ตัวแทน AI หนุนความปลอดภัยสำหรับการตรวจสอบไบโอเมตริกซ์

โดย Anshu Raj ผู้อำนวยการฝ่ายปฏิบัติการที่ของเรา

ในขณะที่การตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพได้ผ่านกระแสหลักในอุตสาหกรรมที่นับไม่ถ้วน แต่เราได้เห็นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเมื่อเร็ว ๆ นี้รับประกันการใช้งานที่แพร่หลายมากขึ้นในอีกไม่กี่ทศวรรษข้างหน้า

ตลาดไบโอเมตริกซ์ทั่วโลกมีมูลค่าคาดว่าจะขยายตัวที่ CAGR ประมาณ 12 เปอร์เซ็นต์ถึง 2028 การรักษาความปลอดภัยมีความสำคัญมากขึ้นกว่าเดิมเนื่องจากการโจมตีทางไซเบอร์และการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น อุตสาหกรรมหลายแห่งเช่นการธนาคารการดูแลสุขภาพและรัฐบาลมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่มีความเสี่ยงต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนดังนั้นการใช้เทคโนโลยีใหม่จึงเป็นวิธีสำคัญในการเอาชนะการโจมตีอย่างต่อเนื่อง

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาหลายองค์กรได้นำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้กับแพลตฟอร์มการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพ วันนี้พวกเขาเห็น Agentic AI สร้างระบบรักษาความปลอดภัยรุ่นต่อไปเนื่องจากมีคุณสมบัติขั้นสูงและความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ในยุคที่ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยมีความซับซ้อนมากขึ้นการรักษาล่วงหน้าของอาชญากรที่ใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยที่สุดนั้นเป็นสิ่งจำเป็น

จาก AI ถึง AI ตัวแทน

ตัวแทน AI เป็นขั้นตอนยักษ์ไปข้างหน้าเมื่อเทียบกับแอปพลิเคชัน AI แบบดั้งเดิม เนื่องจากธรรมชาติของพวกเขาเป็นอิสระตัวแทนอัจฉริยะจึงตัดสินใจโดยไม่ต้องแทรกแซงมนุษย์ แต่พวกเขาเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลไบโอเมตริกซ์ล่าสุดปรับการตัดสินใจของพวกเขาตามลักษณะทางกายภาพและพฤติกรรมซึ่งบางอย่างอาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา

แม้ว่า AI จะทำปฏิกิริยาใน“ เรียลไทม์” ตัวแทน AI ตอบสนองได้เร็วขึ้นทำให้พวกเขาสามารถระบุรูปแบบและความผิดปกติได้คาดการณ์ว่าจะมีการละเมิดข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นและส่งมอบกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัยที่ปลอดภัย กระบวนการนี้สามารถใช้ประโยชน์จากหลายช่องทาง - ใบหน้าลายนิ้วมือและรูปแบบเสียง - เมื่อการตรวจสอบเป็นสิ่งสำคัญ เทคโนโลยีนี้สามารถตรวจสอบพฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำมากขึ้นเพื่อตั้งค่าสถานะกิจกรรมที่ผิดปกติ

คุณสมบัติที่สำคัญของตัวแทน AI ในการตรวจสอบไบโอเมตริกซ์

อัลกอริธึม Agentic ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิเคราะห์ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งนำไปสู่อัตราการรับรู้ที่ดีขึ้น อัลกอริธึมการเรียนรู้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเสริมแรงระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกแยะและกำหนดความผิดปกติเช่นผู้หลอกลวง เนื่องจากตัวแทนอัจฉริยะตอบสนองต่อข้อมูลแบบเรียลไทม์กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องจะเพิ่มขึ้นซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจของผู้ใช้ที่สูงขึ้นและเพิ่มการใช้ระบบการตรวจสอบความถูกต้องแบบหลายรูปแบบ

ที่2025 สถานะของความปลอดภัยและอัตลักษณ์รายงานแสดงให้เห็นว่าผู้นำอุตสาหกรรมเชื่อว่าประโยชน์ของตัวแทน AI นั้นรวมถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและความเร็วของกระบวนการรักษาความปลอดภัย (50 เปอร์เซ็นต์) และความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ (47 เปอร์เซ็นต์) ความยืดหยุ่นช่วยให้การประเมินข้อมูลที่แม่นยำที่สุด โดยการลดการแทรกแซงของมนุษย์ให้น้อยที่สุดตัวแทนเหล่านี้จะลดโอกาสของข้อผิดพลาดที่สามารถเกิดขึ้นได้ในระหว่างการตรวจสอบด้วยตนเอง

AI จัดการกับความท้าทายทางชีวภาพ

ปัญญาประดิษฐ์ได้รับการเปลี่ยนแปลงอย่างหนาแน่นในอุตสาหกรรม ในกรณีของการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพ, Agentic AI, เทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่, แก้ไขปัญหาต่าง ๆ ที่การตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพมีเกี่ยวกับความปลอดภัยความกังวลความเป็นส่วนตัวและความยืดหยุ่น

การป้องกันที่เพิ่มขึ้น

ด้วยการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์และการเรียนรู้ที่ปรับตัวได้ตัวแทน AI สามารถมองเห็นความแตกต่างและตรวจจับการฉ้อโกง การตรวจจับ Livity ที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิเคราะห์การเคลื่อนไหวขนาดเล็กพื้นผิวการไหลเวียนของเลือดและการกระพริบเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง การระบุตัวตนทันทีนี้ช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินการแก้ไขเพื่อป้องกันการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นลดความสูญเสียทางการเงินและปกป้องความสมบูรณ์ขององค์กรของพวกเขา

การอนุรักษ์ความเป็นส่วนตัว

ในขณะที่การรับรองความถูกต้องของ AI ช่วยเพิ่มการป้องกันอย่างมีนัยสำคัญปัญหาความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นปัญหา ตัวอย่างเช่นโปรแกรมไบโอเมตริกซ์แบบดั้งเดิมจัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อนจากส่วนกลางซึ่งยังคงเป็นช่องโหว่ที่สำคัญ

ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมาเหตุการณ์ไซเบอร์ที่รายงานเกือบหนึ่งในห้าได้ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการเงินทั่วโลกก่อให้เกิดการขาดทุนโดยตรง 12 พันล้านเหรียญสหรัฐไปยัง บริษัท การเงิน การละเมิดข้อมูลโดยเฉลี่ยค่าใช้จ่ายภาคการเงินใน2024 คือ 4.88 ล้านดอลลาร์รูปแบบการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพใหม่เช่นการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐได้เกิดขึ้นเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ลดการพึ่งพาการจัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง

ระบบการตรวจสอบความถูกต้องแบบดั้งเดิมรวมศูนย์ข้อมูลไบโอเมตริกซ์สร้างช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งการละเมิดขนาดใหญ่สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐซึ่งเป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ข้อมูลการกระจายอำนาจช่วยให้ตัวแทน AI สามารถฝึกอบรมระบบอัตโนมัติโดยไม่ต้องถ่ายโอนข้อมูลไบโอเมตริกซ์ดิบไปยังเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง แต่จะได้รับการฝึกฝนในเครื่องบนอุปกรณ์ผู้ใช้โดยมีเพียงการอัปเดตแบบจำลองการเข้ารหัสที่ใช้ร่วมกับเซิร์ฟเวอร์กลางDeepak Guptaผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ได้รับการยอมรับอ้างถึงบทความในปี 2023 ในวารสารความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ระบบตรวจสอบความถูกต้องตามการเรียนรู้ของสหพันธรัฐสามารถลดอัตราการยอมรับที่ผิดพลาดได้ 40 % เมื่อเทียบกับโมเดลส่วนกลางแบบดั้งเดิม

ความยืดหยุ่นและการทำงานร่วมกันได้

เนื่องจากเอเจนต์ AI เป็นโซลูชั่นแบบแยกส่วนจึงสามารถปรับขนาดได้สูงสำหรับระบบการตรวจสอบความถูกต้องทางชีวภาพขนาดใหญ่ เทคโนโลยีนี้ปรับให้เข้ากับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างมีชีวิตชีวาทำให้มั่นใจได้ว่าการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียสละความแม่นยำ ธรรมชาติแบบแยกส่วนของพวกเขาช่วยให้การรวมแพลตฟอร์มที่ไร้รอยต่อช่วยให้การทำงานร่วมกันระหว่างระบบไบโอเมตริกซ์อุปกรณ์และโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัย

สนามบินเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการสแกนไบโอเมตริกซ์ขนาดใหญ่ ระบบ Agentic AI สามารถขยายการดำเนินงานเพื่อจัดการกับบุคคลจำนวนมากลดการจัดสรรทรัพยากรสนามบินและปรับปรุงความพึงพอใจของนักเดินทาง

ในบทความจากเทคโนโลยี, Matt Gilkeson, CTO ของ TSA กล่าวว่า Agentic AI สามารถมีบทบาทสำคัญในการรักษาความปลอดภัยสนามบิน:“ Agentic AI สามารถช่วยเราจัดการกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและกลยุทธ์การใช้งาน

ตัวแทน AI ดึงดูดธุรกิจที่ต้องการเสริมสร้างความปลอดภัยและวิธีการตรวจสอบความถูกต้อง อย่างไรก็ตามการได้รับและการใช้งานระบบอิสระต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบและการสนับสนุนจากผู้เชี่ยวชาญ คำนึงถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• จัดลำดับความสำคัญของโมเดล AI ที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว: ใช้การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐใช้เทคนิคความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันและตรวจสอบให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับ GDPR, CCPA และกฎความเป็นส่วนตัวอื่น ๆ
• เพิ่มการป้องกันด้วยการป้องกัน AI แบบหลายชั้น: รวมปัจจัยไบโอเมตริกซ์หลายอย่างเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจสอบและปรับใช้การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง
• เพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม AI ด้วยข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง: โมเดล AI Adaptive ต้องฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่หลากหลาย
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทำงานร่วมกันและความสามารถในการปรับขนาด: เปิดใช้งานการประมวลผลไบโอเมตริกซ์บนอุปกรณ์สำหรับแอปพลิเคชันมือถือและ IoT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัว

การรักษาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้จะช่วยแนะนำแผนการดำเนินงานและกลยุทธ์ของคุณ ธุรกิจควรประเมินความต้องการเลือกแบบจำลอง AI ที่เหมาะสมพัฒนาและทดสอบต้นแบบการปรับใช้และตรวจสอบในเฟสและดำเนินการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจสามารถเลือกใช้แพลตฟอร์มบุคคลที่สามสร้างระบบกรรมสิทธิ์ของตนเองหรือใช้วิธีการไฮบริด พันธมิตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ลูกค้าที่มีประสบการณ์สามารถปรับแต่งหรือสร้างระบบของพวกเขาเพื่อให้มั่นใจว่าการรวมและการใช้งานที่ราบรื่น เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณพบผู้ให้บริการที่มีทักษะและประสบการณ์ในอุตสาหกรรมที่สอดคล้องกับตัวแทน AI และการรับรองความถูกต้องทางชีวภาพ

เกี่ยวกับผู้แต่ง

Anshu Raj เป็นผู้อำนวยการฝ่ายปฏิบัติการที่ที่ซึ่งเขาเป็นผู้นำทีมปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ทศวรรษก่อนหน้าของเขาในฐานะผู้จัดการโครงการด้านเทคนิครวมถึงการทำงานในห่วงโซ่อุปทานและภาคพลังงาน Anshu ถือใบรับรองใน PMP, Agile และ NetSuite Foundation

หัวข้อบทความ

-------