Прикладная видеоаналитика. Практическое пособие

— формирование доказательной базы, инициализация служебной проверки по выявленным фактам, привлечение виновных лиц к ответственности.

Из приведенного примера понятно, что речь шла о нарушениях со стороны персонала предприятия, связанного с приемом материалов ненадлежащего качества в сговоре с поставщиками.

Этот пример выбран в связи с тем, что первый, самый важный этап по выявлению аномалий был приведен обезличенно, или, используя терминологию специалистов-профайлеров, без учета «криминального знания», т. к. сам факт заезда на территорию предприятия в определенные дни не может быть идентифицирован как угроза или риск. Еще раз акцентируем внимание на этом моменте с точки зрения психологии мошенника — он тоже просчитывает риски быть разоблаченным, поэтому заведомо старается исключить все демаскирующие признаки, и в первую очередь связанные с оформлением документов.

О психологии мошенничества будет более подробно рассказано в следующих разделах, пока отметим только тот факт, что, как правило, мошеннические действия планируют квалифицированные специалисты, работающие на предприятии не один год, хорошо знающие специфику работы предприятия, осуществляемые контрольные и режимные мероприятия, места установки технических средств охраны. Именно поэтому возможность анализа данных, на которые потенциальный мошенник не обращает внимания или которые не может контролировать, не только важна, но в ряде случаев является единственно возможной для выявления аномалий.

2.4. Методики анализа видеоинформации

Ранее уже отмечалось, что индексация видеоданных является эффективным способом повышения скорости поиска видеоинформации и одним из инструментов верификации данных в процессе анализа. В свою очередь, широкое внедрение технологий машинного зрения и технологий распознавания позволяет использовать обработанные видеоданные как источник информации для учетных систем предприятия и использовать не только в целях обеспечения безопасности, но и для управления логистикой, построения отчетов для различных подразделений организации, может являться источником данных для систем поддержки принятия решений (СППР).

Если обратиться к истории вопроса, длительное время система безопасности предприятия была автономной, аналоговые методы накопления и обработки видеоданных исключали возможность их использования, кроме как в целях визуального мониторинга территории или просмотра видеозаписей. Широкий спектр возможностей для интеграции этого источника информации как в систему СОИ, так и в информационную систему предприятия в целом и СППР в частности, возник после перехода на цифровые способы формирования, передачи и хранения видеоинформации. Естественно, степень интеграции системы безопасности предприятия с иными информационными системами зависит от категории объекта и ограничений по информационной безопасности.

Соответственно, аналитические мероприятия, проводимые специалистом-экспертом, рсуществляются по схожим методикам, которые используются в СППР. Возможно, единственное отличие — это целевая группа получателей информации (как правило, аналитические отчеты в СППР предназначены для топ-менеджеров и затрагивают вопросы бизнес-аналитики и стратегического развития предприятия, отчеты для целей безопасности имеют более прикладной характер и предназначены для лиц, определяющих политику в области оценки рисков, поиска уязвимостей и оперативного управления безопасностью).

Следует отметить, что форма реализации общей информационной модели предприятия не зависит от вида реализации конкретной системы. Типовой набор модулей и иерархия системы будет одинаковой. Пример реализации СППР7 приведен ниже:

Рис. 1. Структура СППР

Основной функциональный набор методик СППР позволяет реализовать:

— формирование консолидированной отчетности,

— многомерный анализ данных (OLAP),

— выявление скрытых закономерностей (Data Mining),

— статистический анализ и прогнозирование временных рядов,

— формирование преднастроенных запросов,

— интеллектуальный поиск (по неполным данным и неформальным запросам).

Точное определение функционалу OLAP дано автором сетевого ресурса «Введение в многомерный анализ»8: «Следует отметить, что OLAP-функциональность может быть реализована различными способами, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая распределенными аналитическими системами, основанными на серверных продуктах. Т. е. OLAP — это не технология, а идеология».

Это определение еще раз подтверждает ранее выдвинутый тезис о возможности использования методов анализа информации для выявления аномалий, которые ранее не рассматривались в контексте прикладных задач обеспечения безопасности.

Кроме того, автором монографии9 рассматривается возможность оперативной обработки информации, полученной от извещателей (датчиков в терминологии автора) с использованием методов многомерного анализа.