使用SCADA系统，它是“监督控制和数据采集”的缩写。这种类型的系统已成为电信，水和废物控制，能源，石油和天然气提炼以及运输等行业的金标准。通常，SCADA系统“集成传感器，仪表和设备以提供数据遥测和实时信息。”

 这是一个大市场

研究公司IMARC预测SCADA市场将在全球范围内增长，到2024年其价值将达到260亿美元左右，在2019年至2024年之间的复合年增长率为5.7%。

 AI如何解决安全问题

关于AI和机器学习技术，要记住的最重要的事情之一是两者都非常擅长通过视频识别系统找出视觉异常。共有三种类型的机器学习算法支持这种“人才”，它们将构成下一代视频识别系统的一部分。

一种是“监督学习算法”。在这里，这些算法通过数据集进行训练，“以识别正确的物镜图像，因此当出现异常图像时，他们可以对其进行识别。” 例如，受监督的机器学习算法可以识别，跟踪和监视车辆，机械，资产和远程位置使用模式。

另一个是“无监督学习算法”。这些可以识别图像中的新模式，石油和天然气行业发现它对于监视来自远程设备和资产的红外和热数据极为有用。

最后，有“强化学习算法”。通过这种格式，基于AI的视频识别系统使用算法来纠正它们识别和更新已知图像的方式。对于高度依赖昂贵设备的行业，这种算法“有助于确保位于不同地理位置的远程设备的一致性，合规性和安全性。”

从物联网的角度来看，人工智能主导的安全性的未来也很重要，视频正在成为最强大的传感器，正如哥伦布所说：“农业，建筑，石油和天然气，公用事业和关键基础设施行业需要考虑如何将其IoT平台整合到更广泛的网络安全策略中，以360度查看在其位置以越来越高的频率发起的多方面威胁。”

最终，实时识别威胁的能力将促进AI在该领域的使用。它将弥合传统的物理安全措施与网络安全之间的鸿沟，从而阻止犯罪活动，如果确实有办法绕开犯罪分子，犯罪分子将不得不更加努力地寻找解决方法。更多关于人工智能的信息，请继续关注。