Как колледжи могут ускорить расследования на кампусе 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 из источников, таких как камеры видеонаблюдения на кампусе, мобильные телефоны и камеры, установленные на теле, 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 полицейским на кампусе ускорить расследования, оптимизировать процессы и укрепить доверие внутри своих кампусных сообществ.

Когда на территории колледжа происходит преступление или значимое событие, время имеет решающее значение. Исторически кампусная безопасность и следователи полагались на ручную сортировку часов видеозаписей, просмотр изображений и попытки собрать воедино фрагментированные доказательства. Сегодня, благодаря достижениям в области ИИ, эти процессы могут быть автоматизированы, 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 кадры с мобильных телефонов, камер, установленных на теле, дашкамер и камер видеонаблюдения зданий – в одну платформу. Это позволяет следователям легко управлять, архивировать, организовывать и делиться ключевыми доказательствами, создавая более сильные дела быстрее.

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

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

1. Оптимизация расследований с помощью автоматизированных рабочих процессов

Колледжи часто сталкиваются с инцидентами, включающими большое количество видеоданных, такими как проступки студентов, кражи или нападения. Количество времени, необходимое для просмотра этих доказательств вручную, может быть ошеломляющим для полицейских или служб безопасности на кампусе, но технология ИИ может значительно сократить рабочую нагрузку, автоматизируя большую часть процесса.

Инструменты ИИ могут просматривать часы записей за минуты, используя алгоритмы machine learning, чтобы выделить ключевые моменты или людей, представляющих интерес. Например, если следователи пытаются выявить 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 модели – без необходимости ручного просмотра.

Определенные решения ИИ даже предлагают возможность отслеживать и идентифицировать людей без использования персональной идентификационной информации (PII), защищая идентификацию и конфиденциальность студентов и сотрудников.

Не только это экономит время и ресурсы, но также позволяет университетским следователям сосредоточиться на принятии более высокоуровневых решений и построении дел, а не тратить время на скучные ручные задачи. Для полицейских департаментов на кампусе это означает, что расследования могут продвигаться быстрее, помогая решить дела и решить инциденты до их эскалации.

2. Сбор доказательств из нескольких источников

Одной из уникальных проблем кампусной среды является разнообразие источников, из которых можно получить видеодоказательства. Одно происшествие может включать кадры с камер видеонаблюдения в зданиях, записи с мобильных телефонов, камер, установленных на теле, используемых службой безопасности на кампусе, и даже видеозаписи с камер, установленных на транспортных средствах на кампусе. Без системы, которая могла бы объединить эти источники, следователи были бы вынуждены собирать и просматривать кадры поэтапно, процесс, подверженный задержкам и ошибкам.

Системы, работающие на основе ИИ, позволяют колледжам консолидировать 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 персональную информацию или размыть лица на кадрах, 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 кампусе. Используя продвинутые методы распознавания образов, 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 на больших, многоуровневых кампусах, где подозреваемые или ключевые свидетели могут перемещаться между разными зонами. И, как упоминалось ранее, некоторые могут делать это без нарушения проблем конфиденциальности.

Помимо простой идентификации, инструменты ИИ могут предоставить более глубокий анализ, такой как тепловые карты моделей активности, анализ поведения и даже прогностические сведения. Эти аналитические данные предлагают следователям на кампусе информацию о моделях, которые могут указывать на будущие угрозы или потенциальные области риска, позволяя университетам принять превентивные меры для обеспечения безопасности на кампусе.

4. Повышение безопасности и прозрачности на кампусе

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

В то время, когда доверие к учреждениям имеет решающее значение, способность действовать быстро и эффективно во время расследований укрепляет уверенность в способности университета защитить свою общину. В случае высокопрофильных инцидентов, таких как нападения или нарушения безопасности, эти инструменты позволяют полицейским на кампусе быстро собрать доказательства, проанализировать их и предоставить обновления в режиме реального времени о прогрессе расследования.

Кроме того, платформы цифрового управления доказательствами облегчают безопасный обмен доказательствами с внешними агентствами, такими как местные правоохранительные органы 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 расследования

Одной из основных проблем при растущем использовании ИИ в расследованиях является конфиденциальность. Университеты обязаны защищать персональную идентификационную информацию (PII) студентов и сотрудников, обеспечивая при этом эффективное проведение расследований.

К счастью, системы ИИ, предназначенные для общественной безопасности, отдают приоритет защите PII. Функции, такие как редактирование и анонимизация, помогают обеспечить, что только релевантные данные обмениваются, и технологии распознавания лиц могут быть избегаемы в пользу более внимательных к конфиденциальности альтернатив.

Сосредоточившись на ключевых физических характеристиках – таких как одежда, походка или объекты, которые несет человек – инструменты ИИ могут идентифицировать людей без использования распознавания лиц, тем самым защищая конфиденциальность, сохраняя при этом быстрый анализ доказательств.

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

Вывод: Более умный подход к безопасности на кампусе

Поскольку колледжи сталкиваются с 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.

Таким образом, университеты могут быстро решить инциденты, более эффективно распределить ресурсы и укрепить доверие внутри своих кампусных сообществ. С ИИ во главе, безопасность на кампусе больше не является просто реактивной – она может быть проактивной, умной и защищать то, что наиболее важно: тех, кто заслуживает чувствовать себя в безопасности на кампусе.