EVENT  
New Security Magazine 150 – mei 2019

Hoe breed zetten we de deur open voor AI?

Alia Security Day

Security en artificiële intelligentie zijn de voorbije jaren ware boezemvrienden geworden. AI dringt almaar dieper door in de beveiligingsbranche waar het een wereld opent met eindeloze mogelijkheden en oplossingen. De interesse in wat AI (al) kan en mag, is bijzonder groot. De volgelopen zaal voor het Alia-congres tijdens New Security leverde daarvan het bewijs.

AI zorgt voor een razende vaart in de technologische ontwikkeling, wat op haar beurt dan noopt tot aanpassingen en implementaties van wetten. De kaderwet tot regeling van de private en bijzondere veiligheid is zo’n mooi voorbeeld van reglementering die rekening houdt met nieuwe evoluties. Geneviève Van Der Meeren, directeur controle private veiligheid bij de FOD Binnenlandse Zaken: “Voor de uitvoering en de implementatie van de kaderwet zijn de inspanningen inzake communicatie en vulgarisering van de materie versterkt via de website www.besafe.be, een kosteloze onlinecodificatie van de reglementering, verschillende verklarende fiches en 56 informatie- en opleidingssessies voor een uiteenlopend publiek. Er is ook een voortzetting van de uitvoering van de uitvoeringsbesluiten dankzij twintig gepubliceerde teksten en negen afgewerkte teksten. Daarnaast werden de controles op het terrein opgevoerd.” Tussen 1 februari en 31 december 2018 waren er 1.152 controles. Van de 2.897 gecontroleerde natuurlijke personen waren er 486 in overtreding (16,77 %). “Voor alle duidelijkheid: we willen niet alleen bestraffen, maar ook responsabiliseren door de betrokkenen zaken aan te leren en te coachen. Daarom zijn samenwerkingen en partnerschappen belangrijk.” Uit samenwerkingen is onder meer dit ontstaan: Civil Cyber Active Defense (strijdt tegen cyberdreiging door een onderlinge verdeling van het potentieel van bestaande modems en een analyse van de gegevens via AI).

AI-lab

Sinds 1983 beschikt de VUB over een eigen AI-laboratorium. “De meest elementaire vorm van AI dateert van kort na de Tweede Wereldoorlog”, vertelt Johan Loeckx van het VUB Artificial Intelligence Lab. “Intussen heeft AI al verschillende ontwikkelingen doorgemaakt. Van manuele codering (als-dan-regels) over formaliserende intelligentie (op een gestructureerde wijze herformuleren) over leren uit data (statistische patronen ontdekken) naar de komende golf van leren uit interactie (via beloning leren welke beslissingen te maken). Voor die laatste golf is dit belangrijk bij de ontwikkeling: beschrijven van wat goed of slecht is gedaan, voorspellen in de vorm van wat-als-scenario’s en voorschrijven van wat er vervolgens moet gebeuren.”

Slimme camera’s

Voorspellen, dat zullen ook de slimme beveiligingscamera’s beter en beter kunnen. Bij de huidige intelligente camera’s gebeurt de analyse door het gebruik van basisberekeningen, soms met verfijnde algoritmen, soms in combinatie met databases. Denk aan onder meer bewegingsherkenning, het tellen van mensen, gezichtsherkenning, herkenning en classificatie van objecten. “De slimme camera verwerkt beelden tot data”, legt Nico Wuyts van ARAS Security uit. “Door het beeld te begrijpen worden er gegevens gegenereerd, gestructureerd en beheerd waardoor de camerabewaking slim wordt en lijkt autonome beslissingen te nemen. In de toekomst zullen de slimme camera’s kunnen waarnemen, begrijpen, nieuwe en onverwachte problemen oplossen, en leren en aanpassen. Dat op basis van visuele intelligentie.”

Drones

Net als AI is ook dronetechnologie in volle opmars. “In 2018 zijn meer dan duizend extra dronegerelateerde jobs gecreëerd op de arbeidsmarkt. Die jobs staan zelfs in de top tien van de banen van de toekomst”, verklaart Wim De Schutter van Noordzee Drones. “Commercieel dronegebruik is goed voor een omzet van ruim 400 miljoen euro. Het is de op een na snelst groeiende technologie na de smartphone. De kwaliteit van de camera’s wordt beter en almaar compacter. De drones zelf worden performanter in gebruik en ‘slimmer’. Daardoor zijn drones in alle takken van de industrie en voor orde- en hulpdiensten inzetbaar.”

Inlichtingenbronnen

Bij risicoanalyse vormen data een essentieel bestanddeel. Daarbij is het belangrijk dat het beveiligingsprogramma gevrijwaard blijft van zowel preventieve als voorspellende verdenkingsindicatoren. Als organisatie de juiste intelligente bron(nen) kiezen voor big data en AI is zeer bepalend voor het gewenste resultaat. Stephan Van Hauwe van OpSeC: “Het internet, het zichtbare net, bundelt slechts 5% van de info. Het deep web en het dark net bevatten 95% van alle data.” Waar vinden organisaties hun big data of AI-voeding? “80% op het internet, waarvan 55% via HUMINT of HUMan INTelligence (unieke info verzamelen via interactie met een speciaal geselecteerd persoon, nvdr.) en 25% via OSINT of Open Source Intelligence (methode om info en inlichtingen via openbare bronnen te verzamelen, nvdr.) en SOCMINT of Social Media Intelligence (inlichtingen die op de socialemediakanalen worden verzameld, nvdr.). Op het deep web is SIGMINT of Signals Intelligence (gegevens verzameld door onderschepping van elektronische signalen, nvdr.) goed voor 15%. De overige 5% vindt men op het dark net via GOVINT of overheidsinlichtingen.”

Weifelende brandpreventiesector

De voorspellende kracht van AI kan ook een troef betekenen bij brandpreventie. Al zijn die toepassingen ervan nog miniem. “Wellicht omdat de preventie eerst en vooral zekerheden wil, terwijl AI zich baseert op kansberekeningspercentages”, legt Alain Verhoyen van ANPI uit. “Maar er zijn voorbeelden dat AI wel haar meerwaarde bewijst: bij de voorspelling van bosbranden op basis van het weer en voor massa-evacuaties. Behalve trends richting AI, staan er ook enkele projecten in de steigers. Een daarvan is AUDREY, Assistant for Understanding Data through Reasoning, Extraction, and Synthesis. Een ander project maakt branddetectie mogelijk op basis van multicriteria en multiscenario’s via verschillende sensoren.”

Smart buildings

Terwijl de brandpreventiesector er nog grotendeels bedachtzaam mee omspringt, is AI het kloppende hart van smart buildings waarin machine learning en deep learning de plak zwaaien. “Big data en gecentraliseerde intelligentie zijn essentieel”, laat Jean-Michel Verhulst van Bezonia weten. Bezonia is een controleplatform dat alle connectiviteitstechnologieën en automatiseringsprotocollen verenigt in gebouwen en leefruimtes voor zowel professioneel als privégebruik. “Globale kunstmatige intelligentie in gebouwen steunt op dashboarding, machine learning en het gebruik van de data. Maar daarvoor moet men uiteraard eerst bepalen wat men wil gerealiseerd zien.”

De AI-zintuigen

Net zoals een mens, kan ook AI pas optimaal functioneren als men haar ‘zintuigen’ aanspreekt. “De multisensortechnologie, bijvoorbeeld gebruikt voor bulletproof dronedetectie, werkt zoals onze zintuigen”, verduidelijkt Stefaan Joos van JST Security. “Ze hebben de functies van onze ogen, oren en neus. De 3D-radar ziet de exacte locatie en hoogte van de drone. De acht microfoons horen de drone en duiden de locatie aan. De RF-sensor detecteert de signalen tussen de afstandsbediening en de drone. Daarnaast is het toestel uitgerust met een verificatiecamera: wanneer de drone is gedetecteerd zal de camera zich ernaartoe richten. De server, de sensor fusion, kan je beschouwen als onze hersenen. Die doet alle zintuigen met elkaar praten en samenwerken.”

Alleen zintuigen om efficiënt te proeven en te voelen ontbreken voorlopig nog om AI compleet te maken. Of wordt dat de volgende stap in de AI-ontwikkeling?

Door Gianni D’Angelo

Foto’s Alia Security

http://aliasecurity.eu/nl/home/