Prevenire i reati con l’intelligenza artificiale

L’applicazione delle nuove tecnologie nel settore della sicurezza esalta le attività di prevenzione e predizione del crimine, arrivando a trasformare in realtà gli scenari anticipati dai classici della fantascienza.

L’intelligenza artificiale (AI) sta cominciando a impattare in modo sensibile sul mercato della sicurezza anticrimine, ri­velandosi anche in tale settore una tecnologia importante. «Il mercato delle applicazioni di intelligenza ar­tificiale registra oggi tassi di crescita significativi a livello globale, grazie alla crescente adozione di queste tecnologie da parte di organizzazio­ni pubbliche e private nei diversi settori indu­striali», osserva Diego Pandolfi, Research and Consulting Manager di Idc Italia.

«Nel 2021, in Italia il mercato dell’AI - in base alle stime di Idc - ha registrato una crescita di oltre il 20%, trovando applicazione in diverse aree operative e tecnologiche, che spaziano dall’hardware e software fino ai servizi IT. I progressi nelle aree del machine learning, deep learning e compu­ter vision sono oggi al centro delle strategie di resilienza e innovazione di aziende ed enti pub­blici e, grazie a queste evoluzioni, oggi anche l’applicazione di tecnologie AI al mercato della sicurezza contribuisce a rendere maggiormente efficace la prevenzione di attacchi informatici, la detection di eventuali intrusioni e la remedia­tion degli incidenti. Le organizzazioni stanno progressivamente adottando nuove architetture tecnologiche: per accelerare l’innovazione senza compromettere la sicurezza dei sistemi si rendo­no oggi necessarie nuove tecnologie, in grado di fornire un maggiore supporto alla prevenzione e alla gestione di nuovi rischi e attacchi infor­matici, soprattutto in ambienti ibridi e cloud»

Grazie all’intelligenza artificiale i sistemi di si­curezza possono alzare ulteriormente l’asticella. «Le tecnologie di AI sono particolarmente effi­caci in tutte le attività di analisi avanzata e di correlazione dei dati per prevenire e prevedere eventuali attacchi», prosegue Pandolfi. «Attra­verso algoritmi basati sull’intelligenza artificiale e il machine learning, infatti, è oggi possibile effettuare analisi in tempo reale, scalabili e auto­matizzate, in grado di connettere diverse fonti di dati e prevedere eventuali attacchi. L’intelligenza artificiale applicata all’ambito della sicurezza pubblica, per esempio, è in grado di valorizzare e correlare tutti i dati, le informazioni e i rapporti condivisi dalle agenzie pubbliche sugli incidenti informatici (o potenziali incidenti) rilevati, otti­mizzando in questo modo le attività investigati­ve nelle indagini.

Questa raccolta di informazioni può generare petabyte di dati, che devono essere analizzati in modo tempestivo. La velocità è fondamen­tale, così che le agenzie possano operare sulla stessa scala e sulla stessa sequenza temporale dei criminali informatici, agendo in un arco di tempo da minuti a ore rispetto alle settimane - se non mesi - tipicamente necessari per rilevare un incidente informatico. Le organizzazioni stanno oggi adottando l’intelligenza artificiale per esse­re in grado di individuare e prevenire meglio le minacce dei cyber criminali».

I settori maggiormente coinvolti, in Italia, so­no presto individuati da Pandolfi. «Gli ambiti di applicazione in forte crescita in Italia sono l’automazione dei sistemi di threat intelligence, i sistemi di difesa pubblica, investigation e go­vernment intelligence, fraud analysis and inve­stigation e gestione delle emergenze».

L'analisi video è sempre più centrale

Daniela Rao, Senior Research and Consulting Director di Idc Italia, entra più nel dettaglio su come il mercato della videosorveglianza si stia trasformando specificamente grazie all’intelli­genza artificiale. «I sistemi di videosorveglianza si stanno evolvendo rapidamente, aggiungen­do alle funzionalità VMS (Video Management System) nuove funzionalità di analisi dei dati sempre più complesse. In prospettiva, il valore delle applicazioni di vide­osorveglianza sarà sempre più definito non dalla quantità di controllo che si ha sulle costellazioni di telecamere, ma dal grado secondo cui i dati video possono essere analizzati, interpretati e utilizzati nelle aziende/organizzazioni utenti. In futuro, tutte le telecamere disporranno di un’in­telligenza integrata, in grado di scambiare dati con il centro di gestione, osservazione e analisi centralizzato».

A proposito di quanto potrà accadere domani, il concetto di automazione sembra colorare l’av­venire. «Le funzionalità VMS hanno aperto la strada a un’osservazione video pervasiva delle strutture degli impianti e dei perimetri delle aree videosorvegliate, in cui gli operatori umani pos­sono essere supportati e forse anche sostituiti», prosegue Rao. «Per superare le capacità di os­servazione degli umani entra in gioco l’analisi video avanzata. Se è vero che l’automazione può aumentare o sostituire l’osservazione umana e la valutazione della situazione, allora la videosor­veglianza, oltre a essere applicata alla sicurezza, può essere utilizzata anche per raccogliere im­portanti dati telemetrici sulle operazioni azien­dali. Per esempio, può essere utilizzata nell’am­bito della produzione industriale per rilevare i difetti e per facilitare l’approvvigionamento delle scorte, per tracciare automaticamente il flusso delle persone e fornire dati sull’utilizzo di deter­minate strutture».

All’interno di tale scenario articolato, il mer­cato dei sistemi di videosorveglianza si avvia a trovare un suo specifico centro gravitazionale. «L’analisi video sarà sempre più al centro», ar­gomenta Rao.

«Mentre un operatore umano può osservare e valutare solo una piccola parte dei dati video rac­colti, un sistema di analisi video basato su intel­ligenza artificiale può valutarli tutti, etichettare le parti importanti e interagire con un essere umano solo quando ciò che viene osservato si differenzia rispetto a quanto previsto dagli al­goritmi di apprendimento automatico, che sono programmati per fare riferimento a set di dati di istanze note. Inoltre, grazie agli strumenti di ma­chine learning, un numero crescente di algoritmi predefiniti di apprendimento automatico sarà disponibile per specifiche applicazioni di analisi dei dati video in diversi ambiti. Tali applicazioni, che si aggiungeranno a quelle tipiche del VMS, includeranno per esempio il riconoscimento e il conteggio di oggetti, il rilevamento di intrusioni perimetrali, il rilevamento di fumo e incendi, il riconoscimento di forme e il riconoscimento facciale - anche a supporto dell’analisi forense post-registrazione - e il monitoraggio di persone e veicoli».

Cosa accadrà domani

Giancarlo Vercellino, Associate Director Research & Consulting di Idc Italia, illustra lo scenario, in apparenza futuristico, che è in realtà alle por­te nell’impiego dell’intelligenza artificiale per quanto riguarda la sicurezza anticrimine. «Tra le applicazioni più futuribili, di cui possiamo in­travedere i primi sviluppi in termini non soltanto di studi e progetti di fattibilità, ma di concrete iniziative imprenditoriali, è possibile evidenziare alcune aree che sembrano senz’altro più mature di altre» spiega l’analista.

«In particolare, tra le diverse iniziative che hanno preso corso in questi ultimi anni, soffermerei l’attenzione su almeno tre ambiti. Il primo è quello della video­sorveglianza intelligente, dove stanno proliferan­do applicazioni di computer vision sempre più specializzate - dal riconoscimento delle targhe al riconoscimento facciale, dalle tecnologie per il controllo accessi a quelle per la gestione del traffico e dei parcheggi - che possono essere fa­cilmente indirizzate verso l’utilizzo in ambito di crime prevention & detection».

Altre applicazioni sembrano ancora più futu­ristiche. «Un secondo ambito, senz’altro più visionario, ma su cui insistono concrete ini­ziative imprenditoriali, è quello del predictive policing: l’applicazione di algoritmi predittivi sui dati socio-demografici dei cittadini, combi nati con le informazioni provenienti dai sistemi giudiziari e penali e le informazioni di geo-re­ferenziazione, consente di formulare previsioni sulla probabilità di recidive e sulla probabilità di osservare specifici crimini in determinate aree geografiche. Un esempio è il SaaS (Software as a Service) Geolitica, che già oggi collabora con il dipartimento di polizia di Los Angeles per applicare nuovi modelli predittivi alla lotta contro il crimine nella Città degli Angeli», rac­conta Vercellino.

Dall’altro lato del Pacifico arriva un altro esem­pio ancora, che ha guadagnato le prime pagine della stampa internazionale. «Un terzo ambito, e qui facciamo un ulteriore passo verso il futuro, è l’automazione dei processi di identificazione dei reati: è notizia di questi ultimi giorni lo sviluppo in Cina di alcune applicazioni sperimentali le­gate all’idea di un “pubblico ministero” digitale, capace di valutare e giudicare con un’accuratez­za del 97% diverse fattispecie di reati, dalla frode al gioco d’azzardo, dalla guida pericolosa fino alle risse e ai comportamenti violenti», ricorda Vercellino.

Gli esempi riportati da Vercellino appartengono alla realtà, anche se sembrano tre diversi capitoli di un classico della letteratura di fantascienza. «Dalla convergenza di questi ambiti differenti è facile immaginare uno scenario che comincia ad avvicinarsi pericolosamente al famoso racconto di Philip Dick, “Rapporto di minoranza”. Senza arrivare agli estremi di concepire una squadra precrimine, già oggi alcune autocrazie riescono a multare i cittadini in base alla loro condotta civica, dal rispetto della segnaletica urbana fino alla gestione della raccolta differenziata, met­tendo insieme intelligent surveillance, predicti­ve policing e prosecution automation», avverte Vercellino.

AXITEA - L’AI trasforma la videosorveglianza

«È da più di un anno che stiamo testando gli algoritmi sviluppati con intelligenza artificiale» racconta Michele Oriboni, Product Manager di Axitea, global security provider per la sicurezza fisica e la sicurezza informatica che ha sviluppato telecamere AI all’interno della propria sede e per la parte esterna come test. «Abbiamo così acquisito know-how e confidenza con la tecnologia».

In che modo l’intelligenza artificiale sta impattando sullo sviluppo delle tecnologie di sicurezza anticrimine?

«Fino a oggi gli impianti di videosorveglianza sono stati considerati in maniera passiva, ossia in quanto utili per fare ricerca forense nel momento in cui è avvenuto un evento, visto che fanno riferimento ad algoritmi matematici piuttosto macchinosi e non sono sempre affidabili come atteso, soprattutto negli ambienti esterni, condizionati da eventi atmosferici e cambi di luce repentini, piuttosto che da vegetazione che cresce. Accertato che gli algoritmi tradizionali erano fonte di molteplici falsi positivi, i produttori di telecamere di livello mondiale hanno cominciato a valutare gli algoritmi legati all’applicazione dell’intelligenza artificiale, forti di un numero eccezionale di informazioni raccolte e apprese.

Il risultato è più affidabile, con circa il 90% di rilevazione precisa. Gli algoritmi AI lavorano sulla capacità di distinguere gli esseri umani dalle cose e dagli animali, per una rilevazione puntuale delle persone. Le stesse tecnologie, a livello di sviluppo, vengono impiegate con l’obiettivo di far girare più algoritmi - sempre più complessi - in contemporanea, come avviene nel caso delle telecamere con a bordo processori di ultima generazione dall’enorme potenza di calcolo. Ora, inoltre, stiamo cominciando ad analizzare e verificare qualche algoritmo relativo alla parte di audio detection, più di nicchia».

Come evolverà il lavoro dell’installatore, alla luce di tali sviluppi tecnologici?

«Innanzitutto, sarà necessaria una formazione puntuale, supportata dai vendor, per installare tali tipologie di soluzioni AI in maniera corretta. Per quanto riguarda l’installazione in sé, l’esperienza acquisita nel tempo è in grado di consigliare l’azione più corretta, identificando la telecamera idonea per un determinato ambiente. Si può partire dai clienti ormai fidelizzati e, a piccoli passi, procedere per test, fino ad acquisire il know-how necessario. Sicuramente la videosorveglianza con algoritmi prevede una manutenzione tendenzialmente più onerosa, per la necessità eventuale di controllare e ricalibrare determinati parametri. Da questo punto di vista il cliente va educato e sensibilizzato, nella consapevolezza di avere il vantaggio di disporre di un dispositivo non più passivo, ma attivo».

Quali potrebbero essere i settori di mercato più interessati a implementare telecamere con algoritmi AI?

«Purtroppo, i piccoli negozi - gioiellerie, tabacchi, abbigliamento - sono violabili con la tipica spaccata, quindi a oggi il possesso di un impianto di telecamere con algoritmi AI non porta ancora un beneficio superiore ai costi. Invece gli utenti più complessi, con più aree da monitorare, come gli ATM bancari, possono essere i clienti ideali.

Lo stesso vale per i musei o per le aziende che hanno materie prime importanti da proteggere, con la necessità quindi di individuare in anticipo eventuali violazioni della proprietà. Altri ambienti, in cui noi stessi stiamo facendo installazioni, sono alcune ville - dove i proprietari applicando soluzioni tradizionali si trovano troppo spesso alle prese con falsi allarmi legati alla vegetazione - e le imprese del settore manufacturing e automotive, che manifestano la necessità di proteggere le tecnologie presenti nelle aree esterne.

Anche i depositi di veicoli possono trarre giovamento dalla videosorveglianza con algoritmi AI, poiché soggetti a furti notturni di pezzi di ricambio, mentre i campi fotovoltaici, siti in ambienti remoti con animali selvatici e vegetazione difficile da curare, possono trovare grazie all’AI una maggiore puntualità nella generazione degli allarmi. Il campo di applicazione è davvero vasto, insomma, l’importante è capire quale sia effettivamente l’algoritmo che possa soddisfare il requisito posto dal cliente a livello di sicurezza».