ads linkedin 백서: Edge AI + Cloud가 보안 시스템을 변화시키는 방법 | Anviz 글로벌

백서: Edge AI + 클라우드 기반 보안 시스템의 이점

에지 AI + 클라우드

엣지 컴퓨팅 + AI = 엣지 AI

  • 스마트 보안 단말기의 AI
  • 액세스 제어의 에지 AI
  • 비디오 감시 분야의 Edge AI
 

에지 데이터 저장 및 처리를 위한 클라우드 플랫폼은 필수입니다

  • 클라우드 기반 출입통제 시스템
  • 클라우드 기반 비디오 감시 시스템
  • 솔루션 통합자 및 설치자를 위한 클라우드 기반 보안 시스템의 이점
 

비디오 감시 솔루션에 Edge AI + 클라우드 플랫폼을 설치하는 현대 기업의 일반적인 과제

  • 솔루션
 

• 배경

최근 기술 발전으로 인해 위험을 줄이고 작업장을 보호하는 것이 더 쉬워졌습니다. 더 많은 기업이 혁신을 수용하고 인력 시간 관리 및 공간 관리 문제에 대한 솔루션을 찾았습니다. 특히 소규모 현대 기업의 경우 올바른 스마트 보안 시스템을 갖추면 직장과 자산을 안전하게 유지하는 데 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 또한 고객 서비스를 제어 및 개선하고 직원의 성과를 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

컨트롤에 액세스 & 감시 카메라 스마트 보안의 두 가지 중요한 부분입니다. 이제 많은 사람들이 얼굴 인식을 사용하여 사무실에 들어가고 비디오 감시로 작업 공간 보안을 확인하는 데 익숙해졌습니다.

ResearchAndMarkets.com의 보고서에 따르면 글로벌 비디오 감시 시장은 42.7년에 2021억 달러로 추정되며 69.4년에는 2026억 달러에 도달하여 CAGR 10.2%로 성장할 것으로 예상됩니다. 글로벌 액세스 제어 시장은 8.5년에 미화 2021억 달러의 가치에 도달했습니다. 앞으로 이 시장은 13.5년까지 미화 2027억 달러에 도달하여 CAGR 8.01%(2022-2027)에 이를 것으로 예상됩니다.

글로벌 액세스 제어 시장

오늘날의 현대 기업은 스마트 보안 솔루션의 이점을 경험할 수 있는 전례 없는 기회를 가지고 있습니다. 보안 시스템 아키텍처의 새로운 개발을 수용할 수 있는 사람들은 모든 단계에서 보안 위험을 해결하고 보안 시스템 투자로부터 더 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 이 백서에서는 Edge AI + Cloud 기반 플랫폼이 현대 기업의 첫 번째 선택이어야 하는 이유를 공유합니다.

 


  • 차량 및 사람 감지
  • 엣지 컴퓨팅 + AI = 엣지 AI

    클라우드 컴퓨팅과 달리 에지 컴퓨팅 스토리지, 처리 및 애플리케이션을 포함하는 분산형 컴퓨팅 서비스입니다. 에지는 데이터가 처음 캡처되는 감시 카메라 및 센서와 같은 엔드포인트에 더 가깝고 지역적으로 위치한 서버를 말합니다. 이 방법은 네트워크를 통해 이동해야 하는 데이터의 양을 줄여 지연을 최소화합니다. 에지 컴퓨팅은 데이터 소스에 최대한 가깝게 데이터 분석을 수행하여 클라우드 컴퓨팅을 개선하는 것으로 생각됩니다.

이상적인 배포에서는 모든 워크로드가 클라우드에서 중앙 집중화되어 클라우드 AI의 규모와 단순성이라는 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 대기 시간, 보안, 대역폭 및 자율성에 대한 현대 기업의 우려로 인해 Edge에서 인공 지능(AI) 모델 배포가 필요합니다. 다음과 같은 복잡한 분석을 수행합니다. ANPR 또는 정교한 AI 로컬 서버를 구입하고 구성하는 데 시간을 소비하지 않으려는 고객에게 적합한 AI 기반 감지.

Edge AI는 본질적으로 Edge 컴퓨팅을 활용하여 로컬에서 데이터를 실행하는 AI이므로 Edge 컴퓨팅이 제공하는 이점을 활용합니다. 즉, AI 계산은 클라우드 컴퓨팅 시설이나 사설 데이터 센터의 중앙 집중식이 아니라 데이터가 있는 위치와 가까운 네트워크 가장자리에 있는 사용자 근처의 장치에서 수행됩니다. 장치에는 적절한 센서와 프로세서가 있으며 데이터를 처리하고 조치를 취하는 데 네트워크 연결이 필요하지 않습니다. 따라서 Edge AI는 클라우드 의존형 AI의 단점에 대한 솔루션을 제공합니다.

많은 주요 물리적 보안 공급업체는 효율성을 개선하고 전체 생산/서비스 비용을 줄이기 위해 이미 액세스 제어 및 비디오 감시에 에지 AI를 사용하고 있습니다. 여기서 Edge AI가 핵심 역할을 할 것입니다.


  • 스마트 보안 단말기의 AI

    신경망 알고리즘 및 관련 AI 인프라가 발전함에 따라 Edge AI가 상용 보안 시스템에 도입되고 있습니다.

    많은 현대 기업은 작업장의 안전과 보안을 위해 스마트 단말기에 내장된 객체 인식 AI를 사용하고 있습니다. 강력한 신경망 알고리즘을 사용하는 개체 인식 AI는 사람, 차량, 개체 등과 같은 모든 비디오 또는 이미지의 요소를 쉽게 찾을 수 있습니다. 그런 다음 이미지의 요소를 분석하고 가져올 수 있습니다. 예를 들어 민감한 지역에서 수상한 사람이나 차량의 존재를 감지할 수 있습니다.

  • 얼굴 인식

에지 안면 인식은 에지 컴퓨팅과 에지 AI 모두에 의존하는 기술로, 액세스 제어 장치의 속도, 보안 및 안정성을 획기적으로 향상시킵니다. 액세스 제어에 사용되는 경우 Edge 얼굴 인식은 승인된 사람의 데이터베이스에 대한 액세스 지점에 제시된 얼굴을 비교하여 일치하는지 여부를 결정합니다. 일치하는 경우 액세스가 허용되고, 일치하지 않는 경우 액세스가 거부되며 보안 경고가 트리거될 수 있습니다.

Edge 컴퓨팅 및 Edge AI에 의존하는 안면 인식은 데이터를 클라우드로 보내지 않고 로컬에서 처리할 수 있습니다. 데이터는 전송 중에 공격에 훨씬 더 취약하기 때문에 데이터를 생성된 소스에 보관하면 정보 도용 가능성이 크게 줄어듭니다.

Edge AI는 실제 인간과 살아 있지 않은 스푸핑을 구별할 수 있습니다. Edge의 Liveness 감지 기능은 2D 및 3D(정적 또는 동적 이미지 및 비디오 영상)를 사용하여 얼굴 스푸핑 공격을 방지합니다.


  • 사무실에서 얼굴 인식
  • 기술적 실패 감소

    에지 안면 인식은 에지 컴퓨팅과 에지 AI 모두에 의존하는 기술로, 액세스 제어 장치의 속도, 보안 및 안정성을 획기적으로 향상시킵니다. 액세스 제어에 사용되는 경우 Edge 얼굴 인식은 승인된 사람의 데이터베이스에 대한 액세스 지점에 제시된 얼굴을 비교하여 일치하는지 여부를 결정합니다. 일치하는 경우 액세스가 허용되고, 일치하지 않는 경우 액세스가 거부되며 보안 경고가 트리거될 수 있습니다.

 

정보 도용 가능성 감소

액세스 제어 솔루션에 안면 인식을 적용하는 것도 추세이며, 특히 효율성과 비용에 대한 우려가 널리 퍼져 있는 현재의 현대 비즈니스 세계에서 그러합니다. 팬데믹 기간 동안 배운 내용으로 인해 사용자 경험에서 '마찰'을 제거하라는 요구가 증가하고 있습니다.
 

활성 감지로 향상된 위협 감지

최신 액세스 제어 및 감시 카메라에 내장된 안면 인식 AI는 보안에서 이 기술을 일반적으로 사용합니다.

사람의 얼굴 특징을 식별하고 이를 데이터 매트릭스로 변환합니다. 이러한 데이터 매트릭스는 분석, 데이터 기반 비즈니스 의사 결정 및 보안 정책 개선을 위해 Edge 터미널 또는 클라우드에 저장됩니다.

 

  • 비디오 감시 분야의 Edge AI

    본질적으로 Edge AI 솔루션은 시스템에 연결된 모든 카메라에 두뇌를 넣어 관련 정보만 빠르게 분석하고 클라우드에 저장하여 전송할 수 있습니다.

    분석을 위해 모든 카메라의 모든 데이터를 중앙 집중식 단일 데이터베이스로 이동하는 기존 비디오 보안 시스템과 달리 Edge AI는 카메라를 더 스마트하게 만듭니다. 소스(카메라)에서 바로 데이터를 분석하고 관련되고 중요한 데이터만 데이터 서버, 추가 대역폭 및 일반적으로 대용량 비디오 수집 및 분석과 관련된 인프라 비용에 대한 상당한 비용을 제거합니다.

  • Edge AI 객체 인식

 

낮은 대역폭 소비

Edge AI의 주요 이점은 대역폭 사용량 감소입니다. 많은 설치에서 네트워크 대역폭이 제한되어 비디오가 많이 압축됩니다. 압축률이 높은 비디오에서 고급 비디오 분석을 수행하면 분석의 정확도가 떨어지므로 Edge에서 원본 데이터를 처리하는 것이 분명한 이점이 있습니다.
 

더 빠른 응답

카메라 컴퓨팅의 또 다른 주요 이점은 대기 시간 감소입니다. 처리 및 분석을 위해 비디오를 백엔드로 보내는 대신 얼굴 인식, 차량 감지 또는 물체 감지 기능이 있는 카메라는 원하지 않거나 의심스러운 사람을 인식하고 즉시 자동으로 보안 직원에게 알릴 수 있습니다.
 

인건비 절감

한편, 보안 직원은 더 중요한 일/사고에 집중할 수 있습니다. 사람 감지, 차량 감지 또는 물체 감지와 같은 도구는 보안 직원에게 이벤트를 자동으로 알릴 수 있습니다. 라이브 모니터링이 배포된 경우 직원은 특정 활동 없이 카메라 피드를 필터링하고 특정 위치 또는 카메라만 볼 수 있도록 사용자 지정 보기를 활용하여 적은 인력으로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

 


•에지 데이터 저장 및 처리를 위한 클라우드 플랫폼은 필수입니다.

감시 카메라의 녹화 수가 매일 증가함에 따라 이러한 대규모 데이터 아카이브를 저장하는 문제가 중요해지고 있습니다. 로컬 스토리지에 대한 한 가지 대안은 비디오를 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼으로 전송하는 것입니다.

고객은 이제 보안 시스템에 대한 요구 사항이 점점 더 많아지고 있으며 우려 사항에 대한 거의 즉각적인 응답을 기대하고 있습니다. 한편, 그들은 또한 시스템이 중앙 집중식 관리, 확장 가능한 솔루션, 강력한 처리가 필요한 도구에 대한 액세스 및 비용 절감과 같은 모든 디지털 변환과 관련된 일반적인 이점을 기대합니다.

클라우드 기반의 물리적 보안 시스템은 조직이 클라우드에서 많은 양의 데이터를 저렴한 비용과 높은 관리 효율성으로 처리할 수 있게 되면서 빠르게 선호되는 옵션이 되고 있습니다. 비용이 많이 드는 인프라를 클라우드로 이전함으로써 조직은 일반적으로 총 보안 비용을 20~30%까지 줄일 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅의 급속한 성장과 함께 시장과 보안 솔루션의 관리, 설치 및 구매 방식이 빠르게 변화하고 있습니다.


클라우드 기반 플랫폼

• 클라우드 기반 출입 통제 시스템

여러 사이트를 관리하는 하나의 콘솔

클라우드를 통해 조직은 하나의 창에서 여러 위치에 걸쳐 비디오 감시 및 액세스 제어를 중앙 집중식으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 전 세계 어디에서나 건물, 창고 및 소매점의 카메라, 문, 경고 및 권한을 쉽게 제어할 수 있습니다. 클라우드를 통해 데이터를 쉽게 공유할 수 있기 때문에 정보에 빠르게 접근할 수 있습니다.
 

보안 강화를 위한 유연한 사용자 관리

관리자는 언제 어디서나 액세스 권한을 취소할 수 있으므로 배지를 분실하거나 도난당하거나 드물게 직원이 사기를 치는 경우에도 안심할 수 있습니다. 마찬가지로 관리자는 필요에 따라 일시적으로 보안 영역에 대한 액세스 권한을 부여하여 공급업체 및 계약업체 방문을 간소화할 수 있습니다. 또한 많은 시스템은 부서 또는 층별로 권한을 지정하거나 특정 사용자를 제한된 영역으로 허용하는 계층을 설정하는 기능과 함께 그룹 기반 액세스 제어 기능을 제공합니다.
  • 확장 가능한 작업

    클라우드를 통해 모든 것을 중앙 집중화하여 보안을 쉽게 확장할 수 있습니다. 무제한의 카메라와 액세스 제어 지점을 클라우드 플랫폼에 추가할 수 있습니다. 대시보드는 데이터를 정리하는 데 도움이 됩니다. 게이트, 주차장, 창고 및 네트워크 액세스가 없는 영역과 같이 확장하는 모든 시나리오에 대한 솔루션이 있습니다.

  • 에지 AI 및 클라우드 애플리케이션

사용자 편의

클라우드 기반 시스템도 직원과 방문자가 모바일 기기를 사용하여 액세스할 수 있도록 편의를 위해 설계되었습니다. 키가 매끄럽고 휴대 가능하며 이미 항상 휴대하고 있기 때문에 직원에게 편리합니다. 또한 직원과 방문자를 위해 새 "키"를 인쇄하는 번거로움과 비용을 피할 수 있기 때문에 비즈니스에도 편리합니다.
 

• 클라우드 기반 비디오 감시 시스템

클라우드 기반 영상보안 시스템은 영상을 온프레미스 저장장치에 녹화하지 않고 인터넷을 통해 녹화하는 일종의 보안 시스템이다. 인터넷을 통해 클라우드 보안 공급자에 연결하는 AI 비디오 카메라 엔드포인트로 구성됩니다. 이 클라우드 공급자는 비디오 데이터 저장을 담당하며 모션 이벤트가 감지되면 경고, 알림을 보내거나 장면을 녹화하도록 구성할 수 있습니다.

클라우드 스토리지의 원리로 인해 상업적 목적의 비디오 감시 시스템을 보다 쉽게 ​​만들 수 있습니다. 이제 추가 하드웨어가 필요하거나 물리적 공간 부족에 대해 걱정할 필요 없이 영상을 무제한으로 저장할 수 있습니다.
 

원격 액세스

과거에는 보안 시스템에 물리적으로 접근해야 하는 경우가 많았습니다. CCTV 시스템을 클라우드에 연결하면 인증된 사용자가 언제 어디서나 영상에 액세스하고 공유할 수 있습니다. 이러한 유형의 시스템의 주요 이점은 사무실에 없을 때에도 어디서나 모든 녹음에 24/7 액세스할 수 있다는 것입니다!
 

손쉬운 유지 보수 및 비용 효율적

또한 녹화물 저장 및 배포와 같은 클라우드 비디오 감시 서비스는 사용자 개입 없이 자동으로 업데이트되므로 사용자에게 훨씬 간단합니다. 클라우드 비디오 스토리지는 설정하기 쉽습니다. 시스템을 가동 및 실행하기 위해 하드웨어나 IT 및 보안 전문가가 필요하지 않습니다.

 


플랫폼에 대한 감시

• 솔루션 통합자 및 설치자를 위한 클라우드 기반 보안 시스템의 이점

 

설치 및 인프라

클라우드에서 호스팅하는 IP 기반 액세스 제어 솔루션을 설치하는 물리적 제품 및 인건비가 훨씬 저렴합니다. 물리적 서버나 가상 서버가 필요하지 않으므로 시스템 크기에 따라 $1,000에서 $30,000의 비용을 절감할 수 있습니다.

새 하드웨어 및 운영 체제가 고객의 IT 정책을 준수하는 경우 설치자는 물리적 서버에 소프트웨어를 설치하거나 고객 구내에서 서버를 구성하거나 걱정할 필요가 없습니다.

클라우드 액세스 제어에서 액세스 제어 하드웨어를 설치하고 즉시 클라우드를 가리키고 테스트 및 구성할 수 있습니다. 클라우드 서비스를 사용하면 설치가 더 짧고 중단이 적으며 인프라가 덜 필요합니다.
  • 지속적인 유지 보수 비용 절감

    액세스 제어 시스템이 설치되면 이를 유지하는 데 지속적인 비용이 발생합니다. 여기에는 하드웨어의 적절한 작동을 보장하는 소프트웨어 업그레이드 및 패치가 포함됩니다. 클라우드 기반 액세스 제어 시스템을 사용하면 이러한 유지 관리 작업을 거의 모든 장치에서 언제든지 수행할 수 있습니다. 액세스 제어 SaaS(Software as a Service) 공급자는 일반적으로 연간 소프트웨어 비용에 모든 기능 업그레이드 및 소프트웨어 업데이트를 포함합니다.
  • 클라우드 보안 시스템
또한 고객의 정보는 일반적으로 클라우드 인프라 전반에 걸쳐 여러 물리적 서버에서 지원되므로 통합자가 현장으로 이동하여 백업을 제공하고 업그레이드를 설치한 다음 서비스에 대한 적절한 업데이트를 구성할 필요가 없습니다. 그 결과 클라우드 시스템을 배포한 통합업체는 수익 증가, 고객 만족도 향상, 간접비 절감, 고객 유지율 향상을 경험하고 있습니다.
 

통합

개방형 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 액세스 제어 및 침입 시스템을 결합하여 비디오, 엘리베이터 및 기타 시스템과 통합할 수 있도록 합니다. 이전보다 더 많은 시스템을 침입과 통합할 수 있습니다.

타사 기술과의 모든 통합은 클라우드 기반 플랫폼에서 더 간단합니다! 개방형 시스템(API 사용)을 사용하면 CRM, ICT 및 ERP와 같은 일반적인 비즈니스 커뮤니케이션 도구와 같은 타사 시스템 및 제품과 쉽고 직관적으로 통합할 수 있습니다.


• 현대 기업이 비디오 감시 보안에 Edge AI + 클라우드 플랫폼을 설치할 때 직면하는 일반적인 문제

유연성 부족

AI 비디오 감시 분야에서 알고리즘과 장치는 종종 고도로 제한된 상태에 있습니다. 그러나 실제 응용 분야에서 비디오 감시 시스템은 어느 정도의 유연성을 필요로 합니다. 즉, 동일한 카메라가 서로 다른 알고리즘을 사용하는 서로 다른 시나리오에서 자주 사용된다는 의미입니다.

대부분의 최신 AI 카메라에서는 특정 알고리즘에 바인딩된 알고리즘을 교체하기가 어렵습니다. 따라서 기업은 문제를 해결하기 위해 새로운 장비에 더 많은 비용을 투자해야 합니다.
  • AI 정확도 문제

    비디오 감시 시스템의 AI 구현은 계산과 이미지 모두에 크게 영향을 받습니다. 하드웨어 제한과 실제 환경의 영향으로 인해 AI 감시 시스템의 이미지 정확도는 실험실만큼 이상적이지 않은 경우가 많습니다. 사용자 경험과 실제 데이터 사용에 부정적인 영향을 미칩니다.

    Edge AI의 대상 장치는 Edge의 메모리, 성능, 크기 및 전력 소비 요구 사항을 완전히 충족할 만큼 강력하지도 빠르지도 않은 경우가 많습니다. 제한된 크기와 메모리 용량은 기계 학습 알고리즘의 선택에도 영향을 미칩니다.

  • Ai 정확도 사진
  • 데이터 보안 문제

    사용자 정보를 보호하고 규정 준수 요구 사항을 충족하기 위해 충분한 보안 메커니즘을 제공하는 방법은 클라우드 기반 보안 시스템이 해결해야 하는 주요 문제입니다. 신뢰할 수 있는 소프트웨어와 신뢰할 수 있는 하드웨어도 훌륭하지만 많은 사람들이 단말기가 데이터를 클라우드에 업로드할 때 데이터 손실이나 공개에 대해 우려할 수 있습니다.

  • 데이터 보안 문제

• 해결책

Anviz IntelliSight 솔루션은 강력한 Qualcomm의 최신 11nm, 2T 컴퓨팅 성능 NPU로 다양한 표준 프런트 엔드 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 동시에 더 빠르고 효율적인 전문 데이터 적용을 완료할 수 있습니다. Anviz의 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼입니다. 스마트 감시 솔루션

이 방법은 추가 장비가 필요하지 않기 때문에 비용 효율적이고 간단합니다. 관련된 유일한 물리적 하드웨어는 Anviz 스마트 IP 카메라, 데이터를 기록하고 클라우드로 전송합니다. 비디오 녹화는 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 원격 서버에 저장됩니다.
 

높은 유연성

XNUMXD덴탈의 Anviz 영상감시 솔루션 - IntelliSight 다양한 AI 알고리즘의 유연한 교체를 실현할 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어 분리 모델을 채택합니다. Anviz 터미널에는 다양한 알고리즘 세트가 사전 설치되어 있으며 필요에 따라 다양한 알고리즘 응용 프로그램을 활성화할 수 있습니다. AI 카메라의 관리 효율성과 사용 시간을 크게 개선하고 전체 투자 비용을 줄입니다.
 

안정된 정확도

이미지 인식에 기반한 신경망 AI 알고리즘은 딥 러닝 능력과 알고리즘 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. Anviz 카메라의 AI 기술은 이미지 인식 기술을 결합합니다. 먼저 이미지의 동적 상태를 판단하고 최적화를 위해 이미지 매개변수를 조정하여 AI 계산이 가능하도록 한 다음 AI 분석을 수행합니다. 따라서 AI 데이터 결과의 피드백은 항상 통일된 이미지 표준에 따라 수행되어 AI의 정확도를 크게 향상시킵니다.
 

안정적인 데이터 전송

Anviz 고급 클라우드 솔루션은 Edge 터미널이 클라우드와 통신할 때 AES255 및 HTTPS 암호화 알고리즘을 사용하여 데이터 보안을 보호하는 엔드 투 엔드 암호화로 사이버 보안을 유지합니다. 또한 클라우드 통신의 전체 프로세스는 Anviz-소유 제어 프로토콜, 또한 데이터 전송의 효율성을 향상시킵니다.
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