AI如何改变传统的访问控制安全实现

人们需要感到安全。这是我们最基本和最基本的需求之一。

在一家公司引人注目的产品、开创性的服务或颠覆性的技术产生市场影响之前，它的员工和空间需要感到 (和) 安全。这始终是一个优先事项，但公司很难在他们的信息和实践中解决这个问题。

根据哈佛商业评论97% 的员工表示，人身安全在工作中至关重要，而只有54% 的员工认为他们的雇主同意这一观点。

结果？

员工生产力下降，营业额增加，品牌声誉受损。H从历史上看，公司已经通过访问控制解决方案与安全问题作斗争。首先，他们用锁和钥匙保护入口，这些基本机制不可避免地让位于技术驱动的解决方案，如钥匙卡、别针和徽章刷卡。

人工监督通常会填补空白，安全人员会直观地验证身份或监视访问点以确保安全性。虽然这些传统方法提供了基本的保护层，但它们固有的局限性 — 例如丢失卡、遗忘代码、人为错误的可能性以及它们的反应性 — 正变得越来越明显。

访问控制的范式转变

人工智能 (AI) 正在改变访问控制和物理安全。这不是一个微妙的变化，也不是一个渐进的改进。

在2025年，人工智能所做的不仅仅是增强访问控制和物理安全。它重新构想了可能的情况，允许下一代访问控制系统超越简单的身份验证，并提供智能的上下文感知安全性，以支持更广泛的运营目标。

从传统到人工智能访问控制的演变

几千年来，人们优先考虑访问控制。的埃及人利用滑动石头和木制别针锁来固定他们的门。罗伯特·巴伦 (Robert Barron) 在1778年推出了杠杆不倒翁锁，需要一把钥匙才能将内部杠杆提升到精确的高度，并且Linus Yale获得了圆柱销不倒翁锁的专利1848年。

AI支持的访问控制利用面部身份验证、机器学习和基于行为的身份验证来做出实时决策，并主动识别和缓解威胁。

访问控制在1952年电气化，当时 弗兰克·贝斯特推出了第一个电子门禁系统，该系统允许无钥匙进入和警报集成。换句话说，一段时间以来，人类一直在发明和完善访问控制解决方案。当然，今天的访问控制技术比石头要复杂得多。

随着磁条卡，键盘和RFID读取器的引入，现代访问控制在20世纪后期开始转变。但是，这些系统仍然严重依赖物理凭证，并且在收集和分析实时数据以及动态调整访问权限方面受到限制。

虽然传统的访问控制系统在首次出现时就具有开创性，但它们往往难以跟上现代组织面临的复杂安全挑战。如今，诸如尾随，凭证共享以及无法快速适应新威胁等问题凸显了它们的缺点。

与此同时，对最复杂的安全解决方案的需求比以往任何时候都更加迫切。事件 工作场所暴力正在上升在2015年至2019年期间增长了11%，随后在COVID-19封锁和在家工作运动之后出现了飙升。

因此，员工期望、监管要求和日益复杂的威胁使工作场所安全成为不可谈判的优先事项。最新的技术使公司更有可能同时解决所有这些问题。AI支持的访问控制利用面部身份验证、机器学习和基于行为的身份验证来做出实时决策，并主动识别和缓解威胁。这些系统减少了人为错误和管理负担，提供了传统系统通常缺乏的可扩展性和适应性。

更具体地说，它们允许组织在其安全态势中变得积极主动。人工智能不是在威胁发生后做出反应，而是使系统能够实时学习、适应和做出明智的决策，从根本上改变组织保护其资产、人员和场所的方式。

简而言之，徽章 = “你拥有的东西”，pin码 = “你知道的东西”，生物特征 = “你是的东西”。从根本上说，我们正在从 “你拥有的东西” 和 “你知道的东西” 转向 “你是的东西”，这消除了遗留方法的许多缺点，例如物品丢失，共享、被盗或遗忘。

访问控制中AI驱动的关键转换

人工智能正处于一个不可否认的炒作周期中，这使得人们很容易过度承诺和低估技术的潜力。

民间投资风起云涌， 2024年全球达到1300亿美元,而来自其他实体的人工智能投资，包括上市公司、企业研发、政府资金、数据中心基础设施和人才发展，也同样在激增。

这种高额支出创造了一种激励结构，鼓励过度炒作技术的能力，市场上充斥着吹捧其人工智能能力的产品。其结果是一个产品和服务生态系统，在这个生态系统中，将现实世界的价值与未来的承诺和潜在价值区分开来可能是具有挑战性的。

AI与访问控制的集成是不同的。这不是一个单一的创新，而是一个多方面的演变，对安全性的感知和实施方式产生了实际影响。一些关键的转换包括:

智能决策

人工智能可以通过引入一层数据驱动的识别来进行访问控制，从而使决策更加复杂。

例如，基于AI的访问系统不依赖于凭证检查，徽章刷卡或代码输入，这些可能是伪造，被盗或丢失的。相反，基于AI的访问控制系统可以通过分析各种数据点来动态评估访问请求的合法性，包括:

● 上下文信息，例如特定的门或旋转门，一天中的时间，用户的GPS验证与入口点的接近度以及访问区域的安全级别。

● 物理环境中的行为模式，例如个人在特定建筑物或区域的典型进出时间，通过设施的常见路径，甚至在敏感接入点附近的停留时间，可以观察和学习。

● 还考虑了环境因素，例如该区域的局部安全警报，附近传感器检测到的异常活动或影响建筑物访问协议的极端天气条件。

AI使系统能够根据上下文，行为模式和环境因素评估用户身份和访问请求，从而减少误报并提高安全准确性。

增强的集成

人工智能驱动的门禁系统与视频监控、入侵检测和楼宇管理平台无缝集成，提供统一的态势感知。

这种整体集成提供了对物理环境的统一态势感知，为安全团队提供了访问事件、警报状态和视觉数据的全面、实时的基于地图的视图。这导致针对物理威胁的更快，更明智和更有效的干预。

预测性安全

机器学习算法识别异常并在潜在威胁发生之前预测它们，从而实现先发制人的行动。

先进的人工智能模型可以更进一步，将多个看似轻微的物理异常相关联，以预测潜在的物理威胁，例如可能的入侵者即将进行的强行进入或侦察活动。

无摩擦访问

在增加安全性的同时，在流程中引入不必要的摩擦是沮丧的员工和偷工减料的秘诀。AI支持的访问控制可以在不妥协的情况下实现这两个目标。

面部识别、生物特征分析和尾门检测增强了用户便利性，同时保持了强大的身份验证协议。

可扩展性和适应性

人工智能系统可以根据不断变化的组织需求、用户行为和不断变化的威胁环境而发展，提供长期的灵活性和弹性。

随着新的入侵技术或物理安全风险的出现，人工智能模型可以使用新的威胁特征进行更新，或者通过异常检测功能识别新的可疑活动。

这种持续学习确保物理访问控制系统随着时间的推移保持有效，保护组织的场所，资产和人员免受当前和未来的物理风险，而不需要频繁，昂贵的系统大修。

谨慎处理道德问题

随着人工智能系统在安全应用中变得越来越强大和主流，人们对其道德的关注也相应增加。换句话说，员工想要安全，但不想损害他们的隐私，监管机构越来越多地审查人工智能技术的部署和治理。

解析不断变化的技术的道德规范可能很困难。它们涵盖了从如何收集用于训练AI模型的数据，是否代表所有人口统计数据和用例到AI模型有权做出的决策类型和具体考虑的所有内容围绕生成性AI等技术。对于希望利用人工智能访问控制技术使其设施更安全的公司来说，关键的道德考虑因素包括:

数据隐私和收集

数据隐私法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》 (GDPR) 和加利福尼亚州的《消费者隐私法》 (CCPA)，对数据隐私和收集施加了严格的规则。特别是关于AI驱动的访问控制系统和生物识别数据。

公司必须确保合法收集生物识别数据，安全存储并在用户明确同意的情况下进行处理。

员工、访客和其他利益相关者有权访问、纠正、删除和限制对其数据的处理。此外，公司必须告知用户他们的数据使用情况，并提供清晰、透明的隐私政策。

在实施基于AI的访问控制解决方案之前，必须了解如何收集，存储和保护用户数据，以及如何通知个人如何使用他们的数据。

算法偏差和公平性

人工智能模型是在数据上训练的，如果这些数据反映了现有的偏见，人工智能可以延续甚至放大它们。这就是为什么人工智能驱动的访问控制系统必须在代表性数据集上进行训练，以便它们公平、准确地运行。

A 突出麻省理工学院斯隆管理学院报告发现AI经常反映社会偏见，包括性别和种族差异。

人工智能模型应该在包含不同人口统计数据的数据集上进行训练，以防止有偏见的结果。当与定期评估相结合以衡量不同群体之间的准确性差异时，公司可以主动识别和减轻潜在的偏见，从而使其访问控制解决方案随着时间的推移逐步改进。

透明度和可解释性

当人工智能系统做出决定时，比如拒绝访问，这个决定背后的推理能被理解和解释吗？黑盒AI系统在敏感应用中可能会出现问题; 需要可解释性来建立信任，确保问责制，并识别系统逻辑中的潜在错误或偏见。

LLMs的机密性

大型语言模型 (LLM) 可以利用公司的内部数据进行训练，使其能够更有效地执行特定于该组织的任务。但是，该技术的提供者必须确保公司机密和专有信息保密。

当这些数据包括人们的生物特征信息时，这一点尤其重要。

道德AI在行动

与ISO 42001这样的标准保持一致，向实施人工智能的组织发出了强有力的信息，特别是在安全和访问控制等敏感领域。它展示了对负责任的人工智能治理的积极承诺，不仅仅是合规，而是积极管理与人工智能技术相关的风险。

遵循这些框架可以帮助建立与客户、员工和监管机构的关键信任，向他们保证，该组织不仅利用人工智能的力量，而且还致力于其道德和透明的应用。它还可以为人工智能管理系统引入更正式的方法，简化内部流程，培养问责文化，并为改进人工智能系统提供清晰的路线图。

对于负责选择和实施AI驱动的访问控制解决方案的c-suite决策者，ISO 42001提供了一个有价值的基准。

在评估潜在供应商时，询问他们是否符合该标准或是否符合该标准，可以为他们对道德人工智能开发和稳健治理实践的承诺提供重要的见解。

选择遵守此类标准的技术合作伙伴可以帮助降低与AI部署相关的潜在声誉、法律和运营风险。它还确保决策者和利益相关者，他们的AI支持的访问控制解决方案正在以完整性，透明度和意图进行部署。

访问控制的智能未来

AI在这里。它正在重塑我们使用的产品，我们依赖的服务，以及随着时间的推移而改进的流程。它还实时重新成像访问控制解决方案。这可能是个好消息。

人工智能驱动的系统提供增强的准确性、预测能力、无缝集成和更方便的用户体验，同时适应现代企业不断变化的需求。即便如此，随着公司努力在技术进步与强大的道德框架、透明度和对隐私的不妥协关注之间取得平衡，实施挑战是真实存在的。

确保人员安全是不可谈判的，使用可用的最佳解决方案来有效，负责任和道德地实现这一目标也是不可谈判的。