Stand der Forschung
Einführung in die KI-gestützte Sicherheitsanalytik Definition und Technologien KI-gestützte Videoanalytik bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz – insbesondere Verfahren des maschinellen Sehens und Deep Learning – zur automatisierten Auswertung von Überwachungsvideos in Sicherheitsanwendungen. Anstatt dass Sicherheitspersonal alle Kamerafeeds dauerhaft überwachen muss, analysieren Algorithmen die Videodaten in Echtzeit, erkennen relevante Ereignisse und alarmieren bei Bedarf. Moderne Videoanalytik-Software durchforstet die visuellen Datenströme von Netzwerkkameras und führt Ereigniserkennung sowie nachträgliche Analyse durch. Dadurch beherrschen heutige Systeme Funktionen wie Personen- und Objekterkennung, Gesichtserkennung, Zonenüberwachung und Anomalieerkennung. Diese „visuelle Intelligenz“ erlaubt es, auffällige Muster oder verdächtige Aktivitäten auch ohne permanente menschliche Beobachtung zu identifizieren. Aktuelle Entwicklungen In den letzten Jahren haben vor allem Tiefe Neuronale Netze (zum Beispiel Convolutional Neural Networks, RNN/LSTM oder Transformer-Modelle) große Fortschritte in der Videoüberwachung ermöglicht. KI-getriebene Analytik wandelt herkömmliche passive Überwachung in proaktive Intelligenz um: Anstatt nur auf Aufzeichnungen zurückzublicken, können die Systeme Anomalien und potenzielle Bedrohungen in großen Videodatenmengen automatisch erkennen – häufig noch bevor Menschen sie bemerken (vgl. IFSEC Global, 2023). Ein Beispiel hierfür ist die Kombination von Wärmebild- und optischen Kameras, um gefährliche Situationen, etwa Personen im Wasser, rascher zu detektieren. Marktstudien prognostizieren für den Weltmarkt der KI-basierten Videoanalyse ein starkes Wachstum. Gründe hierfür sind insbesondere die Menge an Videodaten und die Überforderung menschlicher Operatoren: Ein einzelner Sicherheitsmitarbeiter muss oft 25–50 Kameras im Blick behalten, was nachweislich nicht dauerhaft leistbar ist. Studien zeigen, dass menschliche Beobachter bereits nach wenigen Minuten Monitorüberwachung ermüden und einen Großteil relevanter Aktivitäten übersehen (vgl. IFSEC Global, 2023). KI-Systeme können hier Abhilfe schaffen, da sie unermüdlich rund um die Uhr schauen und so die Mitarbeitenden entlasten. Aktuelle Technologien Heutige KI-gestützte Videoanalytik nutzt überwiegend überwachte Lernverfahren: Objekt-Detektionsnetzwerke wie YOLO oder Faster R-CNN erkennen Personen oder Fahrzeuge in Echtzeit, Aktivitätserkennung identifiziert gefährliche Verhaltensmuster (z. B. Kämpfe oder Stürze), und Gesichtserkennung erlaubt den Abgleich mit Watchlists. Zunehmend kommen auch unüberwachte oder selbstüberwachte Verfahren zum Einsatz, um ungewöhnliche Ereignisse zu entdecken. Eine Forschungsgruppe an der Aalborg Universität entwickelte beispielsweise ein selbstüberwachendes Modell, das durch Lernen des üblichen Verhaltens am Hafensteg Stürze ins Wasser automatisch detektiert und Alarm schlägt (Neelu, 2024). Herausforderungen universeller KI-Modelle Generische vs. spezifische Modelle Obwohl KI-Algorithmen inzwischen in vielen Sicherheitsanwendungen leistungsfähig sind, stoßen generische „One-Size-Fits-All“-Modelle in der Praxis auf erhebliche Schwierigkeiten. Ein zentrales Problem ist der Domain Shift – Unterschiede zwischen Trainingsdaten und Einsatzumgebung. Überwachungsszenen variieren stark: Jede Umgebung hat andere Beleuchtungsverhältnisse, Kamerawinkel, Hintergrundmuster oder Wetterbedingungen. Ein Modell, das auf urbanen Straßenszenen trainiert wurde, kann in einer U-Bahn-Station oder in einem Waldgebiet deutlich an Genauigkeit verlieren (Chen et al., 2024; Ada-VAD, 2024). Weitere Ursachen für Performance-Verluste generischer Modelle liegen in den unterschiedlichen Objektdarstellungen oder unzureichender Feature-Anpassung. Ein universelles Modell versucht, eine für alle Fälle passende Merkmalsrepräsentation zu lernen, muss dabei allerdings Kompromisse eingehen. Aus Sicht des No-Free-Lunch-Theorems bedeutet das: Kein einzelnes Modell ist für alle denkbaren Szenarien gleichermaßen gut (Sun et al., 2020). Beispiele für Grenzen generischer Lösungen Besonders in sicherheitskritischen Bereichen ist der Anspruch hoch: Bereits ein kleiner Fehleranteil kann gravierende Folgen haben, weil übersehene Gefahren fatal sein können (US National Institute of Justice, 2023). Generische Software, die für alle Eventualitäten konzipiert ist, zeigt in realen Umgebungen oft zu viele Fehlalarme oder übersieht relevante Ereignisse. Diese Beobachtung deckt sich mit Erfahrungen, dass Betreiber die Systeme teilweise sogar ausschalten, wenn sie zu häufig Fehlalarme produzieren.