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幾千年來，人類一直與嚴酷的自然環境共存，有時會產生非常惱人但通常非致命的反應，比如對花粉和孢子的過敏反應。雖然病毒和細菌的爆發可能會產生更嚴重和危險的影響，但人類已經在很大程度上成功地戰勝了它們，但大流行確實留下了印記。根據美國疾病控制中心(CDC)的數據，在過去100年里發生過五次嚴重程度不同的病毒大流行，包括COVID-19。規劃和應對這些大流行病的核心是控制病毒傳播。

COVID-19與 1918 年的 H1N1 西班牙流感最相似，但在兩者之間的一百年中，我們應對和緩解大流行的能力已顯著提高。 在很大程度上，這要歸功于制造商開發和企業使用的安全規劃和技術。大流行、影響安全系統部署的網絡安全問題、人工智能和其他新興技術，以及以工作場所員工體驗為新重點的遠程工作策略，只是影響新工作場所現實的幾個影響因素。

然而，如今，新冠肺炎大流行迫使許多公司倉促開展替代業務，并出人意料地執行許多決策。通過開發和部署某些技術，如體溫檢測系統、社交距離人工智能應用、人員和個人物品篩查、無人機，甚至機器人正在加速發展。

同時，社會經濟和政治動蕩、網絡安全發展、隱私法和工作場所暴力事件等其他因素可能會使安全規劃復雜化。最后，在大流行開始時，一些公司發現自己沒有準備好以有意義的方式評估技術。一些最終用戶在幾乎沒有計劃的情況下急于采用權宜之計，而一些集成商則找到了有問題的解決方案來滿足眼前的需求。大流行加速了一些趨勢和技術進入企業采用并取得了積極成果，負責任的集成商致力于通過更周到的合作解決緊迫的需求，并與客戶建立真正的戰略合作伙伴關系。

訪問控制——新舊理念

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“非接觸式”訪問控制的想法并不新鮮。 Brivo 首席執行官 Steve Van Till 表示，“訪問控制一直是非接觸式的……”意味著訪問憑證沒有接觸讀卡器。然而，在 COVID-19 之前，非接觸式概念被擴展為“無摩擦”模式，通常由設施規劃人員推動，他們關注更新的工作場所員工體驗，其中包括相信員工應該能夠不受阻礙地穿越安全障礙。

COVID 篩查和其他做法不會改變無摩擦原則，但確實引入了新的機會來豐富員工體驗，同時提高工作場所的安全性。例如，由于成本問題，一些仍在使用感應技術的公司拒絕轉換為非接觸式智能卡，將新技術視為一種類型的卡與另一種類型的卡，盡管是安全的。然而，移動電話也經常被采用，恰巧支持一種新型冠狀病毒非觸摸程序。

同樣，非接觸式生物識別技術的加速發展，尤其是那些可以與升高的皮膚溫度篩查相結合的技術，不太可能很快消失。非接觸式生物識別技術和智能手機憑證的更廣泛可用性為設施和安全規劃人員提供了比以往更多的選擇，同時還必須在日益增加的隱私問題和保護法之間取得微妙的平衡，就像面部生物識別技術一樣。

很容易想象，一名員工在他們的口袋里放著一部經過認證的智能手機，走進他們的主大廳，穿過一個由熱像儀監控的通道走道，以進行皮膚溫度篩查。也許非接觸式生物識別設備可以確認該人的身份 (2FA)，然后該人通過高速/非接觸式旋轉門，或者可能是自動開門，由 AI 攝像頭監控以發現可能的尾隨。員工的存在被記錄到工作場所數字計數器，以進行占用負載管理。許多從未打算實施熱像儀的企業已將它們納入他們的計劃，而其他技術(如智能憑證)已被加速采用。

視頻監控與人工智能的難題

近年來，沒有一項安全技術像視頻人工智能那樣受到如此大的關注，引并發了法律上的擔憂。視頻人工智能的潛在用途是巨大的，因為它可能有助于積極的個人識別、可疑行為識別、口罩和距離警報和模式識別。出于安全目的的人工智能開發對業務流程也有交叉好處。法律風險規避可能會抑制一些安全人工智能企業的采用，盡管許多隱私立法涉及知情同意。

在某種程度上，有道德的人工智能有可能匿名化個人數據，這樣人工智能支持的決策在不涉及隱私問題的情況下是有意義的。例如，未來用于商店行竊的人工智能應用可以識別可疑的行為模式，但不顯示個人的人口統計學特征，如種族、年齡或性別，從而幫助支持零售損失預防。通過這種潛在的技術和使用視頻監控檢查現場，損失預防人員可以確認事件發生，然后可以啟動適當的反應。

通過將人工智能與安全機器人和無人機相結合，一個涉及人工智能發展的新興集成趨勢具有誘人的潛力。用機器人和無人機來增加安保人員并不是什么新鮮事，盡管對終端用戶空間的滲透有限。然而，無人機和機器人正在成為其他商業領域的日常規范。

Gartner的一份報告預測，77%的零售商將在今年年底前部署某種形式的人工智能，到2025年，全球最大的兩家零售商將把機器人納入其業務運營。商業無人機在雷達下飛行，但它們的部署驚人地廣泛。無人機的用途包括打擊犯罪的空中監視、激光雷達空間測繪、醫療運送、廣播通信和環境管理。人工智能與安全機器人和無人機的集成可以實現高功能，同時允許更大程度上獨立于人類的操作和控制。

不難看出，人工智能、機器人和無人機在安全領域有著廣闊的前景。他們可以用一致的行動和有效性執行單調乏味的任務;如果機器人在大流行爆發之前處于更先進的開發和市場階段，那么它們就有可能廣發應用于應對大流行期間各種薄弱的問題。例如，一個配備激光雷達的機器人可以毫不費力地執行實時空間占用計數，確定空間可能變得過于密集，并通知設施問題。能夠開門、乘坐電梯和執行其他任務的全鉸接機器人的出現證明了它們能力的不斷提高。配備標準視頻、激光雷達和熱成像的無人機也大大擴展了安全能力和成果。從成本效益的角度來看，早期估計表明，在醫療保健、分銷和制造等垂直領域中，機器人普及的增加可能會降低機器人的總體成本。如果這種趨勢在安全領域繼續下去，機器人可能會成為人類勞動力的一個有競爭力的替代品。

在設計系統時，關于來自物理安全系統的數據的安全問題越來越成為規劃問題。人工智能、無人機和機器人，再加上企業云或即服務托管，可以讓 IT、法律和人力資源利益相關者發出警報。諸如“數據去哪兒了?”之類的問題“誰可以訪問數據?”以及“我們關注哪些監管問題?”自然而然地出現。當涉及第三方托管服務時，問題變得復雜。雖然通常可以成功解決這些問題，但已經或將要采用其中一些新興技術的企業，在他們的方法中需要深思熟慮和有目的性。因此，與主要利益相關者和集成專家合作至關重要。

人工智能和數據分析

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除了應對大流行造成的嚴重影響外，預防工作場所暴力仍然是各行各業企業關注的焦點。多年來，工作場所暴力預防和檢測是培訓和意識的結合，以及減少潛在事件的報告機制。大流行只會使安全領導者的工作場所預防暴力計劃更復雜。篩查皮膚溫度升高以及由此導致的員工入場排隊會加劇潛在的員工沮喪情緒。

AI 處理需要相關的數據，使用大樣本訓練 AI 以實現預測分析。一些人工智能軟件公司正在開發用戶和實體行為分析 (UEBA)，使用各種內部和外部資源來預測個人在工作場所暴力的可能性。 UEBA 要求將 IT 資產和用戶的異常行為與內部和公開可用的資源集成。雖然信息安全團隊可能會檢測到異常行為，但公司安全和人力資源團隊負責管理可能的威脅。安全技術制造商對于將 AI 原生集成到他們的產品中有著不同的看法，但將 AI 集成到各種安全態勢感知平臺對于集成專家來說并不困難。隨著公司將人工智能和數據分析集成到他們的網絡和物理安全計劃中，結果將不斷朝著預期的結果發展。

物理和網絡安全融合

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對于一些公司來說，實體和網絡安全的沖突和合作一樣多。當物理安全制造商采用TCP/IP標準時，安全系統成為IT運營商可能管理的另一個方面，IT領導者并不一定歡迎這種標準。物理安全系統繼續與其他公司系統集成，包括身份管理、單點登錄，現在還有服務管理和網絡安全應用。物理安全系統的網絡和IT融合正在朝著標準化的IT服務管理計劃發展，這意味著IT支持物理安全系統的規劃和托管管理，甚至規定了應用程序和數據必須遵守的一些標準。

企業風險管理(ERM)計劃正在擴大，經常包括向董事會報告的網絡風險委員會。在許多情況下，委員會認為這包括物理安全。在董事會層面融合網絡和物理安全，并在一個共同框架下協調CSO和CISO保護計劃，應成為大型企業的標準ERM實踐。企業通過團隊內部的溝通和協作獲得了整體威脅管理的好處。隨著組織威脅日益復雜并跨越網絡和物理安全領域，在愿景和操作層面上融合網絡和物理安全對于應對當今企業面臨的快速演變的威脅圖景至關重要。

例如，向公司總部發射一架嗅探網絡的無人機，應該啟動兩個部門的協調響應。同樣，工業和物聯網涉及這兩個領域，因為成功地對工業物聯網基礎設施(如組織的建筑管理系統)進行網絡攻擊，需要執法協調，并可能遷移到安全支持的替代設施。物聯網本質上是不安全的，但在網絡和物理安全態勢感知方面的優勢代表了一個不容忽視的重要機遇。工業物聯網和物聯網是ERM級別的網絡和物理融合所能提供的引人注目的好處的例子，包括更安全的企業、提高的效率和增加的靈活性。此外，共享的不斷演變的威脅信息有助于加強風險評估，考慮到廣泛和動態的關注范圍，并實現相互協調的應對。

還有一個附帶利益——信任。網絡和物理安全領導人有時會批評系統，指出不可接受的相互不信任。不管是什么導致了這種謹慎，兩個同樣重要的部門習慣性地發生沖突，這是組織的一個根本問題。風險管理框架級別上的趨同趨勢，加上共享的威脅管理和解決方案，通常是協調關系、實現操作一致性、改進風險和威脅管理的良好開端，增加的成本很少甚至沒有。

總結

大流行有助于加速已經獲得增長勢頭的技術趨勢。通過為實體部門和網絡安全部門帶來具有成本效益的、可靠的解決方案，企業采用這些解決方案將大大改善安全方案。制造商和新興的技術供應鏈將能夠提供這些系統，因為規模效率和相應的費用節省在其他領域實現。人工智能和數據將繼續發展，并加大力度確保數據隱私和合規問題納入其采用范圍。最后，網絡和物理融合應繼續其進程，人工智能集成服務于兩個主體，提供更好的功能對齊和董事會層面的監督。安全世界是動態的，如果我們之前認為它很快，好吧，抓緊了，因為我們剛上了高速車道。