Videosorveglianza AI: opportunità e tante sfide per gli addetti ai lavori

di Giovanni Villarosa - Laureato in Scienze dell’Intelligence e della Sicurezza, esperto di Sicurezza Fisica per Infrastrutture, CSO e DPO, membro del comitato tecnico-scientifico del CESPIS, Centro Studi Prevenzione, Investigazione e Sicurezza

Installazione for Dummies, spazio di divulgazione dedicato ai professionisti della security, torna periodicamente sullo spinoso e articolato tema della videosorveglianza integrata con potenti algoritmi di videoanalisi, oggi governata sempre più dall’intelligenza artificiale (AI). Un argomento che impone ai professionisti una sempre più attenta analisi, lato cyber security, dei dati personali raccolti nelle registrazioni video e poi archiviati nei server fisici locali e nel cloud disseminato in varie aree UE – e non di rado operativi in zone “franche” Extra UE.

Con la pubblicazione del nuovo paper UE, secondo il quale Bruxelles valuterà l’ipotesi di mettere in stand-by, per il prossimo quinquennio, l’impiego di alcuni sistemi di identificazione biometrica tramite la videosorveglianza intelligente presente nei luoghi pubblici dell’intera Unione, si stanno materializzando interessanti scenari per le crescenti tecnologie video. Una logica artificiale che interfaccerà sempre più l’uomo alla macchina, dove gli algoritmi saranno la costante, il tramite multiplo (giuridico, tecnologico, etico) del collegamento cyber, perché aggregando e analizzando miliardi di dati istantaneamente profileranno comportamenti - preordinando scenari, monetizzando dati ma minacciando pesantemente la nostra libertà, con la loro “intelligenza di plastica”. 

Sistemi integrati biometrici

I professionisti sanno bene come, negli ultimi venti anni, la tecnologia si sia trasformata da semplice codice numerico (PIN) a sistemi integrati di lettura delle impronte digitali, fino a giungere alla attualità della screziatura dell’iride e alla rivoluzione biometrica della geometria del volto e dei vasi - una tecnica infrarossa che ricostruisce graficamente la mappatura dei vasi sanguigni di un essere umano, rilevata da termocamere IR. In buona sostanza: i nostri dati biometrici utilizzati per ricostruire la nostra mappa bio-geometrica, quale informazione univoca, dei vasi interni al singolo volto umano; mappe (dati personali) impiegate come vere impronte digitali facciali, biologicamente univoche.

Machine Learning

Oltre a ciò, il Machine Learning (ML) costituisce un’altra delle tecniche fondamentali nello sviluppo della videosorveglianza governata dalla AI, perché permette ai sistemi video di imparare (autoapprendimento) dai dati già acquisiti, migliorando così le proprie prestazioni nel tempo senza più bisogno di programmazioni sistematiche ad hoc. Nelle applicazioni di sorveglianza gli algoritmi di ML studiano grandi quantità di dati video per identificare schemi, riconoscere oggetti, prevedendo in anticipo possibili potenziali minacce alla sicurezza. E, sfruttando ulteriori tecniche come l’apprendimento supervisionato e non supervisionato e il reinforcement learning, i sistemi video sono in grado di evidenziare anomalie, delineare schemi di movimento, distinguendo le diverse attività, tra azioni normali e sospette. Questo tipo di videosorveglianza si adatta perfettamente agli ambienti in evoluzione, migliorando la precisione nel rilevamento in realtime delle minacce, riducendo i falsi allarmi e contribuendo a soluzioni proattive di security.

Computer vision

Altro settore dell’intelligenza artificiale è la computer vision, mix di algoritmi di deep e machine learning che si occupa dell’addestramento dei computer operativi nel mondo della sorveglianza di sicurezza. L’obiettivo è rendere questi “cervelli elettronici” capaci di “vedere e comprendere” le immagini e i video con le abilità proprie degli esseri umani nel riconoscere oggetti, volti, scene e persino di comprendere cosa stia succedendo all’interno della scena video estrapolando informazioni significative dai flussi video, permettendo così il monitoraggio in tempo reale delle attività, identificando anomalie, accessi non autorizzati, comportamenti sospetti o oggetti lasciati incustoditi, migliorando perciò la consapevolezza situazionale a livello di security.

Le criticità: dati, costi, standard

Nonostante i veloci progressi nelle tecnologie di deep e machine learning, la visione artificiale, l’aumento dei tassi di criminalità e terrorismo, e ancora la crescente domanda di sicurezza, l’espansione delle iniziative delle città digitali (tutti fattori chiave che guidano anche la crescita del mercato), restano però problemi di privacy, e quelli legati alla sicurezza dei dati contenuti all’interno dei sistemi alimentati dall’AI. Altre criticità sono i costi elevati, la complessità dell’implementazione, la mancanza di standardizzazione.

Sull’argomento si è mossa la Commissione Europea predisponendo un dossier preventivo nell’uso della AI applicata alla videosorveglianza dove sono elencate le criticità emerse ad oggi nel perimetro della videoanalisi. Il dossier valuta i possibili rischi, in modo da poter adottare le adeguate contromisure, tanto dal punto di vista legislativo quanto da quello tecnologico, elaborando delle linee guida di indirizzo a prevenzione degli abusi - con relative istruzioni obbligatorie da indicare agli addetti ai lavori (professionisti). Un documento specifico sul prossimo quadro regolatorio che interesserà i settori dell’intelligenza artificiale e della videosorveglianza intelligente e potrebbe includere anche un divieto temporaneo sull’utilizzo di tali tecnologie.

Dunque, considerato quanto detto sin qui, così come il settore industriale ha dovuto rivalutare le proprie procedure per massimizzare e efficientare tutta l’automazione e l’hardware connesso alla galassia IoT, i system integrator nel settore della security dovranno anch’essi ottimizzare al massimo i loro progetti futuri nel campo della videosorveglianza, basati sempre più su piattaforme AI, stabilendo contorni ben definiti sulle applicazioni che dovranno portare avanti nella loro attività professionale. 

In conclusione, l’AI continuerà a rimodellare costantemente il settore della videosorveglianza con ciò che gli analisti definiscono “intelligenza visiva”, portando immense opportunità ma altrettante sfide. Il settore dovrà affrontare questa trasformazione assicurandosi di guidare la crescita con innovazione, integrità e impegno.