Kritische Infrastruktur braucht mehr als Kameras, die nur aufzeichnen

Aktuelle Vorfälle in den Niederlanden und Deutschland zeigen erneut, wie verwundbar kritische Infrastrukturen sein können. Gleichzeitig werfen sie eine wichtige Frage auf: Nutzen wir Kameras hauptsächlich, um im Nachhinein zu sehen, was passiert ist – oder können wir sie auch einsetzen, um verdächtige Situationen zu erkennen, während sie geschehen?

Am 15. September wurde der Zugverkehr in weiten Teilen der Niederlande erheblich beeinträchtigt, nachdem an mehreren Stellen gezielt Materialien an der Bahninfrastruktur angebracht worden waren. ProRail registrierte Störungen an mindestens zwanzig verschiedenen Stellen. Die betroffenen Streckenabschnitte waren bekannt, die genauen Orte der Störungen jedoch nicht. Deshalb mussten Teile der Strecke physisch kontrolliert werden.

Auch in Deutschland kam es zuletzt zu mehreren Angriffen und Sabotageversuchen auf die Energieinfrastruktur. Hochspannungsanlagen und Umspannwerke waren in mehreren Bundesländern betroffen, wobei Teile der Stromerzeugung vorübergehend ausfielen. Später nahm die deutsche Polizei einen Verdächtigen fest, der Berichten zufolge Sprengmittel bei sich trug.

Unterschiedliche Vorfälle unter unterschiedlichen Umständen. Dennoch verdeutlichen sie dieselbe Herausforderung. Kritische Infrastrukturen erstrecken sich häufig über große Gebiete. Bahnstrecken verlaufen über Tausende Kilometer. Energieinfrastrukturen bestehen aus Umspannwerken, Stromleitungen und Anlagen, die über ganze Regionen verteilt sind. Häfen, Flughäfen, Industrieanlagen und andere essenzielle Einrichtungen stehen vor ähnlichen Herausforderungen. Für Sicherheitsmitarbeiter ist es unmöglich, permanent jede einzelne Kamera zu beobachten und jede relevante Situation selbst zu erkennen.

Von der Aufzeichnung zur Erkennung

Videoüberwachung spielt bereits heute eine wichtige Rolle beim Schutz kritischer Infrastrukturen. In vielen Umgebungen dienen Kameras jedoch noch immer hauptsächlich als Aufzeichnungssystem. Nach einem Vorfall wird das Videomaterial ausgewertet, um festzustellen, was passiert ist.

Vision AI kann diese Rolle verändern.

Anstatt dass ein Operator kontinuierlich jeden Videostream überwachen muss, kann KI vorhandene Kamerabilder analysieren und auf Situationen aufmerksam machen, die eine menschliche Bewertung erfordern. Zum Beispiel, wenn eine Person einen gesperrten Bereich betritt. Wenn sich jemand ungewöhnlich lange in der Nähe kritischer Anlagen aufhält. Oder wenn an einem Ort beziehungsweise zu einer Uhrzeit Aktivität festgestellt wird, zu der normalerweise niemand anwesend sein sollte.

Das Ziel besteht dabei nicht darin, automatisch die Absichten einer Person zu bestimmen. Die Technologie erkennt beobachtbare Ereignisse und Verhaltensweisen, die zuvor definierten Sicherheitskriterien entsprechen, und legt diese einem Operator zur Bewertung vor. Dieser Unterschied ist entscheidend.

Eine Kamera muss nicht wissen, wer eine Person ist, um zu erkennen, dass eine Situation Aufmerksamkeit erfordert.

Die Zeit bis zur Reaktion verkürzen

Keine Technologie kann garantieren, dass jeder Sabotageakt verhindert wird. Technologie kann jedoch dazu beitragen, einen Faktor zu verkürzen, der bei einem Sicherheitsvorfall entscheidend sein kann: die Zeit zwischen Aktivität, Erkennung und Reaktion.

Vision AI kann ausgewählte Bereiche kontinuierlich überwachen und automatisch einen Alarm auslösen, sobald vorher definierte Bedingungen erfüllt sind. Anstatt einen Vorfall erst aufgrund seiner Auswirkungen zu entdecken, erhält ein Sicherheitsteam dadurch möglicherweise die Chance, ungewöhnliche Aktivitäten bereits während des Geschehens zu erkennen.

Der Mensch behält dabei die Kontrolle. Die KI liefert das Signal und den visuellen Kontext; ein Mensch bewertet die Situation und entscheidet über die erforderlichen Maßnahmen. Auf diese Weise können Organisationen ihre bestehende Kamerainfrastruktur wesentlich proaktiver nutzen, ohne dass Sicherheitsteams Hunderte oder sogar Tausende Videostreams permanent beobachten müssen.

Und wenn ein Vorfall bereits stattgefunden hat?

Der Mehrwert von Vision AI endet nicht bei der Echtzeiterkennung. Nach einem Vorfall müssen Ermittler möglicherweise herausfinden, welche Personen oder Fahrzeuge anwesend waren, woher sie kamen und wohin sie sich anschließend bewegt haben. Traditionell bedeutet dies häufig, stundenlang Videomaterial verschiedener Kameras manuell auszuwerten.

Mit Vision AI lässt sich aufgezeichnetes Videomaterial wesentlich gezielter durchsuchen. Sichtbare Merkmale wie Kleidung, Fahrzeugtyp, Farbe oder Bewegungsrichtung können dabei helfen, relevantes Videomaterial schneller zu finden. Cross-Camera Tracking kann zusätzlich unterstützen, Personen oder Fahrzeuge über mehrere Kameras hinweg zu verfolgen. Dafür ist nicht zwangsläufig Gesichtserkennung erforderlich. Was früher die manuelle Auswertung großer Mengen Videomaterial erforderte, kann dadurch zu einem wesentlich gezielteren Suchprozess werden.

Bestehende Kameras anders betrachten

Für Organisationen, die kritische Infrastrukturen betreiben oder schützen, verändert sich damit auch die Diskussion rund um Videoüberwachung.

Die Frage lautet nicht mehr nur: „Haben wir diesen Bereich auf Kamera?“ Sondern zunehmend auch: „Erkennen wir, wenn dort etwas Ungewöhnliches passiert?“, „Kann ein Operator schnell genug informiert werden, um die Situation zu bewerten?“ und „Können wir nach einem Vorfall das relevante Videomaterial schnell finden?“

Bestehende Kameras können zunehmend dabei helfen, alle drei Fragen zu beantworten. Damit entwickelt sich Videoüberwachung von einem überwiegenden Aufzeichnungssystem zu einer wesentlich aktiveren Informationsquelle. Denn zu sehen, was passiert ist, bleibt wichtig.

Aber zu erkennen, was gerade passiert, kann noch wertvoller sein.

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