Индустрия физической безопасности: четыре драйвера глобальной трансформации

02 февраля 2026, 22:13

© Сгенерировано ИИ

Индустрия физической безопасности переживает фундаментальную трансформацию. Слияние искусственного интеллекта, облачных и IoT-технологий создают интеллектуальные, взаимосвязанные сети. Согласно отчету аналитической компании Omdia за 2025 год, драйверами роста выступят внедрение ИИ и интеллектуальной аналитики. Эта эволюция знаменует смену парадигмы от традиционного реактивного мониторинга к проактивным, интеллектуальным операциям безопасности.

Текст: RUБЕЖ Analytics по материалам А&S Magazine

Четыре взаимосвязанных фактора переформатируют ландшафт рынка — ИИ-системы, распространение периферийных вычислений, развитие регуляторных рамок и требования кибербезопасности. Каждый элемент усиливает остальные, создавая комплексную трансформацию, требующую стратегической координации.

1. Генеративный и агентный ИИ: революция интеллекта

Интеграция генеративного ИИ и агентных ИИ-систем кардинально меняет работу видеонаблюдения. Современные ИИ-системы используют визуально-языковые модели (VLMs), которые дают им продвинутые возможности понимания, превосходящие традиционное компьютерное зрение, а именно:

Углубленное контекстное понимание. Системы ИИ способны различать подозрительное блуждание человека по территории и обычное ожидание. Это снижает число ложных срабатываний и повышает точность обнаружения угроз.

Ускорение циклов развертывания. Базовые модели ИИ позволяют быстро дообучать системы для конкретных сценариев. Организации могут оперативно адаптировать системы безопасности к новым угрозам и операционным требованиям.

Анализ в режиме реальном времени. Современные системы отслеживают пассажиропотоки и движение транспорта в городской среде, автоматически выявляют нарушения правил и распознают подозрительные паттерны с помощью интеллектуальной аналитики. Пассивная фиксация событий превратилась в активное предотвращение угроз.

2. Периферийный ИИ: архитектура распределенного интеллекта

По мере совершенствования ИИ-систем требуются значительные вычислительные ресурсы, с которыми традиционные централизованные архитектуры перестали справляться. ИИ-системы ускорили фундаментальный переход к периферийной обработке данных. По отчету Omdia, к 2029 году 61% всех поставляемых камер будет с поддержкой ИИ.

Распространению способствуют передовые модели компьютерного зрения и технологии сжатия, в том числе дистилляция знаний. Она позволяет крупным моделям ИИ эффективно работать на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами. Благодаря интеграции множества датчиков и источников данных современные видеокамеры с ИИ формируют полную картину ситуации. В промышленности камеры видеонаблюдения оснащаются датчиками для обнаружения утечек газа и предотвращения возгораний.

Развертывание периферийного ИИ преобразует сети безопасности из централизованных систем мониторинга в интеллектуальные автономные системы. Они способны к самостоятельному принятию решений и координированному реагированию.

3. Глобальное регулирование ИИ: эволюция регуляторных рамок

С расширением сферы применения ИИ-систем правительства разных стран разрабатывают комплексные нормативно-правовые рамки. Их цель — обеспечить ответственное внедрение ИИ, не сдерживая развития инноваций.

Принятый в августе 2024 года Закон ЕС об ИИ стал переломным моментом в регулировании сферы. Закон заложил регуляторные основы, влияющие на практику мировой индустрии безопасности. Он устанавливает четкие границы для приемлемых применений ИИ. 

Закон об ИИ запрещает нецелевое использование изображений лиц с камер видеонаблюдения, распознавание эмоций на рабочих местах и в школах, а также предиктивную полицейскую деятельность, основанную исключительно на профилировании. Это создало прецеденты для этичного внедрения ИИ.

В ближайшие годы ожидаются новые законы, такие как Закон ЕС о киберустойчивости. Он будет выстроен по принципам «безопасен по замыслу» (разработка защиты на этапе проектирования) и «безопасен по умолчанию» (стандарты базового уровня защиты без дополнительных настроек).

4. Кибербезопасность и конфиденциальность: парадокс безопасности

Регуляторные рамки задают границы ответственного внедрения ИИ, но одновременно обнажают острую проблему — рост кибератак и угрозу кибербезопасности. Технологии, позволяющие проактивно обнаруживать угрозы, одновременно создают и новые уязвимости. Их необходимо систематически устранять.

Бэкенды систем видеонаблюдения с ИИ хранят огромные объемы частных и конфиденциальных метаданных, что привлекательно для киберпреступников. Осознавая угрозу, организации сталкиваются с жесткими санкциями за утечки: за нарушение европейского регламента (GDPR) может быть наложен штраф в размере до 4% от годового оборота компании или €20 млн.

Заключение: оркестровка трансформации

Слияние четырех факторов создает взаимосвязанную экосистему и сложные управленческие задачи. Успех в изменившемся ландшафте рынка требует от организаций применения целостного подхода к координации, который будет объединять:

• продвинутые возможности ИИ для проактивного обнаружения угроз в рамках регуляторных границ;
• распределенный периферийный интеллект для локальной обработки данных с сохранением киберустойчивости;
• комплексные регуляторные рамки для этичного внедрения ИИ в разных юрисдикциях;
• надежные меры кибербезопасности для одновременной защиты ИИ-моделей, периферийных устройств и чувствительных данных.

Важно управлять четырьмя трансформационными силами как единым целым, а не отдельными инициативами.

Организации, которые успешно организуют сложную трансформацию — плавно интегрируют ИИ-системы с передовыми архитектурами безопасности и выдержат соблюдение строгих нормативных требований и стандартов кибербезопасности, — определят будущее интеллектуальной физической безопасности и получат значительные возможности роста.