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title: Inteligência Artificial e vídeo analytics como forma de aumentar a segurança corporativa em tempos de pandemia
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Postado em 03 de Março de 2021

*Com o trabalho remoto, a partir de casa ou redes desconhecidas, aumenta a necessidade de milhares de usuários se conectarem a sistemas críticos como ERPs, CRMs ou bancos de dados*

A pandemia do coronavírus trouxe vários desafios para as empresas em questões relacionadas à segurança e continuidade dos negócios. Uma delas é realizar o gerenciamento e identificação correta dos colaboradores que estão trabalhando em *home office* para os acessos a redes corporativas, as conhecidas VPNs. 

Com o trabalho remoto, aumenta a necessidade de milhares de usuários se conectarem a partir de suas casas ou de redes desconhecidas a sistemas críticos, como ERPs, CRMs ou bancos de dados. Quando todos estão fora do ambiente corporativo, eles se tornam anônimos para o departamento de TI. 

Felizmente, já existem soluções no mercado que melhoram a experiência do usuário, ao passo que tornam as redes privadas mais seguras. Isso tudo por meio da tecnologia de vídeo *analytics*, que já é nossa conhecida, mas que amadureceu muito nos últimos anos. 

**Regras clássicas de segurança**

Antes de entrarmos em detalhes, é importante resgatar alguns conceitos básicos de segurança. De maneira geral, existem três pilares para uma autenticação: é preciso pedir algo que o usuário sabe, algo que o usuário tem e algo que ele é. 

A primeira forma é a mais comum: o famoso login e senha. A segunda camada está se popularizando e se tornando uma boa prática no mercado. Trata-se de uma autenticação em duas etapas, quando se pede para o usuário digitar um código ou *token* enviado por e-mail ou celular. Por fim, a maioria das soluções não abrangem o terceiro modo, que está ligado a biometria. 

A biometria pode ser implantada de diversas formas, seja pela leitura de uma digital ou da retina. Mas esses *devices* não são tão comuns nas casas das pessoas. Pensando nisso, a abordagem da Logicalis foi buscar uma autenticação baseada em reconhecimento facial. Funciona assim: para logar na VPN, o usuário precisa tirar uma *selfie* com a câmera do celular, um procedimento bem simples. 

A tecnologia traz vantagens como aumentar a segurança na autenticação do usuário, inibir o compartilhamento de senhas entre profissionais, além de reforçar o processo de identificação do colaborador. A tecnologia, [VPN Biometrics](https://www.youtube.com/watch?v=fyetBc3rjFs), conta com um diferencial no controle de acesso que não permite dribles de segurança. 

**A prova de vida**

O conceito de prova de vida (*liveness detection*) funciona junto com o reconhecimento facial. É uma maneira da pessoa provar que ela mesma está acessando a rede. Nós aplicamos inteligência artificial para que detecte se a pessoa está na frente da câmera e não mostrando uma foto tirada do Facebook, por exemplo, usando uma máscara ou algum outro tipo de fraude. 

O nosso algoritmo de *liveness detection* consegue ter esse nível de precisão ao identificar aspectos como luminosidade e textura da imagem. A biometria traz uma melhor experiência de uso: nos métodos antigos, o usuário pode esquecer a senha ou não estar com o celular por perto para fazer a autenticação em dois fatores. É o fim também da eterna burocracia da troca de senhas, prática comum em empresas.

Outro aspecto interessante a ser abordado é a privacidade. A tecnologia de VPN Biometrics não armazena imagens, o que guardamos é a assinatura biométrica criada a partir da foto. Trata-se de um conjunto de letras e números criptografados que somente o sistema pode ler. É mais seguro do que armazenar, por exemplo, campos de login e senha num banco de dados. E para estar em conformidade com a LGPD, todos os usuários devem dar seu consentimento de que vão usar um sistema de reconhecimento facial como login. 

**Vídeo analytics além da segurança**

Quando nós falamos de IoT, estamos nos referindo a sensores instalados em lugares como fábricas ou lojas. Mas esses sensores geram apenas dados, que precisam ser processados e correlacionados. O mesmo vale para câmeras sem que as imagens sejam traduzidas. O vídeo analytics faz essa intermediação e consegue transformar dados em informação, por meio de inteligência artificial. E as aplicações dessa tecnologia são ilimitadas. 

Um sensor instalado numa plantação, por exemplo, pode medir a umidade relativa do solo, sendo que a IA consegue avisar a melhor hora de fazer o plantio. O vídeo analytics [pode também identificar *gaps* de produção em uma indústria](https://www.youtube.com/watch?v=pT514opmKOs&t=7s) ou mesmo monitorar uma cadeia de produção inteira, como a do vinho.

O varejo também pode se beneficiar da tecnologia. Ao aplicar a inteligência artificial nas imagens de câmeras de segurança, é possível saber quantas pessoas estão em uma loja, se as filas estão muito grandes e é preciso aumentar o número de caixas. 

O nível de sofisticação pode ser ainda maior, como apontar que existem materiais que precisam ser repostos e até mesmo dar ao vendedor um perfil do cliente. Assim, ele consegue saber qual a recorrência de compra e propor uma oferta personalizada.

O objetivo central do vídeo *analytics* é criar soluções por meio de imagem que trazem valor. A democratização dessa tecnologia vai levar a modernização da arquitetura de dados, redução de riscos de negócio, aumento da produtividade, eficiência e da inteligência da operação.

[Analytics](https://www.digitizeme.blog/topic/analytics) [Segurança](https://www.digitizeme.blog/topic/segurança) [Data Intelligence](https://www.digitizeme.blog/topic/data-intelligence)

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