Inteligência Artificial e vídeo analytics como forma de aumentar a segurança corporativa em tempos de pandemia

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, 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 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.