Khám phá việc sử dụng các model Ultralytics YOLO để phát hiện mối đe dọa bằng AI

Trong nhiều ngành, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng để cải thiện an ninh, nâng cao hiệu quả và tạo ra 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 hiểu điều gì đang diễn ra theo thời gian thực.

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

Các hệ thống truyền thống thường dựa vào việc giám sát thủ công của các chuyên viên phân tích hoặc các quy tắc được xác định trước, khiến việc nhận diện các dấu hiệu rủi ro ban đầu trở nên khó khăn. Việc diễn giải khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực có thể là một thách thức, đặc biệt trong các môi trường đông đúc hoặc luôn biến động.

Đây là lúc việc phát hiện mối đe dọa dựa trên AI trở nên thiết yếu. Bằng cách phân tích các luồng video trực tiếp, các hệ thống AI có thể nhận diện các mẫu, hành vi và tình huống có thể cho thấy những mối đe dọa hoặc cuộc tấn công tiềm ẩn. Cụ thể, thị giác máy tính là một nhánh của AI, cho phép các hệ thống này hiểu thông tin hình ảnh và chuyển video thô thành các thông tin chuyên sâu có thể hành động.

Với công nghệ AI thị giác, các tổ chức có thể chuyển từ các biện pháp an ninh phản ứng sang chủ động ngăn chặn các mối đe dọa mới nổi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách hoạt động của việc phát hiện mối đe dọa bằng AI và cách các model thị giác như Ultralytics YOLO26 giúp phát hiện rủi ro sớm hơn và hỗ trợ xây dựng môi trường an toàn hơn.

Những thách thức của các hệ thống an ninh truyền thống#

Trước khi tìm hiểu cách AI cải thiện việc phát hiện mối đe dọa, trước tiên hãy xem xét những thách thức mà các hệ thống phát hiện mối đe dọa truyền thống 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 dấu hiệu, vốn phát hiện mối đe dọa bằng cách đối chiếu hoạt động với những mối đe dọa đã biết. Điều này thường đòi hỏi các nhóm an ninh phải theo dõi đồng thời nhiều luồng camera hoặc dashboard để nhận diện hoạt động có khả năng trái phép hoặc những sai lệch so với hoạt động bình thường.

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

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

Sự trì hoãn này có thể khiến việc xử lý các tình huống trong đó quyền truy cập vật lý, chẳng hạn như việc đi vào phòng máy chủ hạn chế, góp phần tạo ra các mối lo ngại an ninh rộng hơn trở nên khó khăn hơn, bao gồm các mối đe dọa mạng và cuộc tấn công mạng tại các trung tâm dữ liệu. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI giúp thu hẹp khoảng cách này bằng cách xác định các lỗ hổng và hỗ trợ phản hồi nhanh hơn.

Phát hiện mối đe dọa bằng AI là gì?#

Phát hiện mối đe dọa bằng AI là 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 khối lượng lớn dữ liệu video hoặc cảm biến, các hệ thống phát hiện mối đe dọa bằng AI chủ động phân tích thông tin này để tạo ra các thông tin chuyên sâu có ý nghĩa.

Những thông tin chuyên sâu này có thể bao gồm giám sát tự động, phát hiện bất thường và các tín hiệu cảnh báo sớm nhằm thông báo cho các nhóm an ninh về những vấn đề tiềm ẩn. Cách tiếp cận này đóng vai trò quan trọng trong cả bối cảnh an ninh mạng và an ninh vật lý.

Điểm khác biệt chính giữa các phương pháp truyền thống và phát hiện mối đe dọa dựa trên AI nằm ở cách xác định rủi ro. Chẳng hạn, các phương pháp truyền thống dựa vào hệ thống dựa trên quy tắc và việc xem xét thủ công, làm hạn chế khả năng thích ứng với thay đổi.

Ngược lại, 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 nhận diện các mối đe dọa chưa biết hoặc mối đe dọa mới, đồng thời hỗ trợ phản hồi sự cố nhanh hơn, giúp các nhóm an ninh có thêm thời gian hành động và trong một số trường hợp, thậm chí hành động trước khi tình huống leo thang.

Tự động hóa việc phát hiện mối đe dọa bằng AI thị giác#

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

Chẳng hạn, thị giác máy tính là một lựa chọn phù hợp để xác định các rủi ro có thể nhìn thấy trong thế giới thực. Nhiều mối đe dọa tiềm ẩn có thể được quan sát qua camera, chẳng hạn như truy cập trái phép vào các khu vực hạn chế, chuyển động bất thường hoặc sự xuất hiện của vật thể tại những vị trí không 예상 trước.

Cụ thể, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để phân tích các luồng video trực tiếp nhằm nhận diện vật thể và theo dõi chuyển động. YOLO26 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác, bao gồm phát hiện vật thể, theo dõi vật thể và phân đoạn instance.

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

Những khả năng này cho phép các hệ thống xác định người, phương tiện hoặc vật thể cần quan tâm, theo dõi chuyển động của chúng qua các khung cảnh và gắn cờ các hành vi lệch khỏi mẫu thông thường. Bằng cách áp dụng các model này vào luồng camera an ninh, các tổ chức có thể vượt ra ngoài việc giám sát thụ động và thu được những thông tin chuyên sâu có giá trị về các rủi ro tiềm ẩn khi chúng phát triển.

Khi được triển khai tại edge, các hệ thống này có thể hoạt động với độ trễ thấp mà không cần phụ thuộc liên tục vào môi trường cloud, phù hợp với những bối cảnh thực tế như nhà máy, nhà kho, khuôn viên và trung tâm dữ liệu.

Cách sử dụng các model YOLO của Ultralytics để phát hiện mối đe dọa bằng AI#

Các model YOLO của Ultralytics, chẳng hạn như YOLO26, được thiết kế cho những ứng dụng thực tế trong đó tốc độ và tính nhất quán là yếu tố then chốt. Thiết kế được hỗ trợ bởi edge của YOLO26 làm giảm sự phụ thuộc vào các pipeline hậu xử lý phức tạp, giúp dễ dàng tích hợp hơn vào các quy trình vận hành an ninh tiêu chuẩn tại chỗ.

Tương tự các model YOLO trước đây, Ultralytics YOLO26 được pre-trained trên các dataset quy mô lớn như COCO, cung cấp baseline đáng tin cậy để nhận diện các vật thể như người, phương tiện và những vật thể thường ngày khác. Đối với các trường hợp sử dụng phát hiện mối đe dọa, YOLO26 có thể được fine-tune bằng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao dành riêng cho ứng dụng để xác định người trong các khu vực hạn chế, theo dõi chuyển động qua các vùng an toàn và gắn cờ các vật thể vi phạm quy tắc an toàn, chẳng hạn như đồ vật bị bỏ lại tại sân bay.

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

Các ứng dụng thực tế của model YOLO trong các công cụ an ninh#

Giờ đây, khi đã hiểu rõ hơn về cách AI thị giác giúp xác định rủi ro, hãy cùng xem qua một vài ví dụ thực tế về cách công nghệ này được sử dụng để phát hiện mối đe dọa.

Giám 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, chẳng hạn như nhà máy, chỉ dành cho nhân sự được cấp quyền. Đây thường là vấn đề an toàn, vì các khu vực này có thể chứa thiết bị, vật liệu hoặc quy trình nguy hiểm đòi hỏi đào tạo chuyên môn.

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

Tuy nhiên, những phương pháp này có các hạn chế. Việc giám sát thủ công không dễ mở rộng, hệ thống kiểm soát truy cập chỉ theo dõi các điểm ra vào, còn 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 hoạt động không an toàn hoặc trái phép theo thời gian thực ngày càng khó khăn. AI thị giác có thể là một phương pháp đáng tin cậy hơn nhiều.

Công nghệ này hoạt động bằng cách liên tục phân tích các luồng video để xác định các vấn đề về an toàn và an ninh. Những thông tin chuyên sâu này có thể được tích hợp vào các quy trình phát hiện xâm nhập hiện có, từ đó kích hoạt phản hồi hoặc cảnh báo tự động để các nhóm an ninh con người có thể hành động ngay lập tức.

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

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

Giám sát đám đông thông minh tại các khu vực công cộng#

Tại những không gian công cộng đông đúc như đầu mối giao thông, sự kiện lớn hoặc trung tâm thành phố nhộn nhịp, việc hiểu cách mọi người di chuyển và hành xử rất quan trọng để duy trì an toàn công cộng. Mật độ đám đông cao, thay đổi đột ngột trong chuyển động hoặc việc một người bị ngã có thể nhanh chóng tạo ra các tình huống nguy hiểm nếu không được phát hiện sớm.

Các hệ thống giám sát đám đông truyền thống phụ thuộc nhiều vào nhân viên vận hành theo dõi nhiều màn hình, khiến những thay đổi nhỏ nhưng quan trọng trong hành vi của đám đông dễ bị bỏ sót. AI thị giác cải thiện việc giám sát đám đông bằng cách tự động phân tích các luồng video từ camera theo thời gian thực.

Các model như Ultralytics YOLO26 có thể được sử dụng để phát hiện và theo dõi người trong những khung cảnh đông đúc, giám sát các mẫu chuyển động và xác định các tình huống như bị ngã hoặc một người nằm dưới đất trong thời gian dài. Những tín hiệu này có thể cho thấy các vấn đề an toàn tiềm ẩn, đặc biệt trong các đám đông dày đặc hoặc di chuyển nhanh.

Hình 3. Phát hiện ngã bằng các model YOLO (Nguồn)

Ngoài các tác vụ cơ bản như đếm người, các hệ thống dựa trên thị giác còn có thể cung cấp những thông tin chuyên sâu quan trọng cho các hệ thống AI tập trung vào việc xác định tình trạng ùn tắc, luồng di chuyển bất thường của đám đông hoặc các hành vi lệch khỏi mẫu thông thường. Bằng cách phát hiện sớm những dấu hiệu này, các tổ chức có thể phản ứng nhanh hơn trước những tình huống có thể gây rủi ro cho an toàn công cộng, hỗ trợ can thiệp kịp thời mà không cần giám sát thủ công liên tục.

Đảm bảo an toàn cho người lao động trong xây dựng#

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

AI thị giác giúp xử lý các rủi ro này bằng cách liên tục phân tích các luồng video từ camera tại công trường. Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO26 có thể phát hiện và theo dõi người lao động ở nhiều khu vực, đồng thời giám sát việc tuân thủ các yêu cầu an toàn, bao gồm 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 mẫu chuyển động và hành vi theo thời gian thực, những hệ thống này có thể gắn cờ các mối nguy tiềm ẩn trước khi chúng leo thang. Ngoài việc cải thiện hoạt động giám sát an toàn, hệ thống giám sát dựa trên thị giác còn giảm sự phụ thuộc vào các cuộc kiểm tra thủ công định kỳ và hỗ trợ phản hồi nhanh hơn trước những tình huống không an toàn.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng model AI để phát hiện mối đe dọa#

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

• Vận hành liên tục: Các hệ thống AI và model phát hiện hoạt động suốt ngày đêm mà không bị mệt mỏi vì cảnh báo, rất phù hợp với những môi trường yêu cầu giám sát liên tục.
• Cải thiện phối hợp giữa các nhóm: Các cảnh báo và thông tin chuyên sâu được chia sẻ giúp các nhóm an ninh, an toàn và vận hành dễ dàng làm việc hơn cũng như sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
• Khả năng mở rộng: Các hệ thống AI thị giác có thể được triển khai trên nhiều camera và địa điểm mà không cần tăng nhân sự theo tỷ lệ tương ứng, giúp dễ dàng mở rộng hoạt động giám sát khi môi trường trở nên phức tạp hơn.

Mặc dù AI thị giác mang lại những lợi thế rõ ràng trong việc phát hiện mối đe dọa, điều quan trọng là cũng phải xem xét một số hạn chế. Dưới đây là những thách thức cần lưu ý:

• Độ nhạy với chất lượng dữ liệu: Vị trí camera không phù hợp hoặc dữ liệu đầu vào chất lượng thấp có thể hạn chế khả năng phát hiện, đặc biệt khi xác định các hành vi tinh vi hoặc sự kiện hiếm gặp.
• Mối lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu: Việc giám sát liên tục có thể liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ chặt chẽ để ngăn việc sử dụng sai mục đích, đặc biệt trong các tình huống liên quan đến rủi ro zero-day hoặc di chuyển ngang qua các hệ thống.
• Phạm vi hạn chế đối với các mối đe dọa phi thị giác: AI thị giác không thể phát hiện các vấn đề như nỗ lực phishing, mối đe dọa an ninh mạng, malware, ransomware hoặc social engineering; những vấn đề này 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 hình ảnh.

Những điểm chính#

Phát hiện mối đe dọa dựa trên AI kết hợp thị giác máy tính với các phương pháp an ninh 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 quyền truy cập hạn chế đến đảm bảo an toàn cho đám đông và bảo vệ người lao động. Bằng cách chuyển từ giám sát phản ứng sang nhận thức chủ động, AI thị giác giúp các tổ chức cải thiện an toàn trước các mối đe dọa không ngừng phát triển, củng cố hoạt động an ninh và mở rộng hoạt động tình báo về mối đe dọa trong các môi trường phức tạp.

Tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá những đổi mới như AI trong sản xuất và AI thị giác trong bán lẻ. Truy cập repository GitHub của chúng tôi và bắt đầu với thị giác máy tính ngay hôm nay bằng cách tìm hiểu các tùy chọn cấp phép.