Тенденции на рынке
Современные средства контроля доступа тесно связаны как с развитием технологий в целом, так и с мобильными решениями. Например, для открытия дверей всё чаще используют мобильные устройства, что гораздо безопаснее и удобнее. Наблюдается тенденция замены механических ключей на карточки и телефоны. Кроме того, внедряется практика использования решений по генерации одноразовых паролей для контроля физического и логического доступа, рассказывает Артем Касьянов, инженер 1-й
категории в компании «ИТ-Интегратор».
Технология Bluetooth Smart для карточек и смартфонов обеспечивает пользователям доступ к нужным объектам, приложениям и сетям. Идентификация в данном случае происходит благодаря считыванию данных с устройства или карты. Мобильные технологии развиваются настолько активно, что на сегодняшний день Bluetooth Smart может считывать информацию для открытия дверей даже на расстоянии.
Олег Саенко, инженер-консультант Internet of Things, EMEA/RCIS в компании Cisco, указывает, что на рынке средств контроля физического доступа с технологической точки зрения заметны такие тенденции, как завершение перехода на IP-технологии, увеличение масштаба систем и появление средств дополнительного контроля доступа, в том числе биометрических.
Что касается общих трендов в сегменте систем физической безопасности, то здесь можно отметить стандартизацию и обширное проникновение IT-стандартов и протоколов, а также переход на облачную и cloud-fog архитектуру. К последней относится централизация средств управления, администрирования и мониторинга, распределение вычислений и предобработки данных на стороне конечного оборудования, о чем будет подробно рассказано ниже. Также для обеспечения физической безопасности все чаще применяют сервисную модель, в пользу чего свидетельствует появление предложений услуг Video Surveillance as a Service (VSaaS).
Биометрия для аутентификации и идентификации
Одним из наиболее важных трендов в области обеспечения физической безопасности сегодня является развитие биометрической аутентификации. По данным исследования Infiniti Research Limited, рынок биометрии будет расти в среднем на 21,83% в течение 2014-2019 г.
О том, что биометрические технологии стремительно завоевывают рынок, свидетельствует появление соответствующих устройств для подтверждения личности на входе в режимные здания, применение сканеров отпечатков пальцев или геометрии лица в мобильных гаджетах на базе iOS, Android и Windows Phone.
Кроме того, вышеописанная тенденция подтверждаются и недавним выпуском Windows10, где системы биометрии встроены в ОС. Это позволяют войти в систему, сканируя лицо, глаза или отпечатки пальцев. Таким образом, подобные разработки активно продвигают использование биометрии в различных устройствах.
Трансформации подвергаются и сами сканеры. В будущем они станут мультифункциональными и смогут поддерживать разные типы биометрической аутентификации, полагает Артем Касьянов.
На практике большое количество запросов от заказчиков поступает относительно систем контроля доступа (СКД) с использованием биометрических технологий. Даже самые современные решения со временем становятся доступными для конечного пользователя, поэтому заинтересованность заказчиков в биометрии — логичное продолжение развития технологии, утверждает спикер.
Однако биометрические технологии могут быть полезны не только с точки зрения аутентификации, но и идентификации. Например, видеонаблюдение с поддержкой функции распознавания номеров машин или идентификации прохожих по геометрии лица или радужной оболочка глаза позволяет находить угнанные автомобили или преступников. Кстати, аналитика распознавания номеров автотранспорта является де-факто уже стандартом для проектов типа «умный» или «безопасный» город.
Однако, по словам Олега Саенко, видеоаналитика не настолько популярна, как того хотели бы производители. Ее решения сложны в настройке и поддержке, что ведет к большим затратам на внедрение при недостаточно высоком уровне надежности аналитики. В первую очередь это касается систем распознавания образов. Более простая аналитика, например, различного рода детекторы вроде входа в зону контроля, выхода из нее и так далее, достаточно популярна. Многие производители на рынке могут предложить ее как бесплатную опцию к своим камерам видеонаблюдения.
Но в целом, учитывая развитие технологической платформы, область применения аналитики ограничена, говорит Олег Саенко. Более перспективным видится направление предобработки данных на стороне конечного оборудования (камер, контроллеров): простая видеоаналитика, корреляция событий и данных для формирования тревог или информационных сообщений. То есть, речь идет о подготовке данных для последующей обработки на уровне центральной системы управления.
Внедрение аналитики должно решать задачу качественной работы системы безопасности, что повсеместно и начинает применяться. В силу глубокого проникновения видеонаблюдения в нашу жизнь и экспоненциального роста числа установленных камер, применение аналитики становится все более важным и необходимым.
Тем не менее, отрасль ждет большей простоты настройки и повышенной надежности работы алгоритмов. Ведь с появлением камер с разрешениями 4К и даже выше для видеоаналитики открываются совершенно новые и очень широкие возможности.
Интернет вещей и FOG-вычисления
Технологии интернета вещей (IoT) способны дать новый толчок развитию средств безопасности. Например, «умный дом» может предупредить хозяев о проникновении посторонних, определить утечку угарного газа или протекание воды. Ритейлеры будут отслеживать украденные товары с помощью подключенных к Интернету маячков безопасности. Некоторые эксперты считают, что развитие Интернета вещей поможет людям изменить взгляд на безопасность в целом — использование объединенных в единую сеть устройств позволит достигнуть более высокого уровня защиты в обычной жизни.
Разработка устройств с низким потреблением энергии и периодичностью передачи данных (LoRa — Low Power Wide Area Network), появление новых технологий передачи данных в схеме взаимодействия устройств дают возможность значительно увеличить количество систем контроля и мониторинга. Но с точки зрения Олега Саенко, по мере прогресса в области IoT все более важную роль будут играть так называемые распыленные вычисления — FOG-вычисления, подразумевающие обработку данных на стороне конечного оборудования (то есть, камер и контроллеров).
В своем блоге Мачек Кранц, вице-президент и генеральный менеджер отдела корпоративных технологий компании Cisco, пояснил, почему появилась такая технология. Известно, что на первом этапе развития Интернета все данные загружались в аналитические системы. Это хорошо работало для больших объемов исторических данных, например, когда нефтяной компании для внедрения новых методов добычи требовался пакетный анализ сейсмической информации за несколько лет. В определенных случаях такой подход работает и сейчас, например, когда речь идет о подключенных к сети торговых автоматах, которые передают в Интернет всего несколько байт информации о необходимости пополнения запасов товаров. Разумеется, для такой ситуации не требуются ни большая полоса пропускания, ни быстрая обработка в режиме реального времени.
Появление Всеобъемлющего Интернета (Internet of Everything, IoE) потребовало массу высокоскоростных приложений реального времени. Для работы с ними необходим новый подход — использование FOG-вычислений. Распыленные (FOG) вычисления приближают средства анализа к источникам данных, делая возможными как обработку в реальном времени, так и мгновенную ответную реакцию. Вместо того чтобы перемещать массивы исходных данных, такие вычисления сортируют и индексируют информацию локально, передавая в облако лишь аварийные уведомления и сообщения о нештатных ситуациях.
Благодаря перемещению средств анализа ближе к данным датчики транспортной инфраструктуры способны, например, определить перемещение специального транспорта и тут же скорректировать работу светофоров для быстрого и безопасного проезда. А нефтегазовая компания с помощью температурных и акустических датчиков сможет выявить аномальные условия и немедленно предпринять соответствующие меры для предотвращения выброса.
Переход к аналитике с помощью распыленных вычислений уже идет полным ходом. Во время недавнего опроса специалистов по информационным и операционным технологиям 37% респондентов заявили, что через три года большая часть IoT-данных будет обрабатываться локально, на границе сети.
