顯示解決方案在安全運營中心(SOC)中扮演著關鍵角色，它為個人和團隊提供了所需的顯示屏幕，以可視化并共享當今SOC所需的多個數據源。

安全運營中心(SOC)

每個SOC都具有物理和虛擬的多個源和輸入，所有這些源和輸入都為操作員提供了許多數據點，以提供最高級別的物理和網絡安全，包括監視攝像頭、訪問控制和物理安全警報系統，以及用于網絡安全應用程序的儀表板和Web應用程序。

當今技術和計算能力的進步，不僅通過向SOC添加數百個(甚至數千個)更多的數據點，使安全系統具有更高的可伸縮性，而且數據輸入的速度也大大提高了。

準確的監控

這使監視和監控變得更加準確和有效，但對操作員來說也更具挑戰性，因為他們無法以反應性的方式實際監視數百甚至數千個攝像機、儀表板、呼叫等。

為了使SOC中的操作員能夠以較少的被動方式緩解事件并采取有意義的行動，需要精簡可操作的數據。這將確保SOC中的操作員真正具有態勢感知。態勢感知是有效決策的關鍵基礎。最簡單的形式是“它知道發生了什么”。

缺乏態勢感知通常是決策不力和人為錯誤導致事故的主要因素之一。

實現“真實”的態勢感知

態勢感知不僅是已經發生的事情，而且是接下來可能發生的事情，并且要實現“真正的”態勢感知，需要結合可行的數據以及在正確的時間將信息或數據傳遞給正確的人的能力。

在這里，可視化平臺(稱為可視化網絡平臺)既提供資產態勢，又提供對計算機視覺和AI的支持，可以幫助SOC實現真正的態勢感知

計算機視覺和AI技術的作用

主動態勢感知是指實時分析進入SOC的數據，然后將其實時呈現給決策者和關鍵利益相關者的操作員，以進行可視化顯示。

計算機視覺是人工智能的一個領域，它訓練計算機解釋和理解數字圖像和視頻。這是一種使人類視覺系統也可以執行的任務自動化的方法，即從單個圖像或一系列圖像中自動提取、分析和理解有用信息。

計算機視覺可以為各種類型的操作中心提供大量潛在的價值。這里有些例子：

• 人臉識別：人臉檢測算法可用于過濾和識別個人。
• 生物特征識別系統：AI可以應用于生物特征描述，例如指紋、虹膜和面部匹配。
• 監控：計算機視覺支持物聯網攝像頭，攝像頭用于監視可能與安全性和安全性有關的任何類型的活動和運動，無論是在工作安全還是物理安全方面。
• 智慧城市：基于CCTV數據的分析，可以通過定量、客觀和自動管理資源使用情況(停車場、道路、公共廣場等)來使用AI和計算機視覺來提高移動性。
• 事件識別：通過集成實時視頻數據分析算法來了解拍攝場景的內容并從中提取相關信息，可以改善操作員或現有視頻監控解決方案的可視化和決策過程。
• 監視：在許多不同的應用中，對特定任務進行連續監控和監視：改進了倉儲倉庫的物流管理、人員統計等等。

計算機視覺應用

在考慮計算機視覺應用時，重要的是要確保Operations Center中的其余基礎結構(例如驅動顯示器和視頻墻的解決方案)能夠與計算機視覺應用連接并正常工作。

當然，最好的方法是使用軟件驅動的方法來顯示信息和數據，而不是傳統的AV硬件方法，后者可能會出現不兼容性。

軟件定義的開放技術解決方案

軟件定義的開放技術解決方案為SOC可能需要的任何類型的應用提供了更廣泛的支持，包括計算機視覺。

在現代世界中，隨著一切數字化，所有安全服務和應用都已聯網，因此，它們屬于IT。視音頻應用和服務已越來越成為企業IT基礎設施不可或缺的一部分。

軟件定義的視音頻方法

負責數據保護的IT團隊更贊成采用軟件定義的AV方法，該方法允許使用虛擬化的開放技術，而不是傳統的基于硬件的解決方案。

軟件的靈活性允許更有效的更新周期、擴展和升級。 IP視音頻技術的興起使SOC的IT團隊能夠有效地將視音頻解決方案集成到其現有堆棧中，從而大大降低了技術投資、人員培訓、維護甚至物理基礎設施方面的間接費用。

IP視音頻軟件平臺

此外，借助IP上的AV-AV，軟件定義的AV平臺，IT團隊可以更輕松地在SOC內集成AI和計算機視覺應用，并更好地控制傳入的數據，同時獲得真正的態勢感知。

態勢感知是關于在正確的時間向正確的人傳遞可操作數據以解決安全事件和挑戰的所有知識。

通常，需要了解安全風險或安全隱患的人員實際上不在操作中心內，因此將數據和信息鎖定在SOC內并不能提供真正的態勢感知。

超可擴展的視覺平臺

取而代之的是，需要能夠將視頻流、數據和信息的儀表板隨時隨地傳遞到任何屏幕(包括臺式機、平板電腦、移動電話)上的任何屏幕，以使合適的人看到。

新技術正在不斷擴大安全運營中心的范圍并從中受益。但是，互操作性在整合AI、機器學習和計算機視覺技術方面起著關鍵作用，以確保將數據轉換為可操作的數據，并將其交付給合適的人員以提供“真實的”態勢感知。

軟件定義的AV-over-IP平臺是為有物理和網絡安全需求的任何組織提供便利的理想媒介。