التنبؤ بالحوادث الأمنية عبر الذكاء الاصطناعي

يُعد التنبؤ بالحوادث الأمنية عبر الذكاء الاصطناعي (AI Predictive Security) هو المرحلة الأكثر تقدمًا في مجال المراقبة. لا يقتصر الأمر على تحديد الحوادث فور وقوعها، بل يتعلق باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والبيانات الضخمة لتحليل الأنماط، والتنبؤ باحتمالية وقوع حادث في موقع معين ووقت معين، مما يمكّن الفرق الأمنية من التدخل قبل فوات الأوان.

إليك كيفية عمل التنبؤ بالحوادث الأمنية وأدواته:

1. أساسيات التنبؤ (The Predictive Core)

يعتمد التنبؤ على تحليل وربط مجموعة واسعة من البيانات التاريخية والآنية:

  • البيانات التاريخية للحوادث: بيانات حول نوع الحوادث التي وقعت في الموقع (سرقة، تخريب، تسلل)، وقت وقوعها، ونقاط الدخول التي تم استغلالها.
  • البيانات البيئية والظرفية: عوامل خارجية يمكن أن تؤثر على الأمن (مثل: أحوال الطقس القاسية، الفعاليات المجاورة، العطلات الرسمية، ساعات الذروة، انقطاع التيار الكهربائي).
  • البيانات السلوكية الآنيّة: البيانات التي يتم جمعها من الكاميرات في الوقت الفعلي (مثل: بطء حركة المرور في منطقة معينة، أو تكرار مرور نفس الشخص في نقطة معينة دون سبب واضح).
  • بيانات الموارد البشرية: تحليل انحرافات الورديات، وساعات العمل الإضافي، ومعدل دوران الموظفين، والتي قد تشير إلى نقاط ضعف تشغيلية.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه البيانات المتنوعة لتحديد العلاقات المعقدة التي قد لا يلاحظها البشر، مما يؤدي إلى إنشاء نموذج تنبؤي.

2. أدوات وتقنيات التنبؤ في الأمن المادي

الأداة/التقنيةالتطبيق في التنبؤ بالحوادثالقيمة الأمنية
تحليل السلوك المتقدم (Behavioral Analytics)يتم تدريب النموذج على السلوكيات “الطبيعية” للموقع. يطلق النظام تنبيهًا عند انحراف السلوكيات الحالية عن هذا المعيار (مثل: التسكع المطول، الجري داخل منطقة مخصصة للمشي، محاولة إخفاء الوجه).الكشف المبكر عن النوايا: يكتشف “التحضير” للجريمة، مثل الاستكشاف أو المراقبة التي يقوم بها شخص ما.
تتبع الاتجاهات والأنماط (Trend & Pattern Recognition)تحليل تكرار الحوادث عبر الزمن (مثلاً: ملاحظة أن محاولات التسلل تزداد في يوم الأربعاء تحديداً بين الساعة 2 فجراً و 4 فجراً).تخصيص الموارد: يسمح للمدير الأمني بتكثيف الدوريات أو زيادة عدد الحراس بشكل استباقي في تلك الساعات المحددة فقط.
التحليل الجغرافي المكاني (Geospatial Analysis)تحديد “النقاط الساخنة” (Hot Spots) في الموقع بناءً على سجلات الحوادث وتوزيع الكاميرات. يوفر خريطة حرارية تُظهر الأماكن الأكثر احتمالية لوقوع حادث.التغطية المُحسّنة: توجيه الحراس لإجراء دوريات إضافية أو نشر موارد إضافية (مثل الإضاءة المؤقتة أو الكاميرات المتنقلة) في تلك المناطق.
التنبؤ بفشل المعدات (Equipment Failure Prediction)تحليل أنماط أداء الأنظمة الأمنية (كاميرات، خوادم، أجهزة استشعار) للتنبؤ باحتمالية تعطلها وشيكاً.الحفاظ على الجاهزية: يسمح لفرق الصيانة بالتدخل قبل تعطل المعدة، مما يمنع خلق فجوة أمنية.

3. آلية الاستجابة للتنبؤ

يجب أن تكون عملية الاستجابة للتنبؤات سريعة ومنظمة:

  1. إصدار التنبؤ (Prediction): يطلق نظام الذكاء الاصطناعي تحذيراً (مثلاً: “احتمالية تسلل عالية بنسبة 75% عند البوابة الخلفية خلال الـ 30 دقيقة القادمة”).
  2. التحقق البشري: يتم تحويل التنبيه فوراً إلى مشغل غرفة المراقبة، الذي يتحقق من اللقطات والبيانات ذات الصلة لتأكيد التهديد.
  3. التدخل الاستباقي: يتم إرسال أقرب حارس إلى النقطة المتوقعة للقيام بدورية أو لإجراء تفتيش مرئي، مما يمنع الجاني المحتمل من اتخاذ الخطوة الأخيرة (مثلما هو الحال في نموذج الشرطة التنبؤية).

4. التحديات الأخلاقية والعملية

على الرغم من فعالية التنبؤ، فإنه يواجه تحديات:

  • جودة البيانات: يعتمد التنبؤ بشكل كامل على جودة البيانات التاريخية؛ إذا كانت البيانات متحيزة أو غير كاملة، ستكون التنبؤات غير دقيقة.
  • التحيز والخوارزميات (Bias): يمكن أن تؤدي النماذج التنبؤية إلى “التحيز العنصري أو الاجتماعي” إذا كانت مدربة على بيانات تظهر أن مناطق معينة كانت هدفًا للشرطة في الماضي، مما يؤدي إلى زيادة المراقبة غير العادلة لتلك المناطق.
  • التكاليف والتعقيد: يتطلب تطبيق هذه الأنظمة خوادم قوية، وبنية تحتية شبكية متطورة، وفريقًا من محللي البيانات الأمنية.

مقالات مشابهة