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6 Trends für die Sicherheitsbranche
Axis Communications, der schwedische Hersteller von Netzwerkkameras, Zugangskontrollen und Netzwerk-Audiogeräten für die Bereiche physische Sicherheit und Videoüberwachung gibt einen Ausblick auf Technologietrends im Jahr 2023.
Die Sicherheitsbranche ist ein Sektor, der zunehmend auf smarte Technologien setzt, sensible Daten verarbeitet und wie kein anderer von geopolitischen Fragen und deren Auswirkungen betroffen ist. Philippe Kubbinga, Regional Director Middle Europe bei Axis Communications, hat 6 Trends analysiert, die die Branche im neuen Jahr maßgeblich beschäftigen werden.
1. KI-Analysen für erkenntnisbasiertes Handeln
Das enorme Volumen von Daten und Metadaten, das inzwischen von Kameras und anderen Sensoren erzeugt wird, lässt sich manuell nicht mehr schnell genug sichten, interpretieren und verarbeiten. Eine auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning basierende Analyse kann hier Abhilfe schaffen und als Fundament für erkenntnisbasiertes Handeln dienen: Das Ziel und der Schwerpunkt liegen dabei weniger auf der tatsächlichen Analyse der Daten, sondern auf den verwertbaren Ergebnissen, die sie für Echtzeit- und forensische Anwendungsfälle liefern.
Es wird also weniger darum gehen, dass die Analyse erkennt, dass etwas nicht stimmt, sondern dass sie den Menschen bei Entscheidungen für bestimmte Maßnahmen unterstützen kann.
2. Die Wahl der Technologiearchitektur wird zunehmend vom Anwendungsfall bestimmt
Hybride Technologiearchitekturen bei Sicherheitssystemen bieten grundsätzlich eine Reihe von Vorteilen, da sie sichere Server vor Ort, effiziente Datenverarbeitung in der Cloud und leistungsstarke Edge-Geräte kombinieren.
Keine Architektur ist jedoch ausnahmslos für alle Anwendungsfälle geeignet. Dementsprechend wird die Betrachtung der spezifischen Situation in Zukunft noch ausschlaggebender für die Wahl der jeweiligen Architektur.
Zum Beispiel ermöglichen es in Edge-Geräte eingebettete Echtzeit-Analysefunktionen, besonders schnell zu reagieren. Die Analyse von größeren, forensischen Datenvolumen hingegen kann oftmals Erkenntnisse liefern, mit denen sich Prozesse und Effizienz verbessern lassen – diese Art der Analyse erfordert jedoch oft die Rechenleistung von Servern vor Ort oder in der Cloud.
Zudem gibt es von Land zu Land und Region zu Region unterschiedliche Datenschutz- und Compliance-Anforderungen zu beachten, die eine Entscheidung zwischen Speicherung vor Ort oder in der Cloud beeinflussen können. Wichtig für Unternehmen wird es sein, sich nicht aus Prinzip oder Gewohnheit an eine einzige Architektur zu binden, sondern die Flexibilität, die hybride Architekturen bieten, zu nutzen, um die eigenen spezifischen Anforderungen bestmöglich zu erfüllen.
3. Kameras und Sensoren für Anwendungen, die über Sicherheit hinausgehen
Während sich die Qualität von Kamera- und Sensordaten über die vergangenen Jahrzehnte hinweg kontinuierlich verbessert hat, lassen sich dank fortschrittlicher Analyseverfahren auf Basis von künstlicher Intelligenz und Machine Learning inzwischen auch Metadaten, sprich zusätzliche Informationen über die erhobenen Daten, erstellen.
In Kombination mit weiteren Daten – zum Beispiel hinsichtlich Temperatur, Lärm, Luft- und Wasserqualität, Vibrationen oder Wetter – können diese zusätzlichen Informationen auch für Anwendungsfälle genutzt werden, die über den Bereich der Sicherheit hinausgehen.