Một cái nhìn về việc sử dụng các model Ultralytics YOLO cho phát hiện mối đe dọa bằng AI

Trên nhiều lĩnh vực, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng để tăng cường bảo mật, thúc đẩy hiệu quả và tạo ra các môi trường an toàn hơn. Tại các địa điểm như văn phòng, nhà máy, khuôn viên, nhà kho và không gian công cộng, việc đạt được những mục tiêu này phụ thuộc vào khả năng nắm bắt tình hình theo thời gian thực.

Để hỗ trợ điều này, camera an ninh và các hệ thống giám sát thông minh đang ngày càng trở nên phổ biến. Tuy nhiên, chỉ thu thập cảnh quay video là chưa đủ.

Các hệ thống truyền thống thường dựa vào sự giám sát thủ công của con người hoặc các quy tắc được xác định trước, điều này gây khó khăn trong việc nhận diện sớm các dấu hiệu rủi ro. Việc diễn giải khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh trong thời gian thực có thể là một thách thức, đặc biệt là trong các bối cảnh bận rộn hoặc năng động.

Đây là lúc phát hiện mối đe dọa dựa trên AI trở nên quan trọng. Bằng cách phân tích luồng video trực tiếp, các hệ thống AI có thể xác định các mô hình, hành vi và tình huống có thể chỉ ra các mối đe dọa hoặc các cuộc tấn công tiềm tàng. Đặc biệt, computer vision là một nhánh của AI cho phép các hệ thống này hiểu thông tin hình ảnh và biến cảnh quay thô thành thông tin chi tiết có thể hành động được.

Với công nghệ vision AI, các tổ chức có thể chuyển từ các biện pháp bảo mật phản ứng sang phòng ngừa chủ động các mối đe dọa mới nổi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của phát hiện mối đe dọa bằng AI và cách các model thị giác như Ultralytics YOLO26 giúp làm nổi bật các rủi ro sớm hơn và hỗ trợ môi trường an toàn hơn.

Link to this sectionNhững thách thức với hệ thống an ninh truyền thống#

Trước khi đi sâu vào cách AI cải thiện khả năng phát hiện mối đe dọa, hãy cùng xem xét những thách thức mà các hệ thống phát hiện mối đe dọa truyền thống đang phải đối mặt.

Hầu hết các giải pháp hiện có đều dựa vào sự giám sát của con người hoặc các công cụ dựa trên chữ ký, vốn phát hiện mối đe dọa bằng cách so khớp hoạt động với các mối đe dọa đã biết. Điều này thường yêu cầu các nhóm an ninh phải theo dõi nhiều luồng camera hoặc bảng điều khiển cùng một lúc để xác định các hoạt động trái phép tiềm tàng hoặc sự sai lệch so với hoạt động bình thường.

Tại các cơ sở lớn với hàng trăm camera, việc quản lý một lượng lớn dữ liệu nhanh chóng trở nên khó khăn. Kết quả là, một số hoạt động có thể bị bỏ qua, đặc biệt là trong các khu vực phức tạp như sàn nhà máy hoặc các không gian hạn chế như phòng máy chủ.

Một hạn chế khác là phản ứng chậm trễ. Các hệ thống truyền thống thường chỉ phát hiện hoạt động độc hại sau khi sự kiện đã xảy ra. Mặc dù điều này hiệu quả để xác nhận các mối quan ngại đã biết, nhưng nó đồng nghĩa với việc không thể phản ứng sớm với các mối đe dọa.

Sự chậm trễ này có thể gây khó khăn hơn trong việc giải quyết các tình huống mà truy cập vật lý, chẳng hạn như xâm nhập vào phòng máy chủ hạn chế, góp phần vào các mối quan ngại bảo mật rộng lớn hơn, bao gồm các mối đe dọa mạng và tấn công mạng tại các trung tâm dữ liệu. Các hệ thống hỗ trợ bởi AI giúp thu hẹp khoảng cách này bằng cách xác định các lỗ hổng và hỗ trợ phản ứng nhanh hơn.

Link to this sectionPhát hiện mối đe dọa bằng AI là gì?#

Phát hiện mối đe dọa bằng AI đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định các tình huống có thể gây rủi ro cho con người, hoạt động hoặc cơ sở hạ tầng. Thay vì chỉ lưu trữ lượng lớn dữ liệu video hoặc cảm biến, các hệ thống phát hiện mối đe dọa bằng AI phân tích chủ động thông tin này để tạo ra các thông tin chi tiết có ý nghĩa.

Những thông tin chi tiết này có thể bao gồm giám sát tự động, phát hiện bất thường và các tín hiệu cảnh báo sớm giúp thông báo cho các nhóm an ninh về các vấn đề tiềm tàng. Phương pháp này đóng vai trò quan trọng trong cả bối cảnh bảo mật mạng và bảo mật vật lý.

Sự khác biệt chính giữa các phương pháp truyền thống và phát hiện mối đe dọa dựa trên AI là cách thức xác định rủi ro. Ví dụ, các phương pháp truyền thống dựa vào các hệ thống dựa trên quy tắc và kiểm tra thủ công, vốn hạn chế khả năng thích ứng với sự thay đổi của chúng.

Mặt khác, các hệ thống AI có khả năng thích ứng cao hơn. Chúng sử dụng dữ liệu và thuật toán để phân tích thông tin hình ảnh theo thời gian thực và xác định hành vi bất thường. Điều này giúp chúng xác định các mối đe dọa chưa biết hoặc mối đe dọa mới và hỗ trợ phản ứng sự cố nhanh hơn, giúp các nhóm an ninh có thêm thời gian để hành động, và trong một số trường hợp, ngay cả trước khi tình hình leo thang.

Link to this sectionTự động hóa phát hiện mối đe dọa bằng vision AI#

Có nhiều loại phát hiện mối đe dọa bằng AI, từ các biện pháp bảo mật mạng dựa trên AI đến các hệ thống giám sát không gian vật lý. Các kỹ thuật AI khác nhau hỗ trợ các nhu cầu phát hiện mối đe dọa khác nhau.

Ví dụ, computer vision là một lựa chọn tốt để xác định các rủi ro có thể nhìn thấy trong thế giới thực. Nhiều mối đe dọa tiềm tàng có thể được quan sát thông qua camera, chẳng hạn như truy cập trái phép vào các khu vực hạn chế, chuyển động bất thường hoặc sự hiện diện của các vật thể ở những vị trí bất ngờ.

Cụ thể, các computer vision model như Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để phân tích luồng video trực tiếp nhằm nhận diện đối tượng và theo dõi chuyển động. YOLO26 hỗ trợ một loạt các tác vụ thị giác, bao gồm phát hiện đối tượng, theo dõi đối tượng và phân đoạn cá thể.

Hình 1. Sử dụng các model YOLO để phát hiện và phân đoạn các nguy cơ tiềm tàng như khói (Nguồn)

Những khả năng này cho phép các hệ thống xác định con người, phương tiện hoặc đối tượng quan tâm, theo dõi chuyển động của chúng qua các cảnh quay và gắn cờ các hành vi sai lệch so với các mô hình bình thường. Bằng cách áp dụng các model này vào các luồng camera an ninh, các tổ chức có thể vượt ra ngoài sự giám sát thụ động và đạt được những thông tin chi tiết có tác động về các rủi ro tiềm tàng khi chúng phát triển.

Khi được triển khai tại edge, các hệ thống như vậy có thể hoạt động với độ trễ thấp và không phụ thuộc liên tục vào môi trường đám mây, khiến chúng trở nên phù hợp cho các bối cảnh thực tế như nhà máy, nhà kho, khuôn viên và trung tâm dữ liệu.

Link to this sectionCách các model Ultralytics YOLO có thể được sử dụng cho phát hiện mối đe dọa bằng AI#

Các model Ultralytics YOLO, chẳng hạn như YOLO26, được thiết kế cho các ứng dụng thực tế nơi tốc độ và tính nhất quán là rất quan trọng. Thiết kế hỗ trợ edge của YOLO26 giảm sự phụ thuộc vào các pipeline xử lý hậu kỳ phức tạp, giúp dễ dàng tích hợp vào các hoạt động an ninh tiêu chuẩn tại chỗ.

Tương tự như các model YOLO trước đây, Ultralytics YOLO26 được đào tạo trước trên các tập dữ liệu quy mô lớn như COCO, cung cấp cơ sở đáng tin cậy để nhận diện các đối tượng như con người, phương tiện và các đối tượng hàng ngày khác. Đối với các trường hợp sử dụng phát hiện mối đe dọa, YOLO26 có thể được tinh chỉnh với dữ liệu đào tạo chất lượng cao dành riêng cho ứng dụng để xác định con người trong các khu vực hạn chế, theo dõi chuyển động qua các khu vực an toàn và gắn cờ các đối tượng vi phạm quy tắc an toàn, chẳng hạn như các vật phẩm bị bỏ lại tại sân bay.

Sau khi được đào tạo, model có thể khái quát hóa sang dữ liệu mới, cho phép nó duy trì hiệu suất phát hiện đáng tin cậy khi các điều kiện thay đổi. Khi được tích hợp vào các pipeline phát hiện lớn hơn, các đầu ra của nó có thể được sử dụng để tương quan các phát hiện hình ảnh với các tín hiệu từ các hệ thống khác, hỗ trợ phân tích cấp cao hơn như phân tích hành vi và cải thiện đánh giá mối đe dọa.

Link to this sectionCác ứng dụng thực tế của các model YOLO trong các công cụ an ninh#

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách vision AI giúp xác định rủi ro, hãy cùng điểm qua một vài ví dụ thực tế về cách nó được sử dụng để phát hiện các mối đe dọa.

Link to this sectionGiám sát các khu vực hạn chế bằng YOLO#

Trong các lĩnh vực công nghiệp như sản xuất và dầu khí, một số khu vực trong cơ sở vật chất, chẳng hạn như nhà máy, chỉ dành cho nhân viên được ủy quyền. Thông thường, đây là vấn đề an toàn vì những khu vực này có thể chứa thiết bị, vật liệu hoặc quy trình nguy hiểm đòi hỏi sự đào tạo chuyên biệt.

Việc giám sát quyền truy cập vào các khu vực này và đảm bảo tuân thủ các quy định an toàn là rất cần thiết để ngăn ngừa tai nạn, bảo vệ tài sản và duy trì sự liên tục trong hoạt động. Nói chung, các khu vực như vậy được giám sát bằng sự kết hợp giữa giám sát của con người, các hệ thống kiểm soát truy cập và camera an ninh.

Tuy nhiên, các phương pháp này có những hạn chế. Sự giám sát thủ công không thể mở rộng tốt, các hệ thống kiểm soát truy cập chỉ theo dõi các điểm vào và camera an ninh thường đòi hỏi sự chú ý liên tục của con người.

Khi các cơ sở trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, việc phát hiện các hoạt động không an toàn hoặc trái phép trong thời gian thực trở nên ngày càng khó khăn. Vision AI có thể là một phương pháp đáng tin cậy hơn nhiều.

Nó hoạt động bằng cách liên tục phân tích các luồng video để xác định các vấn đề an toàn và bảo mật. Những thông tin chi tiết này có thể được tích hợp vào các quy trình phát hiện xâm nhập hiện có, có thể kích hoạt các phản ứng hoặc cảnh báo tự động để các nhóm an ninh con người có thể thực hiện hành động ngay lập tức.

Ví dụ, một nghiên cứu gần đây đã khám phá cách Ultralytics YOLOv8, một phần của gia đình model Ultralytics YOLO, có thể được sử dụng để phát hiện các vật phẩm bị cấm trong các khu vực hạn chế. Trong trường hợp này, model được đào tạo để nhận diện sự hiện diện của điện thoại di động trong các khu vực nhạy cảm về an toàn. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu hình ảnh dành riêng cho ứng dụng, hệ thống có thể gắn cờ các vi phạm chính sách trong thời gian thực, giúp cải thiện sự tuân thủ và giảm rủi ro an toàn mà không làm tăng gánh nặng cho các nhóm nhân sự.

Hình 2. Một ví dụ về việc phát hiện việc sử dụng điện thoại di động trong khu vực nhà máy hạn chế (Nguồn)

Link to this sectionGiám sát đám đông thông minh cho các khu vực công cộng#

Trong các không gian công cộng đông đúc như các trung tâm giao thông, các sự kiện lớn hoặc các trung tâm thành phố bận rộn, việc hiểu cách mọi người di chuyển và cư xử là rất quan trọng để duy trì an toàn công cộng. Mật độ đám đông cao, những thay đổi đột ngột trong chuyển động hoặc việc cá nhân bị ngã có thể nhanh chóng tạo ra các tình huống rủi ro nếu chúng không được phát hiện sớm.

Các hệ thống giám sát đám đông truyền thống dựa nhiều vào các nhà điều hành con người quan sát nhiều màn hình, điều này khiến việc bỏ lỡ những thay đổi nhỏ nhưng quan trọng trong hành vi của đám đông trở nên dễ dàng. Vision AI cải thiện việc giám sát đám đông bằng cách tự động phân tích các luồng video từ camera trong thời gian thực.

Các model như YOLO26 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi con người trong các cảnh đông đúc, giám sát các mô hình di chuyển và xác định các tình huống như té ngã hoặc các cá nhân ở lại trên mặt đất trong thời gian dài. Những tín hiệu này có thể chỉ ra các vấn đề an toàn tiềm tàng, đặc biệt là trong các đám đông dày đặc hoặc di chuyển nhanh.

Hình 3. Phát hiện té ngã được kích hoạt bởi các model YOLO (Nguồn)

Ngoài các tác vụ cơ bản như đếm người, các hệ thống dựa trên thị giác cũng có thể cung cấp những thông tin chi tiết quan trọng cho các hệ thống AI tập trung vào việc xác định tình trạng tắc nghẽn, dòng chảy đám đông bất thường hoặc các hành vi sai lệch so với mô hình bình thường. Bằng cách phát hiện sớm các chỉ số này, các tổ chức có thể phản ứng nhanh hơn với các tình huống có thể gây rủi ro cho an toàn công cộng, hỗ trợ can thiệp kịp thời mà không cần sự giám sát thủ công liên tục.

Link to this sectionĐảm bảo an toàn cho người lao động trong xây dựng#

Các công trường xây dựng đang hoạt động tiềm ẩn một loạt các rủi ro về an toàn và bảo mật, vì các điều kiện thay đổi thường xuyên và công nhân, phương tiện và thiết bị hạng nặng di chuyển qua các không gian chung. Truy cập trái phép vào các khu vực hạn chế, thiếu thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) hoặc các tương tác không an toàn giữa công nhân và máy móc có thể nhanh chóng dẫn đến các sự cố nếu chúng không được xác định sớm.

Vision AI giúp giải quyết những rủi ro này bằng cách liên tục phân tích các luồng video từ các camera tại công trường. Các computer vision model như YOLO26 có thể phát hiện và theo dõi công nhân qua nhiều khu vực trong khi giám sát sự tuân thủ các yêu cầu an toàn, bao gồm việc sử dụng thiết bị bảo hộ cá nhân như mũ bảo hộ hoặc áo phản quang.

Hình 4. YOLO có thể được sử dụng để giám sát các khu vực xây dựng (Nguồn)

Bằng cách quan sát các mô hình di chuyển và hành vi trong thời gian thực, các hệ thống này có thể gắn cờ các nguy cơ tiềm tàng trước khi chúng leo thang. Ngoài việc cải thiện giám sát an toàn, việc giám sát dựa trên thị giác giúp giảm sự phụ thuộc vào các đợt kiểm tra thủ công định kỳ và hỗ trợ phản ứng nhanh hơn với các tình huống không an toàn.

Link to this sectionƯu và nhược điểm của việc sử dụng các model AI để phát hiện mối đe dọa#

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng các khả năng vision AI cho phát hiện mối đe dọa:

• Hoạt động liên tục: Các hệ thống AI và model phát hiện hoạt động suốt ngày đêm mà không bị mệt mỏi do cảnh báo, khiến chúng trở nên rất phù hợp cho các môi trường đòi hỏi sự giám sát liên tục.
• Cải thiện sự phối hợp giữa các nhóm: Các cảnh báo và thông tin chi tiết được chia sẻ giúp các nhóm an ninh, an toàn và vận hành làm việc dễ dàng hơn và sử dụng thông tin này cho việc ra quyết định thông minh hơn.
• Khả năng mở rộng: Các hệ thống vision AI có thể được triển khai trên nhiều camera và địa điểm mà không cần tăng nhân sự tương ứng, giúp dễ dàng mở rộng giám sát khi các môi trường trở nên phức tạp hơn.

Trong khi vision AI mang lại những ưu thế rõ ràng đối với việc phát hiện mối đe dọa, điều quan trọng cũng là cần xem xét một vài hạn chế. Dưới đây là một số thách thức cần lưu ý:

• Nhạy cảm với chất lượng dữ liệu: Vị trí đặt camera không tốt hoặc đầu vào chất lượng thấp có thể hạn chế khả năng phát hiện, đặc biệt là khi xác định các hành vi tinh vi hoặc các sự kiện hiếm gặp.
• Các mối quan ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Giám sát liên tục có thể liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để ngăn ngừa việc lạm dụng, đặc biệt là trong các kịch bản liên quan đến rủi ro zero-day hoặc chuyển động ngang qua các hệ thống.
• Phạm vi bảo hiểm hạn chế đối với các mối đe dọa phi thị giác: Vision AI không thể phát hiện các vấn đề như nỗ lực lừa đảo, mối đe dọa an ninh mạng, phần mềm độc hại, ransomware hoặc kỹ thuật xã hội, vốn thường đòi hỏi các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích hành vi hoặc mạng thay vì phân tích thị giác.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Phát hiện mối đe dọa dựa trên AI kết hợp computer vision và các thực tiễn bảo mật hiện đại để giúp các tổ chức xác định rủi ro sớm hơn và phản ứng hiệu quả hơn. Các model như Ultralytics YOLO cho phép phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực, hỗ trợ các trường hợp sử dụng từ giám sát truy cập hạn chế đến an toàn đám đông và bảo vệ người lao động. Bằng cách chuyển từ giám sát phản ứng sang nhận thức chủ động, vision AI giúp các tổ chức cải thiện an toàn trước các mối đe dọa đang phát triển, tăng cường các hoạt động bảo mật và mở rộng thông tin tình báo về mối đe dọa qua các môi trường phức tạp.

Tham gia community năng động của chúng tôi và khám phá các đổi mới như AI in manufacturing và vision AI in retail. Hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi và bắt đầu với computer vision ngay hôm nay bằng cách kiểm tra các licensing options của chúng tôi.