Fortalecendo a segurança e aprimorando a experiência do usuário usando ciência de dados

Os avanços nos desenvolvimentos tecnológicos mudaram o foco da mitigação e prevenção de riscos para a previsão e aversão a ameaças, proporcionando uma experiência agradável ao cliente. Alcançar a segurança e a experiência do usuário colocou a ciência de dados no centro das atenções.

Em 2022, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) ficarão mais interligados na estrutura de soluções de identidade confiáveis ​​em todo o continuum físico e digital, levando à automação e otimização de desempenho, precisão, segurança e proteção. Isso abre caminho para a próxima fronteira em segurança de acesso físico e lógico com base em padrões comportamentais e anomalias de previsão.

Ao capitalizar a crescente quantidade de dados gerados em dispositivos e pontos de acesso, o setor de segurança se beneficiará tremendamente do uso de informações digitais para aprimorar as operações de segurança sem adicionar muito atrito para os usuários.

De acordo com a International Data Corp (IDC), a Ásia-Pacífico percebe a adoção de tecnologias de IA e automação como oportunidades estratégicas e investiu de forma abrangente para melhorar as capacidades. Noventa por cento das empresas da região devem fundir a experiência humana com IA, ML e reconhecimento de padrões para reforçar a previsão em toda a organização até 2026, moldando trabalhadores mais produtivos e qualificados em 30%.

Aproveitando a ciência de dados para proteção

A integração da Internet das Coisas (IoT), nuvem e tecnologias móveis está impulsionando constantemente a transformação digital do futuro. Embora essa onda tecnológica esteja criando novas e empolgantes oportunidades, ela está simultaneamente alimentando ameaças à segurança física e digital.

À medida que os aplicativos que utilizam tecnologias de IA e ML proliferam em toda a infraestrutura de segurança, as organizações podem obter informações sobre o uso de seus ativos físicos e digitais pelos clientes e detectar anormalidades, para evitar ações fraudulentas e reduzir as intervenções do usuário. Isso é alcançado analisando volumes crescentes de dados de dispositivos e sistemas de segurança.

Além disso, IA e ML podem permitir que os edifícios sejam mais orientados por dados e centrados no usuário, tornando os sistemas mais gerenciáveis ​​por meio de uma combinação de credenciais físicas e digitais e endpoints de IoT conectados.

Melhores Práticas

A ciência de dados oferece aos profissionais de segurança um padrão de entendimento que facilita a personalização, elimina o atrito e fornece serviços contínuos dinamicamente.

Veja a seguir algumas práticas recomendadas para ajudar as empresas a aproveitar a ciência de dados para melhorar sua posição de segurança:

• Elabore uma estratégia de dados clara – Dados brutos não são totalmente úteis. Para obter insights de dados em escala, é imperativo ter uma estratégia de dados em vigor. A contabilização de vários aspectos dessa estratégia inclui a estrutura e as ferramentas e suas aplicações relevantes. Como a estrutura e as ferramentas são genéricas, os aplicativos devem ser altamente contextuais para o resultado final.

• Incorpore o gerenciamento de dados – O melhor cenário é que os dados sejam enviados de um único sistema, formatados adequadamente e prontos para análise. A realidade é que a qualidade dos dados varia muito.

A limpeza de dados quase sempre será necessária, mas a contabilização de diferentes características ajudará a coletar dados utilizáveis, que podem ser limpos e organizados. Afinal, insights valiosos obtidos só podem ser tão bons quanto a qualidade dos dados.

• Estenda proativamente as tecnologias de IA e ML – A integração rigorosa desses recursos em sistemas unificados de segurança física e digital garantirá uma resposta rápida para a detecção, previsão e mitigação de ameaças mais bem-sucedidas. Ao estender as tecnologias de IA e ML ao mundo da segurança física, a operação de segurança corporativa passa de uma função reativa para uma função proativa no gerenciamento de operações de negócios, crescimento e segurança.

Os algoritmos de IA podem sintetizar e correlacionar informações de segurança física de muitas fontes, dispositivos e sistemas para criar uma visão completa de funcionários, contratados e visitantes. Isso resultará em decisões de segurança mais precisas e permitirá que as organizações suportem melhor os ambientes de negócios dinâmicos.

• Automatize a tomada de decisões – As ameaças podem não apenas ser previstas e evitadas usando ciência de dados, IA e ML também podem ajudar as empresas a automatizar uma variedade de processos de tomada de decisão – desde a otimização de processos de negócios até a identificação proativa de riscos e automatização de ações preventivas – melhorando assim a eficiência organizacional geral e eficácia.

• Sistema centrado no usuário – Embora seja fácil pensar em melhorar a segurança em detrimento da experiência do usuário, a ciência de dados pode ajudar a superar o desafio. AI e ML podem ajudar a obter uma melhor compreensão do uso normal contextual e eliminar o atrito durante o uso genuíno. Para conseguir isso, é importante projetar o sistema tendo em mente a interação primária do usuário.

Fonte: HID

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