در سال‌های اخیر، دانشگاه‌ها نیاز فزاینده‌ای به رسیدگی به حوادثی از تخلفات جزئی تا فعالیت‌های مجرمانه جدی داشته‌اند. از آنجایی که حجم شواهد ویدئویی تولید شده از منابعی مانند نظارت دانشگاه، تلفن‌های همراه و دوربین‌های فرسوده بدن همچنان در حال افزایش است، کالج‌ها با چالش‌های جدیدی در مدیریت و تجزیه و تحلیل موثر این داده‌ها مواجه هستند.
با این حال، اهرم سیستم های مدیریت شواهد دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی به دانشگاه‌ها و پلیس پردیس اجازه می‌دهد تا تحقیقات را تسریع بخشند، فرآیندها را ساده‌تر کنند و اعتماد بیشتری را در جوامع دانشگاهی خود ایجاد کنند.
هنگامی که یک جنایت یا حادثه مهم در محوطه دانشگاه رخ می دهد، زمان بسیار مهم است. از لحاظ تاریخی، امنیت پردیس و محققین به مرتب‌سازی دستی ساعت‌ها فیلم ویدئویی، بررسی تصاویر و تلاش برای جمع‌آوری شواهد تکه تکه تکیه می‌کردند. امروزه با پیشرفت‌های هوش مصنوعی، می‌توان این فرآیندها را خودکار کرد و زمان تجزیه و تحلیل و سازماندهی شواهد را از روزها یا هفته‌ها به دقیقه یا ساعت کاهش داد.
کالج‌ها می‌توانند سیستم‌های مدیریت شواهد دیجیتال هوشمند را برای متمرکز کردن ویدئو و سایر اشکال شواهد (مانند فیلم‌برداری از تلفن همراه، دوربین‌های بدنه، دوربین‌های داشبورد و نظارت بر ساختمان‌ها) در یک پلتفرم پیاده‌سازی کنند. این به بازرسان اجازه می دهد تا به راحتی شواهد کلیدی را مدیریت، بایگانی، سازماندهی و به اشتراک بگذارند و پرونده های قوی تری را سریعتر بسازند.
یکی از بزرگترین مزایای مدیریت شواهد مبتنی بر هوش مصنوعی در توانایی آن برای استخراج از منابع متعدد و متفاوت و قرار دادن همه چیز در یک مکان مرکزی نهفته است. این نه تنها جمع‌آوری شواهد را ساده می‌کند، بلکه یک گردش کار پایین‌دستی یکپارچه را نیز فراهم می‌کند که شامل ویرایش، شناسایی مشکوک، تجزیه و تحلیل عمیق، و شناسایی افراد و وسایل نقلیه مورد علاقه است.
در اینجا پنج روش دیگر وجود دارد که مدیریت شواهد دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود امنیت دانشگاه کمک کند:
1. ساده سازی تحقیقات با گردش کار خودکار
کالج‌ها اغلب با حوادثی که شامل حجم زیادی از داده‌های ویدئویی است، مانند رفتار نادرست دانش‌آموز، دزدی، یا حمله برخورد می‌کنند. مدت زمان مورد نیاز برای بررسی دستی این شواهد می‌تواند برای پلیس دانشگاه یا تیم‌های امنیتی بسیار زیاد باشد، اما فناوری هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن بیشتر فرآیند، حجم کار را به شدت کاهش دهد.
ابزارهای هوش مصنوعی می توانند ساعت ها فیلم را در چند دقیقه غربال کنند، با استفاده از یادگیری ماشینی الگوریتم هایی برای پرچم گذاری لحظات کلیدی یا افراد مورد علاقه. به عنوان مثال، اگر محققان در تلاش برای شناسایی مظنون باشند، هوش مصنوعی می‌تواند تمام فیلم‌های ویدئویی موجود را از منابع متعدد اسکن کند و افراد مشابه را بر اساس ویژگی‌های فیزیکی خاص (مانند لباس، نوع بدن یا حتی الگوهای رفتاری) بدون نیاز به کتابچه راهنمای کاربر بیابد. بررسی کنید.
برخی از راه‌حل‌های هوش مصنوعی حتی توانایی ردیابی و شناسایی افراد را بدون استفاده از PII ارائه می‌دهند و از هویت و حریم خصوصی دانشجویان و کارکنان محافظت می‌کنند.
این نه تنها باعث صرفه جویی در زمان و منابع می شود، بلکه به محققان دانشگاه اجازه می دهد تا به جای گرفتار شدن در کارهای دستی خسته کننده، روی تصمیم گیری و پرونده سازی در سطوح بالاتر تمرکز کنند. برای دپارتمان‌های پلیس دانشگاه، این بدان معناست که تحقیقات می‌توانند سریعتر پیش بروند و به حل و فصل پرونده‌ها و رسیدگی به حوادث قبل از تشدید آنها کمک کنند.
2. مجموعه شواهد چند منبعی
یکی از چالش های منحصر به فرد محیط های دانشگاهی، تنوع منابعی است که می توان از آنها شواهد ویدئویی استخراج کرد. یک حادثه ممکن است شامل فیلم‌هایی از دوربین‌های نظارتی ساختمان، ضبط‌های تلفن همراه، دوربین‌های مستهلک شده توسط امنیت دانشگاه و حتی فیلم‌های دوربین داش‌م از وسایل نقلیه دانشگاه باشد. بدون سیستمی برای جمع‌آوری این منابع، محققین مجبور به جمع‌آوری و بررسی تکه تکه فیلم‌ها می‌شوند، فرآیندی که مستعد تاخیر و خطا است.
سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، کالج‌ها را قادر می‌سازند تا شواهد را از این منابع متنوع در یک پلتفرم واحد و متمرکز ادغام کنند. این مخزن دیجیتال به محققان اجازه می دهد تا به راحتی کلیپ های ویدئویی را از زوایای مختلف، جدول زمانی یا منابع مختلف پیدا کرده و به آنها ارجاع دهند و روایت کامل و دقیق تری از رویدادها بسازند. داشتن تمام شواهد در یک مکان همچنین تضمین می‌کند که هیچ چیز نادیده گرفته نمی‌شود و محققان می‌توانند شواهد کلیدی را به طور مؤثرتری دنبال کنند.
3. ویرایش، شناسایی، و تجزیه و تحلیل عمیق
علاوه بر جمع‌آوری و سازماندهی شواهد، برخی از سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی نیز ممکن است ابزارهای پیچیده‌ای را برای تحلیل و پردازش شواهد به روش‌هایی ارائه دهند که روش‌های دستی سنتی به سادگی نمی‌توانند. برای مثال، ابزارهای ویرایش خودکار می‌توانند اطلاعات شخصی را مبهم یا چهره‌ها را در فیلم محو کنند و از رعایت قوانین و مقررات حفظ حریم خصوصی اطمینان حاصل کنند، به‌ویژه هنگام به اشتراک گذاشتن شواهد با طرف‌های خارجی.
توانایی هوش مصنوعی برای شناسایی افراد مورد علاقه همچنین یک ویژگی حیاتی برای تحقیقات دانشگاه است. با استفاده از تشخیص الگوی پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند افراد یا وسایل نقلیه را در چندین فید ویدیویی مطابقت دهد و شواهد مختلفی را به هم پیوند دهد که در غیر این صورت ممکن است مورد توجه قرار نگیرد.
این به ویژه در پردیس های بزرگ و چند مکان که مظنونان یا شاهدان کلیدی ممکن است بین مناطق مختلف حرکت کنند مفید است. و – همانطور که قبلاً گفته شد – برخی ممکن است بتوانند این کار را بدون نقض نگرانی های حفظ حریم خصوصی انجام دهند.
فراتر از شناسایی ساده، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند تحلیل‌های عمیق‌تری مانند نقشه‌های حرارتی الگوهای فعالیت، تحلیل رفتار و حتی بینش‌های پیش‌بینی‌کننده ارائه دهند. این تجزیه و تحلیل ها به محققان دانشگاه بینش هایی را در مورد الگوهایی ارائه می دهد که می تواند تهدیدهای آینده یا مناطق بالقوه خطر را نشان دهد و به دانشگاه ها اجازه می دهد اقدامات پیشگیرانه را برای اطمینان از ایمنی محوطه دانشگاه انجام دهند.
4. افزایش ایمنی و شفافیت پردیس
سیستم های مدیریت شواهد دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی سریعتر، کارآمدتر هستند و به احساس امنیت و شفافیت بیشتر در پردیس‌های کالج کمک می‌کنند. با خودکارسازی گردش کار، دانشگاه ها می توانند تحقیقات کامل را به سرعت انجام دهند، و شفافیت و بسته شدن را برای دانشجویان، اساتید و مردم فراهم کنند.
در زمانی که اعتماد به موسسات حیاتی است، توانایی اقدام سریع و کارآمد در طول تحقیقات باعث ایجاد اعتماد در توانایی دانشگاه برای محافظت از جامعه می شود. در صورت بروز حوادث پرمخاطب، مانند حمله یا نقض ایمنی، این ابزارها به پلیس دانشگاه اجازه می‌دهد تا به سرعت شواهد را جمع‌آوری کند، آنها را تجزیه و تحلیل کند و به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ در مورد پیشرفت تحقیقات ارائه کند.
علاوه بر این، پلت‌فرم‌های مدیریت شواهد دیجیتال، اشتراک‌گذاری امن شواهد را با آژانس‌های خارجی، مانند مجری قانون محلی یا تیم‌های قانونی، بدون به خطر انداختن یکپارچگی پرونده، تسهیل می‌کنند. این شفافیت در حفظ اعتماد عمومی و نشان دادن مسئولیت پذیری، به ویژه در حوادثی که توجه گسترده را به خود جلب می کند، حیاتی است.
5. حفظ حریم خصوصی در حین بهبود سرعت تحقیق
یکی از نگرانی های عمده در مورد استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در تحقیقات، حفظ حریم خصوصی است. دانشگاه ها وظیفه دارند از اطلاعات شناسایی شخصی (PII) دانشجویان و کارکنان محافظت کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند که تحقیقات به طور موثر انجام می شود.
خوشبختانه، سیستم‌های هوش مصنوعی که برای ایمنی عمومی طراحی شده‌اند، حفاظت از PII را در اولویت قرار می‌دهند. ویژگی‌هایی مانند ویرایش و ناشناس‌سازی کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که فقط داده‌های مرتبط به اشتراک گذاشته می‌شوند و از فناوری‌های تشخیص چهره می‌توان به نفع جایگزین‌های آگاه‌تر از حریم خصوصی اجتناب کرد.
ابزارهای هوش مصنوعی با تمرکز بر ویژگی‌های فیزیکی کلیدی – مانند لباس، راه رفتن یا اشیایی که توسط شخص حمل می‌شود – می‌توانند افراد را بدون تکیه بر تشخیص چهره شناسایی کنند، بنابراین از حریم خصوصی محافظت می‌کنند و در عین حال امکان تجزیه و تحلیل سریع شواهد را فراهم می‌کنند.
این امر باعث می‌شود سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مؤثر و مطابق با استانداردهای اخلاقی باشند و به دانشگاه‌ها کمک می‌کند تا خط باریک بین حریم خصوصی و امنیت عمومی را طی کنند.
نتیجه گیری: رویکردی هوشمندانه تر به ایمنی پردیس
از آنجایی که پردیس‌های کالج با تقاضای فزاینده‌ای برای مدیریت حجم فزاینده‌ای از شواهد دیجیتالی مواجه هستند، سیستم‌های مدیریت شواهد دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی یک راه‌حل ضروری ارائه می‌دهند. این سیستم‌ها محققین را قادر می‌سازند تا شواهد را از منابع متفاوت به سرعت و کارآمد جمع‌آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل کنند و زمان لازم برای انجام تحقیقات کامل را به شدت کاهش دهند.
با انجام این کار، دانشگاه ها می توانند حوادث را به سرعت حل و فصل کنند، منابع را به طور موثرتری تخصیص دهند، و اعتماد بیشتری را در جوامع دانشگاهی خود ایجاد کنند. با در دست داشتن هوش مصنوعی، امنیت پردیس دیگر فقط واکنشی نیست، بلکه می‌تواند فعال، هوشمندانه باشد و از مهم‌ترین چیزها محافظت کند: کسانی که شایسته احساس امنیت در محوطه دانشگاه هستند.
