Забезпечення безпеки банкоматів 24/7

Банкомати стали наріжним каменем повсякденному житті мільйонів людей, але вони також можуть бути уразливі для атак. Всесвітня асоціація виробників банкоматів повідомила про зростання злочинності в сфері банкоматів на 12% за один тільки 2017 рік. І в атаки, звичайно, часто залучені користувачі банкоматів. Але оскільки за визначенням банкомати часто розташовуються поза будівлями і використовуються в будь-який час дня і ночі, забезпечення їх безпеки є складним завданням, і банки звертаються до більш розумних рішень.

Уразливість поза приміщеннями

За даними Асоціації індустрії банкоматів (ATMIA), в світі налічується близько 3,5 млн. Банкоматів, які обслуговують потребують готівці 24/7 365 днів в році. І в цьому полягає складність їх забезпечення. Щоб бути ефективними, більшість банкоматів повинні перебувати в громадських місцях і працювати цілодобово. Це в поєднанні з тим, що вони тримають готівкові, робить їх привабливою метою.

Злочинці націлені на ці машини – або, точніше, на людей, що використовують їх різними способами. Наприклад, відволікати клієнтів в банкоматах, намагаючись забрати у них карти або готівкові гроші або дізнатися їх ПІН-код для подальшого використання. Вони також намагаються встановити фальшиві зчитувачі карт, які крадуть дані картки клієнта для повторного використання.

З іншого боку, банки повинні мати справу з клієнтськими спорами. Дуже маленький відсоток транзакцій в банкоматах призводить до ситуацій, коли клієнт запитує, чи була транзакція проведена відповідно до запиту, або навіть взагалі не погоджується на зняття коштів.

Таким чином, заходи безпеки для банкоматів є важливою частиною загального рішення з безпеки фінансової установи. 

Технологія Deep Learning

Усередині банкомату встановлено дві приховані камери: одна навчена розпізнаванню користувача, а інша – на панелі банкомату. Технологія Deep Learning, вбудована в систему безпеки банкомату, може виявляти будь-які «відхилення» на лицьовій сцені перед нею, посилаючись на існуючі шаблони даних. Таким чином, якщо на зображенні є інша особа (наприклад, хтось дивиться через плече користувача), або якщо людина носить маску, в центрі безпеки може спрацювати сигналізація.

Використовуючи ту ж технологію, система безпеки може також позначати, чи покрита цифрова клавіатура смугою для крадіжки PIN-кодів або якщо є фальшивий зчитувач карт (або «скіммер») для крадіжки даних карти.

Всі ці «розумні» тривоги спрощують процес моніторингу безпеки, а це означає, що співробітники служби безпеки можуть реагувати на сценарії в реальному часі і не витрачати час на помилкові тривоги. Відзнятий матеріал може надати докази для будь-якого розслідування.

«Механізмом» глибокого навчання тут буде NVR Hikvision DeepinMind, який бере інформацію з камери і аналізує її з використанням алгоритмів глибокого навчання. Це також може «керувати» відзнятим матеріалом в поєднанні з іншими мережевими відеореєстраторами і системою управління відео, що об’єднує цю частину загального рішення з усіма іншими елементами, надаючи потужний набір інструментів для забезпечення безпеки і бізнес-аналітики.

Захист активів на кінцевих точках вашого рішення безпеки набагато простіше з технологією Deep Learning. Навіть банкомати за межами вашого будинку можуть бути безпечніше, уникаючи шахрайства і захищаючи ваших клієнтів щодня.