سالهاست که سیستم­های تحلیل ویدیو در مدیریت بسیاری از امور امنیتی به کاربران کمک می­کنند. از جمله خدمات این سیستم­ها می­توان به موارد ذیل اشاره کرد: شناسایی افراد یا وسایل نقلیه­ که به مناطق حفاظت شده وارد می­شوند، ذخیره اطلاعات مربوط به شماره پلاک خودروها، بررسی یک جمع شلوغ برای شناسایی فردی خاص در جمعیت و دیگر موارد حفاظتی و امنیتی. امروزه سیستم­های مدیریت تصاویر و دوربین­های نظارتی تحت شبکه مجهز به قابلیت­های پردازشی قدرتمندی هستند که به رشد سیستم­های تحلیل محتوای قوی­تر و در نتیجه شناسایی دقیق­تر رویدادهای مشکوک و تهدید­آمیز که موجب به صدا در آمدن آژیر خطر می­شوند کمک می­کند. این موضوع مولفه­ای مهم در علم تحلیل پیش­بین است که در مقاله زیر به بررسی آن می‌پردازیم.

تحلیل پیشبین چیست؟

با توجه به حجم و تنوع بسیار زیاد اطلاعات خام در دسترس متخصصین امنیتی، در علم در حال تکامل تحلیل پیش­بین روند گرایش به سیستم­های یکپارچه در حال رشد و تحول است. اطلاعات مورد استفاده در سیستم‌های تحلیل پیش­بین با اطلاعات خام استاندارد متفاوت است. تحلیل­های پیش­بین از داده­های جمع‌آوری شده توسط طیف گسترده­ای از منابع داده استفاده می­کنند. این اطلاعات خام از منابعی نظیر سیستم­های نظارتی، سیستم­های کنترل دسترسی، سیستم­های مدیریت بازدید­کننده و همچنین سیستم­های مدیریت حوادث به دست می­آیند. این اطلاعات خام سپس با مدل­های تدوین شده مقایسه شده و با توجه به رخدادهای گذشته امکان وقوع حادثه­ای مشابه را به درستی پیش­بینی می­کنند.
توجه داشته باشید که  تحلیل پیش­بین همیشه رویدادهای امنیتی با سیستم دودویی را تولید نمی‌کند، بلکه معمولارویدادهایی مانند الگوهای نامنظم ترافیک، تشخیص حرکت در ساعات اوج ترافیک و مناطق حفاظت شده را شناسایی می­کند و این داده­ها را با سیستم­ تشخیص چهره، سیستم­های کنترل دسترسی یا سایر اطلاعات سیستمی تطبیق می­دهد تا حرکات غیرمنتظره یا احتمال وقوع رویداد­های حساس را پیش­بینی کند. در این صورت، سیستم می‌تواند به متخصصان امنیتی برای اقدامات پیشگیرانه هشدار دهد.

تجزیه و تحلیل پیش­بین در دوربین­ های تحت شبکه

تجزیه و تحلیل مبتنی بر دوربین در سال­های اخیر بسیار پیشرفت کرده است، اما این فناوری­ها عمدتا به فعالیت­­های واکنشی پس از حادثه مربوط می­شوند، چنان که اطلاعات ارزشمندی را برای تحقیق و پیگیری پس از رویداد فراهم می­کنند. با این حال، همانطور که صنعت ایمنی به سمت یک مدل کنترل‌گر و پیش­بین می­رود، دوربین­های هوشمند تحت شبکه می­توانند­ نقش مهمی در کمک به پرسنل امنیتی برای انجام اقدامات معقول و پیشگیرانه جهت جلوگیری از حوادث پیش از وقوع آنها داشته باشند.
مثال زیر که از دنیای واقعی گرفته شده است به خوبی نقش دوربین­­های هوشمند تحت شبکه را در افزایش دقت تحلیل پیش­بین و بالا بردن توانایی پرسنل امنیتی در انجام اقدامات پیشگیرانه نشان می­دهد.

تشخیص رفتار و حرکات غیر معمول

از تحلیل تصویری سیستم شمارش افراد می­توان برای تشخیص و شناسایی تعداد زیادی از افراد که در ساعتی خاص در یک مکان مشخص جمع شده­اند، استفاده کرد. به همان اندازه که جمع شدن تعدادی از کارمندان برای جشن گرفتن تولد همکارشان می­تواند بی­خطر باشد، این موضوع  ممکن است حرکتی گمراه کننده نیز باشد. به طور مثال گروهی از کارکنان ناراضی در حال هماهنگی برای سرقت از دارایی­ها یا اطلاعات شرکت دور هم جمع شده­اند. با این وجود بدون آگاهی از جزییات فضای امنیتی، گفتن اینکه این تهدید بالقوه قرار است کی و کجا اتفاق بیفتد تقریبا غیرممکن است.
زمانی که سیستم پیش­بین شروع به جمع آوری اطلاعات محیطی برای تحلیل دقیق­تر مسئله می­کند سیستم تجزیه و تحلیل ویدیو تشخیص می­دهد که آیا آژیر خطر باید به صدا در آید یا نه؟ براساس آیتم­های از پیش تعیین شده و با تجزیه و تحلیل رویدادهای پیشین، جمع شدن این چنینی افراد در ساعات خاموشی، دلیل کافی در اختیار سیستم قرار می­دهد تا کارکنان امنیتی را از وجود یک موقیعت بالقوه خطرناک آگاه کند. مکان افرادی که دور هم گرد آمده­اند نیز می‌تواند یک عامل موثر باشد، زیرا جمع شدن افراد در یک کنفرانس یا محل استراحت اهمیت کمتری نسبت به تجمع افراد در یک منطقه حساس و حفاظت شده دارد.
هشدارها همچنین می‌توانند به طور خودکار وضعیت فیلمبرداری دوربین را به حالت با وضوح بالا تغییر دهند، امکان ضبط ویدیو در هارددیسک داخلی و ارسال اطلاعات به شبکه را فعال کنند، به دوربین فرمان بدهند که بر فیلمبرداری از یک ناحیه خاص یا درب­های ورودی تمرکز کنند، و حتی سیستم تحلیل و شناسایی چهره را فعال کند. این امر می­تواند برای مدیریت و کارکنان امنیتی به هنگام پاسخگویی به هشدارهای امنیتی بسیار مفید باشد و درک کاملی از وضعیت موجود برای تعیین عکس­العمل مناسب در اختیار پرسنل امنیتی قرار دهد.
آنالیز محتوا
هشدارها همچنین تجزیه و تحلیل محیطی را برای شناسایی جزییات یک موقعیت آغاز می­کنند. فناوری­ نمی­تواند به درستی و قاطعانه قضاوت کند؛ فناوری­ تنها می­تواند با جمع­آوری تمام اطلاعات موجود در تعیین میزان وخامت یک موقعیت و اینکه چه اقداماتی هنگام وقوع رویداد و پس از آن باید انجام شود، موثر باشد.
پس از ساعت­‌ها جمع­آوری اطلاعات، داده­های جمع­آوری شده از سیستم­ها و منابع افزوده، محتوای کامل­تر و با جزییات بیشتر ارایه می‌دهند. به عنوان مثال، داده­های به دست آمده از سیستم کنترل دسترسی و اطلاعات موجود از سیستم شمارش افراد ممکن است نشان دهد که تعداد افراد حاضر در جمعیت بیشتر از تعدادی است که از کارت شناسایی خود برای ورود استفاده کرده­اند. این در حالی­است که ورود چندین نفر با یک رمز عبور نقض آشکار قوانین امنیتی محسوب می­شود، هرچند ممکن است تهدیدآمیز نباشد. همچنین ممکن است چندین فرد مجاز به طور همزمان وارد سیستم شده­ باشند. با استفاده از سیستم تشخیص چهره در زمان ورود مقایسه کسانی که به صورت مجاز وارد شده­اند، مشخص خواهد شد که آیا یک تهدید امنیتی بالقوه از سوی افراد غیر مجاز وجود دارد یا خیر. اقدام هوشمندانه
هنگامی که تمامی داده­ها برای دستیابی به جزییات بیشتر جمع­آوری شدند، سیستم­های پیش­بین، برای تعیین سطح امنیتی یک موقعیت تهدید آمیز تمام اطلاعات موجود را تجزیه و تحلیل می­کنند. همزمان سیستم اطلاعات موجود را با دوربین­های هوشمند، سیستم­های کنترل دسترسی، سیستم مدیریت حوادث و سایر منابع اطلاعاتی تطبیق می­دهد و با ایجاد یک پروفایل از رفتار طبیعی یا غیر طبیعی، از آن برای تحلیل وقایع مشابه در آینده استفاده می­کند.
اطلاعات به دست آمده از تقویم داخلی مجموعه ممکن است نشان دهد که جمعیت مورد بحث در حال برگزاری یک جلسه آموزشی از پیش تعیین شده بوده­اند. ممکن است تجزیه و تحلیل سیستم شمارش افراد و سیستم  تشخیص چهره و مطابقت آنها با اطلاعات به دست آمده از سیستم کنترل دسترسی نشان دهد که تمام افراد حاضر مجاز به حضور در آن جمع هستند و تفاوت موجود در تعداد افراد حاضر و تعداد کارت­های ثبت شده به خاطر ورود پشت سر هم افراد بوده است. در این صورت، می­توان یک ایمیل به تمام کارکنان ارسال کرد و قوانین امنیتی شرکت را به آنها یادآوری کرد.
با این حال، اگر افراد غیر مجاز در یک محدوده حضور داشته باشند، مامورین امنیتی به این مکان اعزام می­شوند تا از قصد و منظور جمع شدن این افراد مطلع شوند و همچنین اطمینان حاصل شود که مطابق با قوانین امنیتی این افراد از محدوده غیر مجاز اخراج شوند. همزمان می­توان مدارک دسترسی فیزیکی حاضرین در منطقه را به طور موقت غیر فعال کرد تا خطر سرقت اطلاعات و دارایی­ها کاهش یابد. علاوه بر این­ها، دوربین‌های هوشمند می‌توانند از تجزیه و تحلیل تصاویر برای تعیین اینکه آیا موارد مشکوک­ از منطقه حذف شده­اند استفاده کنند.
همانطور که در مثال­ بالا توضیح داده شد، دوربین­های هوشمند نقش مهمی در فرایند تحلیل پیش­بین بازی می­کنند. سیستم‌های امنیتی و نظارتی یکپارچه، مجهز به سیستم­های تجزیه و تحلیل تصویری قدرتمند می­توانند برای بهبود امنیت، کاهش میزان خطر، کاهش میزان تقلب و همچنین تبدیل کردن عملیات­های امنیتی سنتی از یک فعالیت واکنش­گر به فعالیتی کنترل‌گر به شرکت­ها کمک کنند. دستاوردهای برآمده از هر رویداد، کارکنان امنیتی را قادر می‌سازد تا از موقعیت‌های بالقوه خطرناک قبل از رخ دادن جلوگیری کنند.