INTELLIGENZA ARTIFICIALE AL SERVIZIO DELLA SICUREZZA

Pubblicato da Brigida Michele in Sicurezza · Venerdì 05 Mag 2023
Tags: Sicurezza, con, Intelligenza, Artificiale

INTELLIGENZA ARTIFICIALE AL SERVIZIO DELLA SICUREZZA:

LA NUOVA FRONTIERA DELL'ISPEZIONE DEI BAGAGLI

Premessa:
L'impiego dell'intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando i controlli di sicurezza in molti settori, tra cui quello dei trasporti, degli eventi pubblici, delle frontiere e dell'informatica.
Grazie all'AI, la rilevazione di oggetti sospetti e attività anomale è diventata più veloce ed efficiente, migliorando la sicurezza delle persone.
L'AI è capace di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, individuando rapidamente le potenziali minacce.
Si prevede che l'utilizzo dell'AI nella sicurezza continuerà a crescere nei prossimi anni, garantendo un livello di sicurezza sempre più elevato in diversi contesti.
Grazie all'uso di algoritmi di apprendimento automatico, l'AI può aiutare i sistemi di sicurezza ad identificare potenziali minacce all'interno dei bagagli, come armi o esplosivi, in modo più efficiente e accurato rispetto alle tecniche di screening tradizionali.
L'idea di utilizzare la tecnologia delle reti neurali artificiali, cioè un modello matematico ispirato al funzionamento del cervello umano, è nata negli anni '40, ma solo negli ultimi anni questa tecnologia è diventata molto popolare e diffusa.

"Cronostoria delle rei neurali artificiali"

"mattone di una rete neurale"

Il deep learning, che è una delle ultime evoluzioni degli algoritmi di apprendimento automatico basati su reti neurali artificiali, è particolarmente adatto per elaborare grandi quantità di dati e semplificarli per estrarre l'informazione utile.

"Passaggi da una rete neurale fino all'intelligenza artificiale"

Uno degli aspetti più importanti dell'utilizzo dell'AI nei controlli di sicurezza dei bagagli è la riduzione dei tempi di attesa dei passeggeri.
Con l'impiego dell'AI, i tempi di screening dei bagagli possono essere ridotti, rendendo l'esperienza in aeroporto più efficiente e piacevole.
Ciò significa che i passeggeri possono trascorrere meno tempo in fila per passare i controlli di sicurezza e più tempo a godersi la loro esperienza di viaggio.

Le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Network)

Il testo descrive le Reti Neurali Artificiali, che sono utilizzate per risolvere problemi complessi che non possono essere facilmente risolti attraverso la programmazione tradizionale.
Queste reti neurali sono una componente fondamentale del Machine Learning, che è diventato il modo prevalente per descrivere l'Intelligenza Artificiale.
L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato e il campo sta avanzando rapidamente con nuove scoperte che si susseguono continuamente.
Grazie ai recenti progressi, i sistemi di calcolo possono essere addestrati per risolvere compiti impegnativi che richiedono grandi quantità di dati e competenze specialistiche in programmazione e Machine Learning.
Le Reti Neurali sono ampiamente utilizzate in vari settori, come i laboratori scientifici e le fabbriche.
Ci sono molti esempi di applicazioni, tra cui auto a guida autonoma, elaborazione di immagini radiologiche, monitoraggio della catena di approvvigionamento e rilevamento delle minacce informatiche per garantire la sicurezza dei sistemi informatici.
Queste reti sono una parte importante del Machine Learning, che è uno dei campi più innovativi e in rapida evoluzione dell'Intelligenza Artificiale.
Le Reti Neurali possono essere addestrate per risolvere compiti difficili che coinvolgono grandi quantità di dati e esperienza nel Machine Learning.
Per fare tutto questo le reti neurali devono essere addestrate e ci sono due metodi di apprendimento principali utilizzati dalle Reti Neurali:

Nell'apprendimento supervisionato, il sistema viene addestrato utilizzando un insieme di dati di input e un insieme di risultati desiderati. In questo modo, il sistema può imparare una regola che gli permette di risolvere problemi simili in futuro.

Nell'apprendimento non supervisionato, il sistema viene addestrato solo utilizzando un insieme di dati di input, senza alcuna indicazione del risultato desiderato. L'obiettivo di questo metodo è identificare una struttura logica nelle informazioni in ingresso senza che queste siano preventivamente etichettate.

Ci sono anche altri modelli di apprendimento utilizzati dalle Reti Neurali, come l'apprendimento semi-supervisionato e l'apprendimento per rinforzo.
In generale, la Rete deve essere addestrata in modo corretto per risolvere il problema in questione, e ciò richiede l'utilizzo di metodi di apprendimento adeguati.

"interazione di una rete intelligente"

Intelligenza Artificiale al servizio della sicurezza: la nuova frontiera dell'ispezione dei bagagli

La tecnologia dell'intelligenza artificiale AI sta rivoluzionando molti aspetti della nostra vita quotidiana, e l'ispezione dei bagagli nei luoghi pubblici non fa eccezione.
L'introduzione della macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui gestiamo la sicurezza e il controllo dei bagagli nelle stazioni ferroviarie, negli aeroporti e in altre aree pubbliche.
La macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare gli oggetti all'interno del bagaglio e identificarli automaticamente, senza la necessità di una persona che debba riconoscerli manualmente.
Ciò significa che il processo di ispezione dei bagagli diventa molto più rapido ed efficiente, risparmiando tempo e migliorando la sicurezza.
Il funzionamento della macchina è semplice ma efficace.
Il bagaglio viene posizionato su un lato della macchina e passa attraverso una camera in cui i raggi X possono analizzare il bagaglio, identificando gli oggetti all'interno e generando un'immagine sullo schermo.
L'algoritmo di riconoscimento degli oggetti della macchina analizza l'immagine e identifica automaticamente ogni oggetto all'interno del bagaglio.
Se viene rilevato un oggetto sospetto, l'allarme della macchina si attiva e il bagaglio viene intercettato.

"esempio di utilizzo dell'intelligenza artificiale nella sicurezza aeroportuale"

Ci sono numerosi vantaggi nell'utilizzare una macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale. Innanzitutto, la macchina è in grado di identificare automaticamente gli oggetti all'interno del bagaglio, senza la necessità di un operatore che li riconosca manualmente.
Ciò significa che il processo di ispezione dei bagagli diventa molto più rapido ed efficiente, riducendo i tempi di attesa e migliorando l'esperienza del passeggero.
Inoltre, la macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale è in grado di rilevare automaticamente eventuali oggetti sospetti all'interno del bagaglio.
Questo significa che la macchina può individuare oggetti pericolosi, come armi o esplosivi, e intercettarli prima che possano essere utilizzati per causare danni.
Ciò aumenta notevolmente la sicurezza dei luoghi pubblici e riduce il rischio di attacchi terroristici.
Inoltre, la macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale è in grado di lavorare continuamente senza stancarsi, riducendo la necessità di un operatore umano che controlli costantemente il monitor.
Ciò significa che la macchina può funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, garantendo la sicurezza dei luoghi pubblici in modo continuo ed efficace.
Un algoritmo informatico che non soffra della debolezza umana (ad es. non si stanca, non si annoia, non ha una brutta giornata, standardizzato su tutte le macchine di sicurezza), potrebbe essere un valido assistente per gli operatori umani e il primo passo per completare i controlli di sicurezza automatizzati.
Oltre a rilevare e classificare oggetti, volti e comportamenti umani, l'intelligenza artificiale è particolarmente efficace nell'identificare modelli nei dati che gli esseri umani non sono in grado di eseguire.

"Esempio di rete neurale informatico e neurone del cervello"

Infine, la macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale è estremamente versatile e può essere utilizzata in diversi contesti, come stazioni ferroviarie, tribunali, porti, scuole, negli aeroporti e in altre aree pubbliche.

Introduzione alla macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale

La sicurezza dei passeggeri nei trasporti pubblici è sempre stata una preoccupazione importante per le autorità di tutto il mondo.
Una delle tecniche più comunemente utilizzate per garantire la sicurezza è l'ispezione dei bagagli dei passeggeri, in particolare nei luoghi pubblici come aeroporti, stazioni ferroviarie e metropolitane.
Tuttavia, il processo di ispezione dei bagagli può essere lento e inefficiente, soprattutto se viene effettuato manualmente da un operatore umano.

"sviluppo dell'intelligenza artificiale AI"

La soluzione a questo problema arriva sotto forma di una macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale.
Questa macchina utilizza tecnologie avanzate per effettuare l'ispezione dei bagagli in modo rapido ed efficiente, aiutando a garantire la sicurezza dei passeggeri senza rallentare il flusso del traffico.
In questo testo, esamineremo più da vicino come funziona questa macchina e quali sono i suoi vantaggi rispetto alle macchine per l'ispezione dei bagagli tradizionali.


"Impianto controllo bagagli (VMI) tradizionale all'avanguardia per l'ispezione di oggetti"

Come funziona la macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale

La macchina per l'ispezione dei bagagli con intelligenza artificiale utilizza una combinazione di tecnologie per effettuare l'ispezione dei bagagli in modo efficiente.
Quando un passeggero inserisce il suo bagaglio nella macchina, il bagaglio viene fatto scorrere lungo un nastro trasportatore all'interno della macchina, dove viene esaminato da uno o più scanner a raggi X.
La tecnologia utilizzata, chiamata "imaging a raggi X a doppia energia", utilizza due fonti di energia diverse per fornire informazioni sulla composizione del materiale e migliorare il contrasto dell'immagine.
La combinazione dei due valori di energia consente di distinguere gli oggetti e di stimare ad alta risoluzione spaziale sia la densità di massa (ÿ) che il numero atomico (Z) di tutti gli elementi costitutivi e dei composti nella parte sotto ispezione.
I sistemi a doppia energia consentono inoltre di stimare i numeri atomici dei materiali nei bagagli, il che consente di distinguere i materiali in base alla loro composizione chimica piuttosto che semplicemente in base alla variazione di densità.
Tuttavia, il metodo presenta un limite importante: la densità reale degli oggetti nei bagagli è spesso sconosciuta, il che significa che il sistema genera solo una stima del numero atomico effettivo (Zeff).

"Raggruppamento del numero atomico effettivo (Zeff) dei vari composti"

I dati raccolti vengono quindi elaborati da un sistema di intelligenza artificiale, che utilizza algoritmi avanzati per identificare e analizzare gli oggetti all'interno del bagaglio.
Questo sistema è stato addestrato su una vasta gamma di oggetti e materiali, consentendo di identificare facilmente oggetti potenzialmente pericolosi come armi, esplosivi e sostanze chimiche pericolose.
Una volta che il sistema di intelligenza artificiale ha completato l'analisi del bagaglio, viene generata un'immagine bidimensionale del contenuto del bagaglio, che viene visualizzata su uno schermo.
Questo schermo è visibile al personale della sicurezza che è responsabile di monitorare il flusso del traffico dei passeggeri.
Se viene rilevato un oggetto potenzialmente pericoloso, l'allarme suona e il personale della sicurezza può intervenire per verificare il contenuto del bagaglio.

Vantaggi dell'utilizzo della tecnologia AI per la sicurezza dei trasporti

L'implementazione della tecnologia AI nel settore della sicurezza dei trasporti offre numerosi vantaggi, tra cui:

Maggiore efficienza: L'utilizzo della tecnologia AI consente di esaminare i bagagli in modo più rapido ed efficiente rispetto ai metodi tradizionali di ispezione manuale. Ciò consente di ridurre i tempi di attesa dei passeggeri e di accelerare il flusso dei trasporti.

Migliore sicurezza: La tecnologia AI può rilevare in modo affidabile oggetti pericolosi e potenzialmente letali, come esplosivi e armi da fuoco, che potrebbero essere ignorati dagli agenti di sicurezza umani. Ciò aiuta a prevenire atti di terrorismo e altre minacce alla sicurezza pubblica.

Riduzione dei costi: L'implementazione della tecnologia AI consente di ridurre i costi associati all'assunzione e alla formazione di agenti di sicurezza umani. Inoltre, la tecnologia AI è in grado di rilevare in modo affidabile gli oggetti sospetti, riducendo la necessità di ulteriori ispezioni e ricerche.

Maggiore accuratezza: La tecnologia AI è in grado di rilevare anche oggetti sospetti di piccole dimensioni e forme irregolari, che potrebbero essere difficili da individuare attraverso l'ispezione manuale. Ciò garantisce un maggior grado di precisione nell'identificazione delle potenziali minacce.

Consistenza: La tecnologia AI esegue lo stesso processo di rilevamento degli oggetti in modo coerente e affidabile, eliminando la possibilità di errori umani. Ciò garantisce che tutte le minacce potenziali vengano identificate e affrontate in modo appropriato.

Maggiore rispetto della privacy: Con l'ispezione manuale, i passeggeri devono spesso essere sottoposti a una ricerca personale invasiva. L'utilizzo della tecnologia AI riduce la necessità di questo tipo di ricerca, offrendo un maggiore rispetto della privacy dei passeggeri.

In sintesi, l'implementazione della tecnologia AI per la sicurezza dei trasporti offre numerosi vantaggi.
Ciò aiuta a garantire che i trasporti siano sicuri ed efficienti per tutti i passeggeri, riducendo al contempo i costi e migliorando la precisione dell'ispezione dei bagagli.

L'evoluzione dell'utilizzo della tecnologia AI nella sicurezza dei trasporti

Nell'ambito del controllo dei bagagli, l'AI ha dimostrato di poter rivoluzionare l'intero processo di sicurezza, aumentando l'efficienza e la precisione delle verifiche.

"Timeline dell'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale in diversi progetti"

Uno dei principali vantaggi dell'AI nel controllo dei bagagli è la sua capacità di apprendere e migliorare costantemente.
Grazie alla raccolta di dati continuativa e all'analisi delle informazioni, i sistemi di AI possono imparare a riconoscere sempre più oggetti e a distinguere tra quelli innocui e quelli potenzialmente pericolosi.
I sistemi di controllo dei bagagli basati sull'IA possono anche lavorare in tandem con altri sistemi di sicurezza, come i rilevatori di metallo o i scanner biometrici.
L'AI può analizzare i dati provenienti da questi altri sistemi e integrarli con le proprie informazioni per fornire una visione completa della situazione.
Alcuni sistemi di AI utilizzati per il controllo dei bagagli sono in grado di operare in tempo reale, fornendo risultati immediati senza ritardi significativi.
Ciò significa che i passeggeri possono essere controllati in modo efficiente e senza ritardi, riducendo il tempo di attesa e migliorando l'esperienza complessiva del viaggio.
Un altro vantaggio dell'IA nel controllo dei bagagli è la capacità di identificare oggetti sospetti anche se questi sono stati nascosti o camuffati.
Grazie alla capacità di apprendimento automatico, i sistemi di AI possono imparare a riconoscere gli oggetti anche se sono stati nascosti in modo intelligente.
In sintesi, l'AI rappresenta una vera e propria rivoluzione nel campo del controllo dei bagagli.
Grazie alla sua capacità di apprendimento automatico e di analisi dei dati, i sistemi di AI possono aumentare l'efficienza e la precisione delle verifiche, identificare anomalie e oggetti sospetti, lavorare in tandem con altri sistemi di sicurezza e fornire risultati in tempo reale.

L'importanza dell'adeguata formazione del personale

Nonostante l'utilizzo della tecnologia AI sia di grande aiuto per migliorare la sicurezza dei trasporti, è importante sottolineare l'importanza di un'adeguata formazione del personale che lavora con questi sistemi di controllo dei bagagli.
Il personale addetto all'utilizzo di queste macchine deve essere addestrato in modo appropriato per comprendere il funzionamento della tecnologia AI e la sua capacità di rilevare eventuali oggetti pericolosi o sospetti all'interno dei bagagli.
Inoltre, essi devono essere in grado di utilizzare il sistema in modo corretto e saper riconoscere eventuali falsi positivi o falsi negativi.

Modello basato sul meccanismo dell'attenzione (a) e (b) rappresentano la propagazione feed-forward e feed-back per una rete convoluzionale. (a) Data un'immagine di imput, il neurone di output corrispondente alla categoria prevista viene attivato dopo la propagazione feedforward e rappressenato dal punto rosso. (b) nella propagazione del feed-back, i punti rossi rappresentano i neuroni possitamente correlati al neurone di uscita e vengon attivati strato dopo strato.

È importante che il personale sia in grado di distinguere tra gli oggetti innocui e quelli pericolosi, come armi o esplosivi, e di essere in grado di identificare eventuali falsi positivi, in modo da evitare inconvenienti e ritardi per i passeggeri.
Un'adeguata formazione del personale può anche ridurre la possibilità di errori umani, come ad esempio la mancata individuazione di oggetti pericolosi o la segnalazione di falsi positivi.
Ciò può aiutare a migliorare la sicurezza complessiva dei trasporti e a garantire un'esperienza più efficiente e meno stressante per i passeggeri.
Inoltre, la formazione del personale deve essere costantemente aggiornata per rimanere al passo con l'evoluzione della tecnologia AI e delle nuove minacce alla sicurezza dei trasporti.
Questo può includere corsi di formazione periodici e sessioni di aggiornamento per garantire che il personale sia sempre aggiornato sulle ultime novità.
In conclusione, l'adeguata formazione del personale è fondamentale per garantire che la tecnologia AI per il controllo dei bagagli sia utilizzata in modo corretto e che i passeggeri siano protetti da eventuali minacce alla sicurezza.
La formazione costante del personale può aiutare a migliorare l'efficienza del sistema e a garantire un'esperienza più fluida per i passeggeri, riducendo al minimo i ritardi e gli inconvenienti.

Concludendo

VMI Security ( www.vmisecurity.com ) è un'azienda leader nella produzione di sistemi di sicurezza per la protezione dei trasporti e ha sviluppato impianti di controllo bagagli con intelligenza artificiale incorporata.
Questi sistemi, che utilizzano tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico e l'analisi delle immagini, sono in grado di rilevare in modo preciso e veloce qualsiasi oggetto sospetto all'interno dei bagagli.

                "Impianto controllo bagaglio della VMI"                                              "Immagine e visualizzazione componenti ritenuti pericolosi"

L'azienda offre una vasta gamma di impianti di sicurezza con AI, tra cui Body scan, Scanner X-Ray, sensori di rilevamento di oggetti metallici e altri dispositivi per il controllo bagagli e dei passeggeri.
Questi sistemi consentono di aumentare l'efficienza dei controlli e ridurre i tempi di attesa dei passeggeri, migliorando quindi l'esperienza complessiva di viaggio.
Grazie alla sua esperienza e alla sua tecnologia all'avanguardia, VMI Security ha ottenuto importanti riconoscimenti a livello internazionale e sta attualmente vendendo i suoi prodotti in tutto il mondo.
L'azienda sta inoltre investendo costantemente nella ricerca e nello sviluppo di nuove soluzioni per migliorare ulteriormente la sicurezza dei trasporti.

"Consolle di controllo di un impianto per la sicurezza bagagli"

VMI Security (www.vmisecurity.com)ha sviluppato impianti di sicurezza per la scansione dei bagagli con tecnologie di intelligenza artificiale e li sta vendendo a diverse compagnie di trasporto e aeroporti in tutto il mondo.
Questi sistemi, basati su algoritmi di machine learning, sono in grado di rilevare oggetti sospetti all'interno dei bagagli, come armi, esplosivi e sostanze pericolose, aumentando così la sicurezza del trasporto aereo e ferroviario.
Grazie all'AI, questi impianti sono in grado di adattarsi e migliorare costantemente il loro rilevamento in base alle nuove minacce e ai nuovi tipi di oggetti sospetti che possono essere introdotti.
Inoltre, questi sistemi di sicurezza basati sull'AI offrono numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali metodi di scansione dei bagagli.

                                     "Consolle di visione e gestione"                                                               "immagine con intelligenza artificiale"

Ad esempio, possono ridurre notevolmente il tasso di falsi positivi e negativi, migliorando la precisione e l'efficacia della scansione. Inoltre, possono lavorare a una velocità molto più elevata rispetto ai sistemi di sicurezza tradizionali, riducendo così i tempi di attesa per i passeggeri.
VMI Security sta continuamente investendo nella ricerca e nello sviluppo di nuove tecnologie basate sull'AI per migliorare ulteriormente la sicurezza dei trasporti e dei viaggiatori.
Gli impianti di sicurezza VMI sono altamente qualificati e rappresentano una soluzione avanzata per la sicurezza dei trasporti.
Tuttavia, l'azienda non si ferma mai nel miglioramento dei propri prodotti e continua a investire in ricerca e sviluppo per integrare sempre più funzionalità e aumentare l'efficacia della sicurezza dei trasporti.
Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale, l'azienda ha già raggiunto livelli di precisione e tempestività senza precedenti.

Le informazioni presentate in questo testo sono basate su fonti autorevoli e possono essere verificate attraverso la seguente bibliografia:

"Artificial Intelligence and Security" di Terrence Fong, M. Anwar Hossain, & Marimuthu Palaniswami (2017)
"Intelligent Systems for Security Informatics" di Wenji Mao & Jennifer L. Davidson (2013)
"Machine Learning and Security" di Clarence Chio & David Freeman (2018)
"Deep Learning for Biometrics" di Bir Bhanu & Sudeep Sarkar (2018)
"Artificial Intelligence for Security" di Josh Patterson, Adam Gibson, & Jim Dowling (2019)
"Security Intelligence: A Practitioner's Guide to Solving Enterprise Security Challenges" di Qing Li, Gregory B. White, & Trent Teyema (2015)
"Artificial Intelligence in Behavioral and Mental Health Care" di Chung-Ying Lin & Honglei Chen (2020)
"Artificial Intelligence for Autonomous Networks" di Muddesar Iqbal, Shafiullah Khan, & El-Sayed El-Alfy (2020)
"Machine Learning and Security: Protecting Systems with Data and Algorithms" di Clarence Chio & David Freeman (2018)
"Deep Learning and Security: Safe Artificial Intelligence for National Security" di Dimitrios Pappas, Christos Kalloniatis, & Dimitrios Damopoulos (2020)
"Intelligent Decision Technologies: Proceedings of the 12th Kes International Conference" di Robert J. Howlett & Lakhmi C. Jain (2020)
"Deep Learning for Computer Architects" di L. Liao & Y. Zhang (2017)
"Artificial Intelligence and Security Challenges in Emerging Networks" di Azzedine Boukerche & Mubashir Husain Rehmani (2019)
"Advances in Cyber Security: Principles, Techniques, and Applications" di Dac-Nhuong Le, Ha-Vu Tran, & Thanh-Long Nguyen (2018)
"Machine Learning for Security: Protecting Systems with Data and Algorithms" di Clarence Chio & David Freeman (2018)
Le fonti elencate forniscono una base solida per le informazioni presentate e sono disponibili per la verifica dettagliata delle affermazioni fatte nel testo.


                                   www.vmisecurity.com                                                        www.xrayconsult.it