Tổng quan về phân tích video thông minh - Intelligent Video Analytics - Blog

Chúng ta đang ở ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng công nghệ sẽ định hình tương lai của các ngành công nghiệp, từ bán lẻ đến y tế: Phân tích Video Thông minh (IVA). Công nghệ tiên tiến này kết hợp trí tuệ nhân tạo, học máy và các dịch vụ thị giác máy tính để không chỉ ghi lại mà còn hiểu và phân tích dữ liệu video theo thời gian thực.

Nó mang đến một loạt cơ hội cho doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, tối đa hóa lợi nhuận đầu tư và tăng cường an toàn. Với các ứng dụng trải rộng trên nhiều lĩnh vực như sản xuất, bán lẻ, an ninh, vận tải và y tế, tiềm năng chuyển đổi hoạt động và mang lại lợi ích đáng kể là vô cùng to lớn.

Phân tích video thông minh là gì?

Phân tích video thông minh là công nghệ tận dụng thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích cảnh quay video và tạo ra những thông tin chi tiết hữu ích. Công nghệ này sử dụng mạng nơ-ron học sâu để nhận dạng và hiểu các đối tượng, con người, hoạt động, theo thời gian thực hoặc sau khi ghi hình.

Phân tích video và AI sử dụng thuật toán và học máy để quản lý và diễn giải khối lượng lớn dữ liệu video từ các hệ thống giám sát. Phân tích này xác định con người, phương tiện, vật thể và sự kiện. Nó cũng có thể tạo ra mô tả về nội dung video (metadata), tạo nền tảng cho các phản hồi khác nhau như thông báo an toàn hoặc bắt đầu ghi hình.

Khả năng chính và ứng dụng

Nhận dạng đối tượng, phát hiện đối tượng và theo dõi đối tượng

Nhận dạng đối tượng là một nhiệm vụ quan trọng của thị giác máy tính, giúp xác định và phân loại các đối tượng hiện diện trong hình ảnh số. Nhiệm vụ này nhằm trả lời câu hỏi cơ bản: “Đối tượng nào được mô tả trong phân đoạn hình ảnh này?”. Điều này không chỉ đơn thuần là phát hiện sự hiện diện của một đối tượng, mà còn đi sâu hơn vào việc phân biệt loại hoặc danh mục cụ thể mà đối tượng đó thuộc về. Ví dụ về nhận dạng đối tượng có thể hữu ích trong việc phân biệt các loại sản phẩm khác nhau trên băng chuyền hoặc xác định các loại lỗi khác nhau.

Phát hiện đối tượng là một tác vụ phân tích hình ảnh quan trọng được sử dụng để phát hiện các trường hợp đối tượng trực quan thuộc một số phân lớp nhất định trong ảnh số, chẳng hạn như file ảnh hoặc khung hình (frame) video. Nó cung cấp thông tin cơ bản nhất cần thiết cho các ứng dụng thị giác máy tính, trả lời câu hỏi “Đối tượng nào, ở đâu?”. Ví dụ về phát hiện đối tượng bao gồm phát hiện con người, động vật, ô tô, tòa nhà, v.v.

Ở khía cạnh khác, theo dõi đối tượng cho phép chúng ta định vị và giám sát các đối tượng chuyển động trong video. Ngày nay, có nhiều mô hình và kỹ thuật được sử dụng để theo dõi mọi thứ với độ chính xác và hiệu quả cao.

Ví dụ, các thuật toán theo dõi đối tượng của hệ thống giám sát video và phân tích video trên dây chuyền sản xuất có thể tăng cường an toàn và hiệu quả. Các nhà bán lẻ sử dụng các kỹ thuật này để phát hiện hành vi trộm cắp hoặc hoạt động đáng ngờ. Ngoài ra, thị giác máy tính còn giám sát sự an toàn và hiệu suất của nhân viên trong quá trình sản xuất, cảnh báo họ về các va chạm tiềm ẩn hoặc khả năng tiếp cận các khu vực nguy hiểm.

Phát hiện bất thường

Phát hiện bất thường trong phân tích video thông minh bao gồm việc xác định các mẫu hình trong nguồn cấp dữ liệu video lệch khỏi chuẩn mực, đánh dấu chúng là bất thường. Quy trình này tận dụng công nghệ AI để vượt qua các phương pháp phân tích video dựa trên quy tắc truyền thống, từ đó biến hệ thống video giám sát thành một công cụ phòng ngừa mất mát theo thời gian thực. Việc sử dụng hệ thống như vậy cung cấp cảnh báo theo thời gian thực cho bất kỳ sự kiện bất thường nào mà không cần bất kỳ quy tắc hoặc đối tượng nào được cài đặt sẵn để tìm kiếm.

Về mặt kỹ thuật, nhiều kỹ thuật học máy và học sâu đã được sử dụng để tự động hóa việc phát hiện các sự kiện bất thường trong các ứng dụng giám sát video. Ví dụ, các hệ thống tự động này có thể tự động phát hiện vi phạm giao thông, tự động phát hiện hành vi bất thường dựa trên video. Sự tiến bộ này giúp giảm đáng kể nhân lực và thời gian, giúp quy trình hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.

Nhận dạng mẫu (Pattern recognition)

Nhận dạng mẫu trong phân tích video liên quan đến việc áp dụng các thuật toán và kỹ thuật để xác định và phân tích các mẫu lặp lại trong dữ liệu video. Mục tiêu chung của nhận dạng mẫu trong phân tích video là tự động hóa quá trình hiểu và diễn giải nội dung video. Điều này có thể bao gồm nhiều ứng dụng khác nhau, từ hệ thống giám sát trong y tế có thể phát hiện hoạt động đáng ngờ đến hệ thống tự động có thể phân tích các mẫu giao thông trên đường cao tốc hoặc hệ thống đỗ xe thông minh, cho đến phần mềm có thể phát hiện các bất thường về sức khỏe.

Lợi ích của giải pháp phân tích video thông minh

Hiệu quả hoạt động cao hơn

Phân tích video AI giúp cải thiện hiệu quả hoạt động bằng cách cung cấp những thông tin kinh doanh hữu ích và thiết thực. Ví dụ: AI có thể đo lường thời lượng truy cập và điều hướng trang web, phân biệt lưu lượng nhân viên và khách truy cập, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng sử dụng không gian để tối ưu hóa việc sử dụng không gian.
Cải thiện quản lý nhân viên và khách

Phân tích video thông minh có thể nhận diện nhiều người trên nhiều luồng cùng lúc theo thời gian thực, cung cấp các giải pháp quản lý nhân sự hiệu quả.
Tiếp thị nâng cao

Phân tích video thông minh có thể được sử dụng để phân tích hành vi khách hàng, khai thác dữ liệu lịch sử, xác định các mô hình và xu hướng, cũng như thu thập thông tin nhân khẩu học. Dữ liệu này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định chiến lược và điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị nhằm nhắm mục tiêu khách hàng tiềm năng tốt hơn.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Phân tích video thông minh có thể giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Điều này bao gồm việc theo dõi độ dài hàng đợi để quản lý nhân viên phù hợp, đảm bảo khách hàng được phục vụ nhanh chóng và hiệu quả, hoặc xác định khách hàng thường xuyên và cung cấp dịch vụ hoặc ưu đãi được cá nhân hóa.

Do đó, phân tích video thông minh có thể giúp cải thiện lợi tức đầu tư ( ROI) theo nhiều cách. Ví dụ, nó cho phép doanh nghiệp tối đa hóa tiện ích của dữ liệu video bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết hữu ích và có giá trị về hành vi của khách hàng hoặc hiệu quả hoạt động. Ngoài ra, nó có thể giảm thiểu tổn thất bằng cách cải thiện an toàn và giảm thiểu các trường hợp trộm cắp hoặc gian lận.

Ứng dụng của Phân tích video thông minh

Sản xuất và chế tạo

Phát hiện lỗi và phát hiện bất thường

Hệ thống giám sát video AI có thể phát hiện lỗi và cảnh báo cho người giám sát trong trường hợp có bất thường, sau đó người giám sát có thể xem lại video giám sát để xác thực hoặc khắc phục hoạt động.

Bảo trì và bảo trì dự đoán

Thời gian ngừng hoạt động (downtime) của thiết bị có thể rất tốn kém, tiềm ẩn nguy cơ gây ra tổn thất đáng kể. Công nghệ phân tích video thông minh có thể giám sát máy móc sản xuất một cách đáng tin cậy và liên tục để phát hiện các dấu hiệu hao mòn.

Trong những trường hợp khác, được tăng cường bằng IoT và học sâu, hệ thống phân tích video thông minh có thể cảnh báo thêm cho các kỹ sư về việc bảo trì trước khi sự cố phát sinh.

Kiểm soát thời gian chu kỳ sản xuất

Hệ thống giám sát video thông minh có khả năng học hỏi và tự động đo lường thời lượng của mỗi chu kỳ sản xuất. Từ đó, nhà sản xuất có thể suy ra và xác định thời gian thực hành tối ưu cho từng quy trình. Kiến thức này sau đó được phổ biến để giảm thời gian mục tiêu và phù hợp với thời gian lắp đặt băng tải.

Trung tâm bán lẻ và mua sắm

Giải pháp video thông minh có thể cảnh báo nhân viên về khoảng trống trên kệ hoặc sản phẩm bị thất lạc, giúp họ có thêm thời gian chăm sóc khách hàng. Dữ liệu thời gian thực này cũng giúp tối ưu hóa vị trí sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm của người tiêu dùng.

Bản đồ nhiệt trong các cửa hàng

Một ví dụ khác là công nghệ bản đồ nhiệt trong các điểm bán lẻ sử dụng mã màu để thể hiện lưu lượng khách đi qua ở các khu vực khác nhau. Nó cho phép các nhà bán lẻ phân tích hành vi khách hàng, thử nghiệm chiến lược bán hàng và điều chỉnh bố cục cửa hàng.

Bản đồ nhiệt bố trí cửa hàng. Nguồn: Deloitte

Cá nhân hóa

Ngoài ra, phân tích video AI có thể cung cấp các dịch vụ tùy biến, chẳng hạn như nhận diện khách hàng cũ và cung cấp các ưu đãi phù hợp dựa trên lịch sử mua hàng hoặc sở thích trước đó của họ. Phần mềm trí tuệ video cũng có thể giúp doanh nghiệp đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Ví dụ: bằng cách theo dõi số lượng người dừng lại để xem quảng cáo trên biển hiệu kỹ thuật số, các công ty có thể đánh giá tác động và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.

An toàn và Bảo mật

Nguồn: blog viso.ai

An toàn và Bảo mật trong ngành Bán lẻ

Việc tích hợp các thuật toán theo dõi đối tượng vào hệ thống an ninh bán lẻ đã cách mạng hóa việc phòng ngừa mất mát. Thông qua giám sát thời gian thực, các hệ thống này phát hiện hành vi trộm cắp tiềm ẩn hoặc các hoạt động đáng ngờ, cảnh báo ngay lập tức cho nhân viên cửa hàng hoặc đội ngũ an ninh. Sự kết hợp giữa thị giác máy tính và AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc chủ động phát hiện các mối đe dọa, cho phép can thiệp nhanh chóng. Hơn nữa, bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, các hệ thống này có thể dự đoán các khung thời gian hoặc khu vực có nguy cơ cao trong cửa hàng, đảm bảo cảnh giác cao hơn trong những khoảng thời gian đó.

An toàn và Bảo mật trong Sản xuất

Hệ thống giám sát video an ninh được tăng cường AI có thể hỗ trợ theo dõi các đối tượng trong video và phát hiện chúng trong hình ảnh, do đó tăng cường đáng kể an ninh cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, trong lĩnh vực sản xuất, an ninh không chỉ đơn thuần là bảo vệ tài sản; nó còn đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho người lao động. Các hệ thống này cũng tự động phát hiện bất kỳ sự xâm nhập/đi theo đuôi trái phép nào qua các khu vực khác nhau theo thời gian thực, điều này là không thể thay thế đối với các quy trình đòi hỏi thiết bị đặc biệt.

Dữ liệu hình ảnh thu được từ camera an ninh có thể được kết hợp với các loại dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu từ cảm biến chuyển động hoặc cảm biến hồng ngoại. Việc hợp nhất dữ liệu này cho phép hệ thống AI xác định và giám sát các vật thể hoặc cá nhân đáng ngờ trong một khu vực được giám sát cụ thể và tự động gửi cảnh báo liên quan đến các cơ quan chức năng. Ngoài ra, bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau, hệ thống video thông minh cung cấp cái nhìn toàn diện về môi trường, đảm bảo can thiệp kịp thời trước khi tai nạn xảy ra.

An toàn và Bảo mật trong Phát hiện Bất thường

Việc phát hiện bất thường trong hệ thống an ninh được định nghĩa lại nhờ sự ứng dụng công nghệ AI. Vượt xa các phương pháp phân tích video truyền thống dựa trên quy tắc, các hệ thống này sở hữu trí tuệ nhân tạo để phân biệt các mẫu hình và tự động phát hiện các bất thường. Với khả năng giám sát liên tục các nguồn cấp dữ liệu khổng lồ, tính năng phát hiện bất thường do AI điều khiển có thể đánh dấu các hoạt động bất thường mà không cần bất kỳ điều kiện xác định trước nào. Điều này không chỉ đảm bảo khả năng phát hiện mối đe dọa được nâng cao mà còn giảm thiểu báo động giả, đảm bảo nguồn lực được tập trung vào các mối đe dọa thực sự.

An toàn và An ninh trong Giao thông vận tải

Trong lĩnh vực giao thông vận tải, việc tích hợp Nhận dạng Biển số Tự động (ANPR) đã đơn giản hóa nhiều chức năng an ninh. Hệ thống ANPR, được hỗ trợ bởi AI, được trang bị để nhanh chóng phát hiện và đọc biển số xe. Độ chính xác của chúng đảm bảo chúng có thể hoạt động trong nhiều điều kiện khác nhau, dù là ánh sáng thay đổi hay tốc độ xe. Những hệ thống này rất cần thiết cho các cơ quan thực thi pháp luật, có thể nhanh chóng theo dõi các phương tiện quan tâm, hỗ trợ điều tra và giảm thiểu mối đe dọa. Hơn nữa, bằng cách lưu trữ và phân tích dữ liệu lịch sử, chúng có thể hỗ trợ dự đoán và ngăn chặn các vi phạm an ninh tiềm ẩn.

Giao thông vận tải / Thành phố thông minh

Tính năng phát hiện vật thể video tự động nhận dạng và thống kê các phương tiện khi chúng đi vào và rời khỏi các cảnh, đường và bãi đỗ xe cụ thể. Chức năng này hỗ trợ người dùng tránh ùn tắc giao thông hoặc các bãi đỗ xe đã kín chỗ. Điều này đặc biệt hữu ích ở những nơi có lưu lượng giao thông cao, chẳng hạn như sân bay, nhà ga và các tập đoàn lớn.

Nguồn: researchgate.net/publication/359191550_A_systematic_review_on_computer_vision-based_parking_lot_management_applied_on_public_datasets

Y tế

Phân tích video thông minh giúp nâng cao nghiên cứu và chẩn đoán y khoa bằng cách phát hiện các dấu hiệu sinh tồn mà nếu không có công nghệ này, chúng có thể bị bỏ sót. Hệ thống phân tích video có thể sử dụng các bản ghi hình dài, độ phân giải cao để phát triển AI. Ví dụ: AI có thể phát hiện các kiểu chuyển động của trẻ trong giai đoạn ngủ và thức, cho phép các chuyên gia y tế tiến hành đánh giá. Các công ty như Neolook Solutions đang sử dụng các thuật toán nhận dạng mẫu trong hệ thống AI của họ, chẳng hạn như Screen2Screen Academic Extend, để theo dõi các kiểu chuyển động này và xác định các rủi ro tiềm ẩn.

Những cân nhắc khi thực hiện

Chi phí thực hiện:

Tùy thuộc vào phạm vi, việc triển khai hệ thống Phân tích Video AI có thể tốn kém. Chi phí này bao gồm chi phí cho phần cứng, phần mềm và có thể là chi phí tăng cường lưu trữ dữ liệu và năng lực xử lý. Mặc dù chi phí có thể được bù đắp bởi những lợi ích về lâu dài, nhưng khoản đầu tư ban đầu có thể rất lớn. Hơn nữa, nếu hệ thống hoạt động theo thời gian thực, hạ tầng mạng có thể cần được nâng cấp để đảm bảo truyền dữ liệu mượt mà và theo thời gian thực. Việc xem xét mô hình triển khai cũng rất quan trọng, vì mô hình này có thể thay đổi tùy theo nhu cầu của tổ chức. Một số hệ thống có thể yêu cầu phân tích cho một địa điểm duy nhất, trong khi những hệ thống khác có thể cần phân tích chéo địa điểm cho nhiều địa điểm. Việc thêm địa điểm mới hoặc tăng số lượng camera có thể dẫn đến chi phí phát sinh.
Sự phức tạp của việc thiết lập và bảo trì:

Tùy thuộc vào độ phức tạp của hệ thống, việc thiết lập và bảo trì có thể phức tạp. Việc này có thể đòi hỏi kỹ thuật viên lành nghề và cập nhật liên tục để đảm bảo hệ thống luôn hiệu quả trước các mối đe dọa đang phát triển. Ví dụ, độ phân giải video, tốc độ bit và tốc độ khung hình sẽ là những yếu tố cần xem xét khi lựa chọn phần cứng hỗ trợ cho việc tích hợp phân tích video của bạn.

Ngoài ra, cần cân nhắc mô hình triển khai. Các mô hình triển khai khác nhau như trên camera, đám mây hoặc trên máy chủ, hoặc kết hợp cả hai, có thể có mức độ phức tạp khác nhau.

Hơn nữa, có thể có những chi phí mềm liên quan đến đào tạo người dùng và triển khai hệ thống, chẳng hạn như chi phí thuê nhà tích hợp hệ thống bên thứ ba. Việc triển khai phần mềm trên đám mây hoặc tại chỗ có mức giá khác nhau. Ngược lại, giải pháp tại chỗ mang lại cho bộ phận CNTT sự linh hoạt hơn về cấu hình và cập nhật. Tuy nhiên, chi phí bảo trì liên quan không hề nhỏ.

Điện toán biên so với triển khai đám mây

Phân tích dựa trên biên, theo định nghĩa, xử lý dữ liệu video ngay trong thiết bị, chẳng hạn như camera (IoT tại biên). Điều này loại bỏ các vấn đề về độ trễ và có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực, hữu ích trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì, chẳng hạn như xâm nhập, phát hiện chuyển động hoặc phát hiện cháy. Đây cũng là một phương pháp bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn, vì dữ liệu không được lưu trữ trên thiết bị cục bộ trừ khi cần thiết. Tuy nhiên, biên có thể cần hỗ trợ cho các dự án phân tích quy mô lớn hoặc tích hợp các công nghệ AI phức tạp do tài nguyên tính toán hạn chế.

Mặt khác, phân tích dựa trên đám mây sử dụng các tài nguyên điện toán công cộng hoặc riêng tư từ xa, được gọi là “đám mây”, để phân tích dữ liệu theo yêu cầu. Phương pháp này cho phép xử lý dữ liệu mạnh mẽ và có khả năng mở rộng, phù hợp hơn cho các dự án phân tích quy mô lớn và tích hợp công nghệ AI và học máy. Sự ra đời của 5G và những lợi ích của nó, chẳng hạn như độ trễ thấp, tốc độ nhanh và dung lượng được tăng cường, sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất của phân tích dựa trên đám mây, cho phép truyền dữ liệu theo thời gian thực.

Tuy nhiên, khi lựa chọn giữa biên và đám mây để triển khai phân tích video thông minh, cần cân nhắc một số yếu tố. Những yếu tố này bao gồm độ nhạy và khối lượng dữ liệu cần xử lý, nhu cầu phân tích thời gian thực, băng thông mạng khả dụng, cũng như tài nguyên tính toán và dung lượng lưu trữ trên các thiết bị biên.

Hơn nữa, cần lưu ý rằng phân tích biên và phân tích đám mây không nhất thiết phải loại trừ lẫn nhau; một phương pháp kết hợp có thể phù hợp nhất cho các ứng dụng cụ thể. Trong mô hình này, dữ liệu nhạy cảm về thời gian được xử lý tại biên để có thông tin chi tiết tức thì, trong khi dữ liệu không nhạy cảm về thời gian được gửi lên đám mây để phân tích toàn diện hơn.

Việc triển khai phân tích video thông minh đòi hỏi phải đánh giá cẩn thận các yêu cầu và hạn chế cụ thể của tổ chức, khả năng và hạn chế của phân tích biên và đám mây, cũng như các yếu tố như chi phí, an ninh mạng và cân nhắc về quyền riêng tư.

Quản lý và tích hợp dữ liệu

Mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu:

Việc sử dụng phân tích video thường liên quan đến việc thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu, một số trong đó có thể nhạy cảm. Điều này có thể gây ra lo ngại về quyền riêng tư, đặc biệt khi sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoặc biển số xe. Việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và đảm bảo sự đồng ý của khách hàng có thể đặt ra những thách thức.
Sự phụ thuộc vào chất lượng video:

Hiệu quả của phân tích video phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng nguồn cấp dữ liệu video. Độ phân giải kém, điều kiện ánh sáng yếu hoặc vật cản có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích và dẫn đến kết quả dương tính hoặc âm tính giả.

Rủi ro an ninh mạng

Rủi ro an ninh mạng đối với các hệ thống phân tích video thông minh chủ yếu xuất phát từ việc ngày càng phụ thuộc vào AI và các công nghệ đám mây, cũng như tính chất kết nối cao của các hệ thống này. Chúng bao gồm:

Vi phạm dữ liệu : Vi phạm có thể xảy ra do lỗ hổng trong hệ thống và có thể dẫn đến rò rỉ thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như cảnh quay video và dữ liệu phân tích.
Tấn công ransomware: Đây là hình thức tấn công mà tin tặc mã hóa dữ liệu và yêu cầu tiền chuộc để giải mã. Sự gia tăng của các cuộc tấn công ransomware gây ra mối đe dọa đáng kể cho các doanh nghiệp, bao gồm cả những doanh nghiệp sử dụng phân tích video thông minh.
Mối đe dọa từ bên thứ ba trên nền tảng đám mây: Do phân tích video thường tận dụng điện toán đám mây để lưu trữ và xử lý dữ liệu, chúng dễ bị tấn công bởi các mối đe dọa từ bên thứ ba. Kẻ tấn công có thể khai thác lỗ hổng bảo mật của nhà cung cấp dịch vụ đám mây để truy cập thông tin và hạ tầng nhạy cảm.
Lỗ hổng Zero-Day: Đây là những lỗ hổng trong phần mềm mà các nhà phát triển phần mềm chưa biết đến. Những lỗ hổng này có thể bị tin tặc khai thác để xâm nhập hệ thống trước khi lỗ hổng được vá.

Để vượt qua những thách thức này:

Tập trung vào Bảo vệ Quyền riêng tư : Các luật về quyền riêng tư dữ liệu tương tự GDPR có thể trở nên phổ biến, nhấn mạnh nhu cầu tăng cường bảo vệ quyền riêng tư. Điều này có thể bao gồm việc che khuất khuôn mặt trong cảnh quay video trong khi vẫn duy trì luồng dữ liệu được bảo vệ thứ cấp cho mục đích chứng cứ.
Nâng cao nhận thức về an ninh mạng và áp dụng Zero Trust: Để chống lại các mối đe dọa an ninh mạng, các tổ chức nên áp dụng phương pháp Zero Trust, trong đó mọi lưu lượng mạng đều được coi là có khả năng gây đe dọa, ngay cả lưu lượng có nguồn gốc từ bên trong mạng của tổ chức.
Vá lỗi và cập nhật thường xuyên : Một trong những cách hiệu quả nhất để ngăn chặn các cuộc tấn công mạng là vá lỗi và cập nhật phần mềm thường xuyên. Điều này có thể giúp giảm thiểu nguy cơ khai thác lỗ hổng zero-day và các hình thức khai thác khác.
Đầu tư vào đào tạo an ninh mạng: Đào tạo an ninh mạng thường xuyên có thể giúp giảm thiểu mối đe dọa do lỗi của con người và cấu hình sai, đây thường là nguồn gây ra vi phạm an ninh đáng kể.

Quy định về quyền riêng tư

Phân tích video thông minh liên quan đến việc thu thập và lưu trữ dữ liệu nhạy cảm như khuôn mặt, biển số xe và dữ liệu sinh trắc học của mọi người, gây ra những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.

Mối lo ngại hàng đầu xoay quanh các sự cố bảo mật và nguy cơ sử dụng sai mục đích dữ liệu thu thập được. Nếu bị xử lý sai hoặc bị truy cập bởi các bên không được ủy quyền, dữ liệu có thể bị sử dụng cho các mục đích xấu như đánh cắp danh tính hoặc theo dõi. Ngoài ra, còn có nguy cơ báo động giả vì công nghệ AI không hoàn hảo. Một báo động giả có thể dẫn đến việc một người bị buộc tội sai về hành vi vi phạm hoặc phạm tội, điều này có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng. Ngoài ra, các quy định về quyền riêng tư đặt ra thách thức cho các tổ chức sử dụng phân tích video AI vì nhiều quốc gia áp dụng luật nghiêm ngặt về thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu cá nhân. Việc không tuân thủ có thể dẫn đến các khoản tiền phạt đáng kể và các hình phạt khác.

Ví dụ, bối cảnh bảo mật dữ liệu năm 2023 đã chứng kiến những thay đổi đáng kể, với việc các tổ chức như Meta và Microsoft bị phạt vì không tuân thủ GDPR. Các quy định về quyền riêng tư toàn cầu như GDPR ở châu Âu, CPRA ở Hoa Kỳ và PIPEDA ở Canada tiếp tục trở nên nghiêm ngặt hơn để ứng phó với lượng dữ liệu cá nhân ngày càng tăng do các công ty tạo ra và lưu trữ.

Vai trò của người vận hành

Sự thiên vị trong thuật toán AI:

Giống như tất cả các hệ thống AI, phân tích video có thể bị ảnh hưởng bởi sai lệch. Điều này xảy ra khi dữ liệu được sử dụng để huấn luyện hệ thống AI không mang tính đại diện đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến số lượng kết quả dương tính hoặc âm tính giả không cân xứng cho các nhóm cụ thể.
Nhu cầu giám sát của con người:

Mặc dù sở hữu những khả năng tiên tiến, AI Video Analytics vẫn cần sự giám sát của con người để xác nhận kết quả, đặc biệt là trong những tình huống quan trọng. Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ bỏ sót mối đe dọa do lỗi hệ thống hoặc diễn giải sai.

Kết luận

Phân tích video thông minh đang dẫn đầu cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, mang đến sức mạnh chuyển đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp. Hàng loạt ứng dụng của nó, từ phát hiện bất thường và nhận dạng mẫu đến quản lý nhân sự và thông tin chi tiết về khách hàng, cung cấp nhiều giải pháp để nâng cao hiệu quả, bảo mật và lợi nhuận. Nó không chỉ là một công nghệ, mà còn là một công cụ kinh doanh, được thiết kế để cung cấp những thông tin chi tiết hữu ích, cải thiện quy trình ra quyết định và mang lại lợi thế cạnh tranh trong thế giới số ngày nay.

Tuy nhiên, việc lựa chọn các giải pháp phân tích video thông minh sẵn có trên thị trường có thể gặp nhiều thách thức, đặc biệt là khi không có hiểu biết chuyên sâu về kỹ thuật. Điều này càng trở nên phức tạp hơn khi các giải pháp sẵn có có thể không đáp ứng chính xác yêu cầu của bạn. Chúng thường đi kèm với nhiều tính năng bổ sung, đôi khi vượt quá nhu cầu của bạn, tiềm ẩn nguy cơ phức tạp hơn. Ngoài ra, các ứng dụng này có thể đòi hỏi phần cứng cực kỳ tinh vi và do đó có giá thành cao ngất ngưởng.

Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả bạn mong muốn đạt được với giải pháp phân tích video. Bên cạnh những lợi ích khác, một giải pháp được thiết kế riêng thường là cách tốt nhất để đảm bảo độ chính xác cao nhất cho từng trường hợp cụ thể.

▪ Giải pháp nhận diện khuôn mặt tích hợp vào NAS – QVR Face

____
Bài viết liên quan