Tailgating und Piggybacking mit Video AI erkennen

Ein Fahrzeug, das unbemerkt hinter einem anderen Fahrzeug auf ein Gelände fährt, oder eine Person, die die Tür für eine unbefugte Person offenhält. Es wirken wie kleine, alltägliche Momente. Doch genau so verschaffen sich Unbefugte Zugang zu Gebäuden, Geländen und kritischen Umgebungen. Dieses Phänomen – Tailgating oder Piggybacking – gehört zu den am meisten unterschätzten Sicherheitsrisiken in der Zutrittskontrolle. Und traditionelle Systeme erfassen es häufig nicht einmal. Mit Video AI Analytics (Vision AI) ändert sich das. Wie? Das erfahren Sie in diesem Artikel.

Was ist Tailgating und was ist Piggybacking?

Tailgating und Piggybacking sind sich sehr ähnlich. Dennoch unterscheiden sie sich in der Praxis leicht voneinander. Der wichtigste Unterschied liegt in der Beteiligung der autorisierten Person.

Tailgating (Hinterhergehen):
Dies ist eine heimliche Handlung. Der Eindringling wartet, bis sich eine Tür öffnet, und schlüpft schnell hinein, bevor sie sich wieder schließt. Die berechtigte Person bemerkt nicht, dass jemand hinter ihr eintritt.

Piggybacking (Mitgehen auf Einladung):
Dies basiert häufig auf sozialer Manipulation (Social Engineering). Der Eindringling bittet beispielsweise darum, die Tür offen zu halten, gibt vor, seinen Ausweis vergessen zu haben, oder trägt scheinbar schwere Gegenstände. Die autorisierte Person gewährt dabei unbewusst – aber aktiv – Zutritt.

Beide Methoden dienen dazu, physische Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen, und führen zu unbefugtem Zugang, was Risiken wie Diebstahl oder Datenverluste mit sich bringt.

Traditionelle Lösungen stoßen an ihre Grenzen

Um Tailgating und Piggybacking zu verhindern, gibt es verschiedene – meist traditionelle – Lösungen, etwa Zutrittskontrollsysteme mit:

• Ausweisen oder Zugangskarten
• Kennzeichenerkennung
• QR- oder PIN-Codes
• Schranken und Drehkreuzen

Diese Systeme prüfen, wer berechtigt ist – aber nicht, was tatsächlich geschieht. Eine Zugangskarte gewährt der zugehörigen Person Zutritt. In der Praxis kann sie jedoch von jemand anderem genutzt werden oder eine zweite, unbefugte Person geht einfach mit hinein. Ohne zusätzliche Kontrolle bleibt dies oft unbemerkt.

Vorfälle werden häufig erst im Nachhinein entdeckt, zum Beispiel durch das spätere Auswerten von Videomaterial. Dann ist es meist zu spät. Dadurch entsteht in vielen Fällen ein erheblicher blinder Fleck.

Vision AI als Lösung für den blinden Fleck

Um diesen blinden Fleck zu schließen, bietet Video AI Analytics – auch Vision AI genannt – eine Lösung. Während herkömmliche Kameras hauptsächlich aufzeichnen, fügt Vision AI eine zusätzliche Intelligenzebene hinzu. Videobilder werden nicht mehr nur gespeichert, sondern aktiv analysiert.

Mithilfe von KI erkennen Kameras automatisch, was im Bild geschieht. Personen und Fahrzeuge werden erkannt, verfolgt und gezählt. Das System versteht, wo sich ein Zugangspunkt befindet und wie viele Objekte diesen passieren.

Dadurch entsteht ein grundlegender Unterschied in der Informationslage.

Nicht nur:
„Ein Ausweis wurde benutzt“
Sondern:
„Zwei Personen sind eingetreten, obwohl nur eine erlaubt war“

So lassen sich Abweichungen sofort erkennen – statt erst im Nachhinein.

Wie die Erkennung von Tailgating und Piggybacking funktioniert

Doch wie funktioniert diese Technologie? Um Vision AI zur Erkennung von Tailgating und/oder Piggybacking einzusetzen, wird eine bereits vorhandene Kamera auf eine Tür, ein Drehkreuz oder eine Schranke ausgerichtet. Die Vision-AI-Software analysiert kontinuierlich den Videostream und erkennt automatisch Personen oder Fahrzeuge.

Durch die Definition virtueller Zonen oder Linien weiß das System genau, wo ein Durchgang stattfindet. Jeder Durchgang wird gezählt und mit einer Logik verknüpft: Wie viele Objekte dürfen gleichzeitig passieren?

Wenn mehrere Personen oder Fahrzeuge nahezu gleichzeitig denselben Zugang passieren, obwohl nur eines erlaubt ist, erkennt das System dies als Abweichung. In diesem Moment kann sofort eine Meldung an die Leitstelle gesendet, ein Videoclip gespeichert oder sogar automatisch eine Aktion ausgelöst werden – beispielsweise das Blockieren des nächsten Durchgangs.

So wird Video von passiver Beobachtung zu Echtzeit-Sicherheit.

Relevant in nahezu jeder Branche

Obwohl Tailgating und Piggybacking häufig mit Bürogebäuden in Verbindung gebracht werden, tritt das Problem in vielen weiteren Umgebungen auf. In industriellen und logistischen Bereichen können unbefugte Fahrzeuge unbemerkt auf das Gelände fahren. In Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen ist der kontrollierte Zugang zu bestimmten Bereichen entscheidend für Sicherheit und Datenschutz. In kritischen Infrastrukturen – wie Kraftwerken, Rechenzentren oder Wasseraufbereitungsanlagen – kann bereits eine einzige unbefugte Person erhebliche Risiken verursachen.

In all diesen Situationen gilt dasselbe Prinzip: Zutrittsrechte allein reichen nicht aus. Entscheidend ist, was tatsächlich am Eingang geschieht. Vision AI macht dieses Verhalten sichtbar.

Mehr als nur zusätzliche Sicherheit

Video AI hilft nicht nur dabei, Vorfälle zu verhindern, sondern bietet auch operative Vorteile. Da jeder Durchgang automatisch erfasst und mit Bildmaterial verknüpft wird, entsteht eine klare Audit-Trail. Bei Fragen oder Vorfällen ist sofort nachvollziehbar, was passiert ist – ohne stundenlange Videosichtung. Zudem reduziert sich der manuelle Kontrollaufwand und die Arbeitsbelastung in Leitstellen sinkt.

Auch im Bereich Compliance ergeben sich Vorteile. Organisationen können nachweisen, dass Zutrittsprozesse tatsächlich eingehalten werden – ein zunehmend wichtiger Faktor im Rahmen von Vorschriften und Zertifizierungen. Zutrittskontrolle wird dadurch nicht nur sicherer, sondern auch intelligenter und effizienter.

Der nächste Schritt in der Zutrittskontrolle

Zutrittskontrolle wird immer auf Identität und Autorisierung basieren. Doch in einer Welt, in der Risiken komplexer werden, reicht das allein nicht mehr aus. Organisationen möchten nicht nur wissen, wer Zugang hat, sondern auch sicherstellen, dass Prozesse tatsächlich eingehalten werden.

Durch die Integration von Vision AI in bestehende Kameras entsteht genau diese zusätzliche Sicherheit. Das System sieht, was Menschen übersehen, und greift ein, wenn es notwendig ist. Dadurch wird es deutlich schwieriger, einfach „mit hineinzuschlüpfen“.