Розумний штучний інтелект у дії: порівняння периферийних і хмарних обчислень у відеонагляді

Автори: Катерина Балабанова, 3dEYE, та Саша Кайлау, OneTel Security

Опубліковано у випуску журналу DISPATCH за осінь 2024 року — квартального видання Асоціації моніторингу (The Monitoring Association)

Основні переваги та недоліки хмарного штучного інтелекту та периферійного штучного інтелекту (Edge AI)

Питання безпеки

Однією з найважливіших переваг хмарного ШІ порівняно з периферійним ШІ є безпека. Хмарні платформи, які використовуються для масштабного відеомоніторингу, такі як AWS, Google або Azure, використовують надійну інфраструктуру з розширеними протоколами безпеки. Вони включають шифрування, багатофакторну автентифікацію та регулярні оновлення для захисту від нових загроз. Централізація даних у хмарі гарантує, що відеопотоки в реальному часі, архіви та журнали подій незмінно захищені відповідно до найвищих стандартів безпеки.

Переваги хмарного ШІ:

• Мінімальна поверхня атак на периферії

• Відсутність фізичних серверів, які потребують захисту

• Відсутність пристроїв типу «чорна скринька» в локальній мережі, які можуть бути скомпрометовані

• Зашифровані з’єднання безпосередньо з хмарою усувають потребу в перенаправленні портів, брандмауерах або вразливих пристроях

• Відповідальність за безпеку проекту переноситься з локального ІТ-персоналу на хмарного провайдера

• Централізовані оновлення програмного забезпечення та патчі безпеки

• Централізований моніторинг та виявлення аномалій за допомогою ШІ

• Централізоване управління доступом та ідентифікацією (IAM)

• Наскрізне шифрування даних (наприклад, за стандартами AWS)

• Гнучке шифрування KMS для користувацьких ключів захисту даних

• Висока надійність зберігання даних (наприклад, AWS S3 забезпечує надійність на рівні 9 дев’яток — 11 9s)

• Комплексна підтримка відповідності нормативним вимогам

Недоліки хмарного ШІ:

• Поточні витрати, пов’язані зі зберіганням даних у хмарі

• Потреба у достатній пропускній здатності мережі для завантаження та вивантаження великих масивів даних

Виклики та обмеження периферійного ШІ (Edge AI)

Периферійні пристрої, хоча й здатні здійснювати локальну обробку, мають обмеження через обмежені обчислювальні ресурси. Ці ресурси мають розподілятися між такими завданнями, як архівація, декодування, потокове передавання та обробка за допомогою ШІ, що часто призводить до компромісів:

• Обмежений розмір і складність моделей ШІ

• Зменшена кількість модулів ШІ, які можуть працювати одночасно

• Обмеження на обсяг відео, що обробляється одночасно

Крім того, периферійні пристрої зі ШІ часто вимагають частих оновлень для підтримки нових, більш обчислювально інтенсивних моделей ШІ. Вони також створюють значне ІТ-навантаження:

• Периферійні пристрої мають подібну до локальних серверів поверхню атак, але позбавлені ІT-прозорості, що робить їх «чорними скриньками».

• У разі компрометації ІТ-персонал може не мати жодного способу контролювати проблему або навіть виявити її.

• Установки на базі багатьох локацій збільшують навантаження на ІТ-команди, вимагаючи окремих мереж, брандмауерів і систем моніторингу для кожного периферійного пристрою.

«Здатність хмарного ШІ обробляти величезні обсяги даних у реальному часі докорінно змінює підхід до відеомоніторингу».

Масштагованість та гнучкість

Хмарні платформи зі ШІ розроблені з урахуванням можливості масштабування, що робить їх ідеальними для масштабного відеомоніторингу. На відміну від периферійних пристроїв, які обмежені апаратним забезпеченням, хмарні системи можуть нарощувати обчислювальну потужність і ємність сховища зі зростанням попиту.

З розвитком можливостей ШІ, особливо в галузі комп’ютерного зору та великих мовних моделей (LLMs), хмарний ШІ без зусиль справляється зі все більш складними сценаріями.Ця масштаبність є критично важливою для моніторингу додатків, які мають обробляти обсяги даних, що постійно зростають, без зниження продуктивності.

Ключові фактори зростання, що зумовлюють впровадження хмарного штучного інтелекту:

• Прогнозується, що кількість встановлених камер безпеки зросте з 1,2 мільярда до 2 мільярдів до 2030 року.

• Ринок моніторингу сигналізації вартістю 100 мільярдів доларів переходить на камери з підключенням до хмари.

• Ринок відеоспостереження як послуги (VSaaS) стрімко зростає: <щорічне зростання кількості підключених до хмари камер становить strong id="">30%>.

Оскільки штучний інтелект продовжує експоненціально розвиватися, масштабованість, гнучкість і підвищена безпека хмарного ШІ роблять його оптимальним вибором для рішень відеобезпеки.

‍