De mogelijkheden van kunstmatige intelligentie helpen bedrijven bij het oplossen of verminderen van veiligheidsproblemen. Hierbij gaat het zowel om fysieke veiligheid, zoals op het bedrijfsterrein, als ook om technische veiligheid, zoals in bedrijfsnetwerken (cyberveiligheid).
Inleiding
Hoe zet je een computerprogramma ertoe om indringers te herkennen die op het bedrijfsterrein rondlopen? Kan een computerprogramma een indringer herkennen aan de hand van geluiden of bewegingsalarmpjes, die door sensoren worden gemeld?
Persoonlijk (langdurige ervaring in de softwareontwikkeling) zou ik het dan ook enorm moeilijk vinden om een programma te schrijven dat door mijn concrete, geprogrammeerde instructies zulke taken kan oplossen.
Om de bovenstaande vragen te beantwoorden, moet tegenwoordig alleen nog maar één vraag worden beantwoord: Kan een mens dit doen? De antwoord is duidelijk: Yes. Bewijs: Wachpersoneel kan door het aanschouwen van monitors of door patrouilles op het terrein indringers met grote nauwkeurigheid herkennen. Wat in het echte leven werkt, geldt ook voor netwerken, zoals het intranet van een bedrijf. Daar herkennen beveiligingsspecialisten of een aanval van buitenaf (of af en toe ook door slechte medewerkers) is te vermoeden.
Kunstmatige intelligentie leert door voorbeelden. Concrete opdrachten hoeven niet ingeprogrammeerd te worden. In plaats daarvan zijn voorbeelden voldoende.
Hoe doet de mens dat nou? Eenvoudigste antwoord: Met zijn Brein. Volledige antwoord: Niemand weet het. In ieder geval leert de mens aan de hand van Forbeelden. In vroege jeugd worden deze voorbeelden vooral door de ouders van het kind gepresenteerd. Deze proces noemen we dan Opvoeding.
Met behulp van moderne methoden van kunstmatige intelligentie kunnen machines hetzelfde doen als mensen, of beter zijn. In elk geval is vastgesteld dat een machine niet moe wordt, maar een mens wel. Machines hebben ook altijd zin om een opgedragen taak uit te voeren, in tegenstelling tot mensen. Machines zijn goedkoper dan medewerkers.
Om een kunstmatig intelligent systeem te krijgen dat een complexe taak voldoende (of goed of zeer goed of uitstekend) oplost, moet je alleen nog maar een hoop voorbeelden in het systeem stoppen. Net als bij mensen. Als een kunstmatig intelligent systeem een bepaalde intelligentieniveau heeft bereikt, zijn dan voor nieuwe taken slechts weinig voorbeelden nodig. Net als bij mensen.
Vanwege de aard van hedendaagse AI-algoritmen ben ik van mening dat deze de werking van het menselijk brein nabootsen. Tot nu toe kon niemand me laten zien dat mijn hypothese onjuist is.
Toepassingsgevallen in de veiligheidssector
Om indringers te herkennen, moeten signalen worden geklasseerd. Deze signalen komen bijvoorbeeld van camera's, microfoons of bewegingsmelders.
Een classificatie is gelijkwaardig met schubladen-denken. Zo konden personen op het bedrijfsterrein bijvoorbeeld als volgt onderscheiden worden:
- Onschuldige voorbijganger of klant
- Bouwmeester of timmerman
- Inbrekers
Om de als handwerker verklede inbrekers te herkennen, zou ook bij het als handwerker herkenbare persoon een bepaalde alarmering moeten plaatsvinden. Met behulp van een Verwachtingswaarde kan worden gestuurd of een stillere of luider alarm wordt aangebracht, mogelijk onder direct en automatisch bellen van de politie of andere wachtpersonen.
Analyse-uitslagen die per tijdspanne voorkomen kunnen onderverdeeld worden om subtiele gebeurtenissen te herkennen die in totaal relevant zijn. Zo kunnen ook inbrekers herkennd worden, die steeds weer een klein beetje uit de rei van het gedrag dansen dat men aan een ongevaarlijke tijdgenoot zou toewijzen.
Het exactezelfde proces dat gebruikt kan worden voor het opsporen van inbrekers op het bedrijfsterrein, kan ook gebruikt worden voor het opsporen van hackers in IT-systeem. De verschillen liggen hier in de sensoren, dus invoerdata. Wat op het bedrijfsterrein de camera is, is bijvoorbeeld de Firewall in het computernetwerk.
Overal waar dus sensoren en andere invoerdata bestaan, fysiek of softwaretechnisch, kunnen AI-algoritmen voor veiligheidsdoeleinden worden gebruikt. Invoerdata zonder sensoriek komen bijvoorbeeld in contactformulieren voor, of wanneer een URL wordt opgeroepen waar hackers graag veiligheidskritische parameters aan toevoegen.
Raden
Wie je wilt ongevoelige gegevens in een derde systeem als ChatGPT invoeren, kan dat. Vaak zijn de gegevens echter persoonsgerelateerd of gaat het om bedrijfsgeheimen. Soms zijn de gegevens niet heel kritisch, maar ze mogen uit concurrentie-redenen toch niet in handen van derden komen.
Een systeem als ChatGPT is bovendien (zeer) langzaam en kostbaar. Snel komen zelfs bij matige intensieve gebruik een paar honderd of duizend euro per maand aan kosten alleen voor de OpenAI-interface opzodden.
Beter zijn lokale systemen, dus kunstmatige intelligentiesystemen, die op eigen computers draaien. Servers of aanbieders die in de VS gevestigd zijn, hebben over het algemeen problemen met de bescherming van persoonsgegevens (Stichwoord: Privacy Shield – Schrems II). Deze beschermingsproblemen lossen zich op bij lokale systemen. Ook bedrijfsgeheimen geeft iedere redelijk denkende mens liever in zijn eigen systeem in, dan ze uit te breiden over de hele wereldgeschiedenis.
Al met weinig moeite kunnen kennisgebaseerde systemen van hoge kwaliteit worden opgebouwd. Neem contact met me op als dat nodig is.
Het beeld bij dit artikel is niet alleen gemaakt met behulp van een lokale AI die op mijn systeem draait. Het werd vervolgens ook nog bijna verliesloos op grotere afmetingen opgeschaald (dat doe ik onder andere als artikelen worden gedrukt). Deze manier van beeldvergroting kan je ook gebruiken voor beelden van overwachingscamera's.
Mijn bijdrage is in Sicherheits-Berater verschenen en hierboven in andere woorden uitgebreid weergegeven.
My name is Klaus Meffert. I have a doctorate in computer science and have been working professionally and practically with information technology for over 30 years. I also work as an expert in IT & data protection. I achieve my results by looking at technology and law. This seems absolutely essential to me when it comes to digital data protection. My company, IT Logic GmbH, also offers consulting and development of optimized and secure AI solutions.
