AI+ビデオ分析: ユビキタスセキュリティリスクのリアルタイム監視

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2020 年の多くの運用上の課題を踏まえて、公益事業会社は、運用する物理的およびサイバー セキュリティ システムの 360 度レビューを実施することの重要性を認識しました。ガートナーが最近発表した調査レポートによると、北米の CIO の 94% が、本社外の遠隔地やその他のエッジ ロケーションの保護が最優先事項になっていると考えていることが分かりました。

Black & Veatch が実施した別の調査「2020 年戦略方向性: スマート ユーティリティ レポート」では、セキュリティ オペレーション センターがあると答えた回答者はわずか 54% でした。

AIとビデオ分析の重要性: 公共施設に対する物理的攻撃とサイバー攻撃はますます巧妙化している

CIO が懸念しているセキュリティ上の問題は、遠隔地に対する物理的攻撃やサイバー攻撃によって深刻な損害が発生し、公益事業会社が麻痺したり、業務再開が困難になったりする可能性があることです。

このため、あらゆる種類のカメラが遠隔地をリアルタイムで監視するようになり、ビデオ分析を使用して熱、赤外線、暗視データをリアルタイムで解釈できるようになりました。この分野のテクノロジー プロバイダーには、リモート ビデオ セキュリティ、リモート アクセス制御、ポータブル監視、一時展開、自動化と制御、リアルタイム リモート監視など、さまざまなソリューションを提供する Twenty20 Solutions が含まれます。ビデオ分析、人工知能、機械学習などのテクノロジーを使用することで、顧客は資産、マシン、リモート サイトに潜む潜在的なセキュリティ リスクをリアルタイムで特定できます。

公共部門の CIO、CISO、IT リーダーは、AI とビデオ分析を現在の企業セキュリティ戦略に統合する方法を検討する必要があります。カメラをセンサーとして使用することで、顧客は公益事業におけるあらゆる脅威の表面を 24 時間 365 日監視し、ソフトウェアを使用してすべてのエンドポイントの場所にカメラを展開できます。

さらに、IBMが発表した「X-Force 脅威インテリジェンス インデックス 2020 レポート」も、公益事業会社のCIOやITリーダーに警鐘を鳴らしている。 IBM の公共部門のセキュリティ リスク調査の主な結果は次のとおりです。

• 脅威インテリジェンスインデックスレポートによると、エネルギーおよび公益事業業界は、サイバー攻撃の標的となる可能性の点で第9位にランクされています。
• 公益事業は国の重要なインフラにおいて重要な役割を果たしているため、遠隔からの物理的攻撃やサイバー攻撃の標的となることが多い。
• エネルギー業界は、物理層、産業用制御システム (ICS)、およびこれらのシステムを管理する SCADA システムのすべてが侵害され、システムの正常な動作に影響を及ぼす可能性があるという点で独特です。
• ICS システムへの攻撃が成功した場合、結果として生じる業務麻痺により、電気、天然ガス、石油、その他のエネルギー資源に大きく依存している顧客に壊滅的な影響が及ぶ可能性があります。

AIとビデオ分析がリアルタイム監視を通じてリスクを軽減する方法

Threat Intelligence Index レポートによると、これらの脅威の存在により、公益事業会社の CIO はサイバーセキュリティを最優先事項とするようになりました。人工知能や機械学習などのテクノロジーへの多額の投資により、ビデオ分析の精度、明瞭性、速度、パフォーマンスが大幅に向上すると期待されています。公益事業会社は、次の目標を達成するために、リアルタイムのビデオ監視をより広範な物理およびネットワーク セキュリティ戦略に統合する必要があります。

まず、サーマルカメラ、赤外線カメラ、暗視カメラを使用して、施設、機械、資産へのアクセスを継続的に監視し、特定のアクティビティが正当かどうかを追跡します。ネットワーク全体でリアルタイムのビデオ監視を可能にすることで、公共事業のセキュリティ チームは、セキュリティ侵害、破壊行為、盗難の可能性の有無を 1 秒以内に把握できます。物理的な資産侵害が発生した場合、管理者にリアルタイムでアラートが送信されます。管理者は脅威の表面をターゲットにして悪意のあるアクティビティを数秒でブロックできるため、攻撃者がユーティリティのリモート サイトを侵害したり、潜在的なサイバー攻撃を実行したりするのをさらに防ぐことができます。

第二に、資産、施設、機械、リモート デバイスをリアルタイムで監視することは、セキュリティ攻撃と同じくらい壊滅的な被害をもたらす可能性のある機器やプロセスの潜在的な障害を特定するために重要です。公益事業会社が考慮する必要があるもう 1 つの重要な要素は、主要な資産、機械、さらには施設全体の運用寿命を延ばす方法です。あらゆる公共事業が一般的に収益不足の問題に直面していることを考慮すると、資産の寿命を延ばすことが最優先事項となっています。 AI とビデオ分析を組み合わせることで、予防保守機能と指標ベースの保守機能を大幅に強化できます。遠隔地の機械や設備の稼働状況をリアルタイムで把握することで、企業は毎年何千時間もの労働時間と IT/工場メンテナンスのコストを節約できます。

3 番目に、非構造化機械学習アルゴリズムを使用してキャプチャされた生のビデオ フィードとイベントを分析し、リスク評価、サイトの安定性、およびマシンの信頼性に関する新しい数学モデルを作成します。さらに、公益事業の IT チームは、機械学習モデルによって発見された重要な指標を使用して、特定の資産またはマシンがいつ故障する可能性があるかを予測し、侵害が発生したかどうか、またいつ発生したかを推定できます。リアルタイムのデータ/分析と機械学習モデルを組み合わせることで、盗難や破壊の被害に遭う可能性が最も高い機械や機器の種類を予測できます。これらの予測的な洞察により、公益事業会社は資産を保護するためのより強力な抑止戦略を開始できます。 AI、リアルタイム監視、ビデオ分析、物理的な監視からの継続的なデータを統合することで、誤報を減らし、監視チームの効率を高めることができます。