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技術主導のセキュリティ モデルの実装を準備する方法
ロボットは、現代および将来のセキュリティ活動にますます不可欠となっています。
ロボット工学は、地上から海上環境、さらには航空および宇宙での作戦に至るまで、安全レベルを高めることができる動的かつ洗練された機能を提供します。これらのシステムは、データの収集と分析、センサーとアクチュエーターの操作、インシデントへの迅速な対応など、従来は人間のセキュリティ担当者によって行われてきたタスクを実行でき、多くの場合、人間の対応者より先に到着します。
ロボティクスをセキュリティ管理に統合する主な利点には、コスト効率とセキュリティに対するデータ主導型のアプローチが含まれます。ロボットはセキュリティ サービスをより迅速に提供できるため、人件費が高い市場では特に価値があります。また、大規模な環境や困難な環境でも俊敏性を提供することで、資産保護を強化します。さらに、ロボット セキュリティ システムは、企業のセキュリティ リスク管理プロセスにフィードできるデータを生成し、それによって人工知能 (AI) の統合を通じてセキュリティの成熟度を高めます。
しかし、高度と耐久性における技術的制限、電源の問題、センサーなどのペイロードのミッション前の選択の必要性など、考慮すべき制約があります。厳しい気象条件では標準ロボットの使いやすさが制限される可能性があり、データ管理の課題が頻繁に発生します。特に住民がいる地域や産業活動が行われている地域では、法的規制も重要な役割を果たしており、ロボットの柔軟な使用が制限されています。
ロボットは、限られた人間の労働力を補い、犯罪現場から証拠を収集して評価することで法医学捜査を支援できます。しかし、脅威アクターによるドローンやロボットの使用には課題があり、企業はドローンに対抗する能力を備え、法的要件を遵守する必要があります。サイバーセキュリティも、特にネットワークに依存するシステムの場合、次のような標準で概説されているように、重要な考慮事項です。
ロボット工学のターゲット動作モデルを定義する場合、ドローンとデータをプラットフォームとして見ることが不可欠です。セキュリティ専門家に最大限の柔軟性を提供するために、デバイスはマルチセンサー機能を提供する必要があります。人間のシステムとロボットのシステムを組み合わせたハイブリッド セキュリティ ソリューションは、セキュリティに対する最新のアプローチとなり得ます。
AI 駆動のロボット セキュリティ システムは、無人技術を活用して、より迅速かつ包括的な結果を達成できます。これらにより、半自動または完全に自動化されたミッション計画と運用、異常検出、自動レポート、およびセキュリティ インテリジェンスへのリアルタイムの貢献が可能になります。
CSO は、コスト効率、より迅速なサービス提供、データ主導型の意思決定の強化など、多くのメリットを得るために、セキュリティ運用へのロボット工学の統合を検討する必要があります。
技術主導のセキュリティ モデルに移行するには、考え方の転換といくつかの準備手順が必要です。
1.セキュリティ活動リストを作成し、人間ベースの活動をロボット システムにマッピングします。
従業員によって行われる活動の概要を作成することが最初のステップです。これは、どのようなアクティビティが変化するか、どのようなアクションが繰り返し行われるかを判断するための基礎として機能します。特定された反復的な活動はロボット システムに引き渡されますが、異常に関連する活動は人間の従業員に残ります。
活動リストの例としては、有人警備によるパトロールや警報対応、ルート選択、コントロールポイントの監視、報告書の作成などが挙げられる。これらはすべてロボット システムに引き渡される可能性があります。
2.パターン、要件、コストへの影響に関するデータを収集します。
パターンに関して収集されたデータは、他のセキュリティ ドメインで同様のアクティビティを特定するために必要な次のステップです。これらは、技術的にカバーされた永続的なアクティビティとしてロボット用にプログラムできます。
ビジネスサイト全体の訪問者のパターンと付き添いの要件に関するデータを収集する例が考えられます。そのデータが収集されると、ロボット デバイスをプログラムしてゲストの案内を管理したり、人間の同行を必要としない施設内のエリアにゲストをエスコートしたりするために使用できます。
ただし、セキュリティ要件に関するデータ収集により、技術的手段を通じて提供されるセキュリティ サービスに関する洞察と詳細が準備されます。
この例としては、人間またはロボットが警報に応答するまでにかかる予想時間に関するデータ収集が挙げられます。この評価は、初期対応に人間のセキュリティ専門家の代わりにロボットを使用することが有益かどうかを判断するために使用できる可能性があります。
ロボット警備ソリューションと比較した人間の警備員のコストへの影響に関するデータを収集することも重要です。このデータセットを収集して提供することは、技術移行のためのビジネスサポートを確保するのに役立ちます。
3.ガバナンス、プロセス、マニュアル、ポストオーダーを分析して、自動化に適したアクティビティを特定します。
セキュリティ フレームワーク内では、説明されている役割と責任には、ロボット システム用にプログラムできる繰り返し実行される操作が伴います。ガバナンス レベルに向けて機能するボトムアップのアプローチは、提供されるプロセスを変えることさえできます。
人命に対するセキュリティ リスクは、セキュリティ インテリジェンスを提供するロボット ソリューションで軽減できます。
人間による警備の例には、ルート計画、パトロールの不規則なスケジュールの設定、報告書の作成、関係者へのセキュリティに関するコミュニケーションの作成などが含まれます。
治安調査では、ロボット装置やドローンが犯罪現場への迅速な対応で法医学部隊を支援できます。これらのテクノロジーは、証拠の汚染を防ぎながら、現場の最初のスナップショットをキャプチャできます。また、地域内の潜在的な目撃者を特定するために使用できる監視を実施することもできます。
4.生命の安全のリスクを特定し、労働者の身体的課題に対応します。
人命に対するセキュリティリスクは、セキュリティインテリジェンスを提供するロボットソリューションによって軽減できます。ドローンは、旅行者に影響を与えるリスクを防ぐために重要な情報をリアルタイムで提供できます。ロボット システムは、夜間の大規模サイトのパトロールや不審な活動のモバイル監視など、セキュリティ担当者に対する物理的な課題に対処して、望ましいセキュリティ結果を提供できます。
5.異常検出のためのデータ取得と長期的な分析を実施します。
包括的なセキュリティ インテリジェンス収集計画などを通じて、ロボットによるセキュリティ運用と統合して企業のセキュリティ リスク管理アプローチに貢献できるデータをサプライヤーから収集します。
ドローンとロボットは資産環境を監視し、評価できます。また、変更を追跡できるため、CSO は継続的に更新されるセキュリティ リスクの監視リストから恩恵を受けることができます。実務者は、セキュリティ管理の新たな脆弱性や非効率性を特定するために、長期的な分析を含めることを検討する必要があります。
6.セキュリティ活動へのリモート アクセスについては、グローバルまたは地域のセキュリティ要件を考慮してください。
地理的に広範囲にサイトが分散している組織や分散型ビジネス構造を持つ組織には、適応可能なセキュリティ運用モデルが必要です。ロボット システムなどのテクノロジーは、GSOC や RSOC などの中心的な知識点に情報を提供することで、このモデルをサポートできます。
ロボットによって実行されるセキュリティ活動のデータにリモートでアクセスできるため、機敏な状況認識と資産保護が可能になります。複数のサイトに展開されたロボットは監視操作を実行し、収集したデータをリアルタイムで GSOC と共有できます。
上記の手順を実行すると、新しいテクノロジーを使用して従業員のサービス提供を強化する、技術主導のセキュリティ モデルの実装に役立ちます。 CSO は、これらの新しいテクノロジーが提供するデータを活用して、セキュリティ ミッションの影響をより深く理解できるようになります。最終的に、これにより組織はより高いレベルのセキュリティを達成し、サービスを成熟させることができます。
Gunar Korm、CPP、PSP は、コンサルティング部門のアドバイザリー サービスのシニア マネージャーです。彼は 25 年以上のセキュリティ経験と、ドイツ軍、企業環境、ベンダー環境で得たスキルセットを持っています。
