Как колледжи могут ускорить расследования на территории кампуса с помощью систем цифрового управления доказательствами, работающих на основе ИИ

В последние годы университеты столкнулись с растущей необходимостью решать инциденты, начиная от незначительных нарушений и заканчивая серьезными преступлениями. По мере того, как объем видеодоказательств, генерируемых источниками, такими как камеры видеонаблюдения на территории кампуса, мобильные телефоны и камеры, установленные на форму сотрудников службы безопасности, продолжает расти, колледжи сталкиваются с новыми проблемами в управлении и анализе этих данных эффективно.

Однако использование систем цифрового управления доказательствами, работающих на основе ИИ, позволяет университетам и службам безопасности кампусов ускорить расследования, оптимизировать процессы и укрепить доверие внутри своих сообществ.

Когда на территории кампуса колледжа происходит преступление или значимый инцидент, время имеет первостепенное значение. Исторически служба безопасности и следователи полагались на ручную сортировку часов видеозаписей, просмотр изображений и попытки собрать вместе фрагментированные доказательства. Сегодня, благодаря достижениям в области ИИ, эти процессы можно автоматизировать, сокращая время, необходимое для анализа и организации доказательств с дней или недель до минут или часов.

Колледжи могут внедрить интеллектуальные системы цифрового управления доказательствами, чтобы централизовать видео- и другие формы доказательств — такие как записи с мобильных телефонов, камер, установленных на форму сотрудников службы безопасности, камер в автомобилях и камер видеонаблюдения — в одну платформу. Это позволяет следователям легко управлять, архивировать, организовывать и делиться ключевыми доказательствами, создавая более сильные дела быстрее.

Одним из главных преимуществ систем управления доказательствами, работающих на основе ИИ, является их способность собирать информацию из множества различных источников и хранить все в одном центральном месте. Это не только упрощает сбор доказательств, но и обеспечивает бесперебойный рабочий процесс, включающий редактирование, идентификацию подозреваемых, глубокий анализ и идентификацию людей и транспортных средств, представляющих интерес.

Вот еще пять способов, которыми системы цифрового управления доказательствами, работающие на основе ИИ, могут помочь улучшить безопасность на территории кампуса:

1. Оптимизация расследований с помощью автоматизированных рабочих процессов

Колледжи часто сталкиваются с инцидентами, включающими большое количество видеоданных, такими как нарушения дисциплины со стороны студентов, кражи или нападения. Количество времени, необходимое для ручного просмотра этих доказательств, может быть подавляющим для службы безопасности или полицейских подразделений кампуса, но технология ИИ может значительно сократить рабочую нагрузку, автоматизируя многие процессы.

Инструменты ИИ могут просматривать часы записей за минуты, используя алгоритмы машинного обучения для выделения ключевых моментов или людей, представляющих интерес. Например, если следователи пытаются идентифицировать подозреваемого, ИИ может просмотреть все доступные видеозаписи из множества источников и найти совпадающих людей на основе определенных физических характеристик — таких как одежда, тип тела или даже поведенческие закономерности — без необходимости ручного просмотра.

Некоторые решения ИИ даже предлагают возможность отслеживать и идентифицировать людей без использования личной идентификационной информации, защищая идентификацию и конфиденциальность студентов и сотрудников.

Это не только экономит время и ресурсы, но также позволяет следователям университетов сосредоточиться на принятии решений более высокого уровня и построении дел, а не тратить время на скучные ручные задачи. Для полицейских подразделений кампуса это означает, что расследования могут продвигаться быстрее, помогая решить дела и устранить инциденты до их эскалации.

2. Сбор доказательств из нескольких источников

Одной из уникальных проблем кампусной среды является разнообразие источников, из которых можно получить видеодоказательства. один инцидент может включать записи с камер видеонаблюдения в зданиях, записи с мобильных телефонов, камер, установленных на форму сотрудников службы безопасности, и даже записи с камер в автомобилях кампуса. Без системы, которая могла бы объединить эти источники, следователи были бы вынуждены собирать и просматривать записи поэтапно, процесс, подверженный задержкам и ошибкам.

Системы, работающие на основе ИИ, позволяют колледжам объединить доказательства из этих различных источников в одну централизованную платформу. Этот цифровой репозиторий позволяет следователям легко находить и перекрестно ссылаться видеоклипы из разных углов, временных шкал или источников, создавая более полную и точную картину событий. Имея все доказательства в одном месте, также гарантируется, что ничего не будет упущено, и следователи могут отслеживать ключевые доказательства более эффективно.

3. Редактирование, идентификация и глубокий анализ

Помимо сбора и организации доказательств, некоторые системы, работающие на основе ИИ, также могут предложить сложные инструменты для анализа и обработки доказательств способами, которые традиционные ручные методы просто не могут. Например, автоматические инструменты редактирования могут скрыть личную информацию или размыть лица на записях, обеспечивая соблюдение законов и правил о конфиденциальности, особенно при обмене доказательствами с внешними сторонами.

Способность ИИ идентифицировать людей, представляющих интерес, также является важной функцией для расследований на территории кампуса. Используя продвинутые методы распознавания закономерностей, ИИ может сопоставить людей или транспортные средства на нескольких видеопотоках, связывая различные фрагменты доказательств, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Это особенно полезно в больших, многоуровневых кампусах, где подозреваемые или ключевые свидетели могут перемещаться между разными территориями. И, как упоминалось ранее, некоторые из них могут делать это без нарушения проблем конфиденциальности.

За пределами простой идентификации инструменты ИИ могут предоставить более глубокий анализ, такой как тепловые карты закономерностей активности, анализ поведения и даже прогностические идеи. Этот анализ дает следователям представление о закономерностях, которые могут указывать на будущие угрозы или потенциальные области риска, позволяя университетам принять превентивные меры для обеспечения безопасности на территории кампуса.

4. Улучшение безопасности и прозрачности на территории кампуса

Системы цифрового управления доказательствами, работающие на основе ИИ, быстрее, более эффективны и способствуют большему чувству безопасности и прозрачности на территории кампуса. Автоматизируя рабочие процессы, университеты могут проводить тщательные расследования быстро, предоставляя ясность и закрытие студентам, преподавателям и общественности.

В момент, когда доверие к учреждениям имеет решающее значение, способность действовать быстро и эффективно во время расследований укрепляет доверие к способности университета защитить свое сообщество. В случае высокопрофильных инцидентов, таких как нападения или нарушения безопасности, эти инструменты позволяют полицейским подразделениям кампуса быстро собирать доказательства, анализировать их и предоставлять обновления о прогрессе расследования в режиме реального времени.

Кроме того, платформы цифрового управления доказательствами облегчают безопасный обмен доказательствами с внешними агентствами, такими как местные органы правопорядка или юридические команды, без компрометации целостности дела. Эта прозрачность имеет решающее значение для поддержания общественного доверия и демонстрации подотчетности, особенно в инцидентах, которые привлекают широкое внимание.

5. Защита конфиденциальности при улучшении скорости расследований

Одной из главных проблем, связанных с растущим использованием ИИ в расследованиях, является конфиденциальность. Университетам необходимо защитить личную идентификационную информацию (ЛИИ) студентов и сотрудников, обеспечивая при этом эффективное проведение расследований.

К счастью, системы ИИ, разработанные для общественной безопасности, отдают приоритет защите ЛИИ. Функции, такие как редактирование и анонимизация, помогают обеспечить, что только релевантные данные обмениваются, и технологии распознавания лиц могут быть заменены более внимательными к конфиденциальности альтернативами.

Сосредотачиваясь на ключевых физических характеристиках — таких как одежда, походка или объекты, которые человек несет, — инструменты ИИ могут идентифицировать людей без использования распознавания лиц, тем самым защищая конфиденциальность, а также позволяя быстро анализировать доказательства.

Это делает системы, работающие на основе ИИ, эффективными и соответствующими этическим стандартам, помогая университетам ориентироваться в тонкой грани между конфиденциальностью и общественной безопасностью.

Заключение: Более умный подход к безопасности на территории кампуса

По мере того, как кампусы колледжей сталкиваются с растущими требованиями к управлению растущим объемом цифровых доказательств, системы цифрового управления доказательствами, работающие на основе ИИ, предлагают необходимое решение. Эти системы позволяют следователям собирать, организовывать и анализировать доказательства из различных источников быстро и эффективно, значительно сокращая время, необходимое для проведения тщательных расследований.

Делая это, университеты могут быстро решать инциденты, более эффективно распределять ресурсы и укреплять доверие внутри своих сообществ. С ИИ во главе, безопасность на территории кампуса больше не только реактивна — она может быть проактивной, интеллектуальной и защищать то, что наиболее важно: тех, кто заслуживает чувствовать себя в безопасности на территории кампуса.