IA para segurança e proteção

A IA está transformando rapidamente a maneira como as nações protegem seus cidadãos e respondem a ameaças emergentes. Desde a análise preditiva que antecipa desastres antes que eles ocorram até sistemas de monitoramento em tempo real que detectam anomalias em infraestruturas essenciais, a IA está redefinindo a forma como os órgãos de segurança pública e segurança interna operam. Ela muda a forma como eles analisam as informações, interagem entre os órgãos, tomam decisões e agem sob pressão. O desafio é claro: aproveitar o poder da IA de forma responsável, mantendo a privacidade, a transparência e o controle. Esta página explora como a IA fortalece a resiliência nacional, integrando insights da experiência de campo e da liderança em inovação da Intersec, onde tecnologias para inteligência de metadados, consciência situacional e gerenciamento de crises estão moldando a próxima geração de defesa civil.

Tabela de conteúdo

1. Por que a IA é importante para a segurança pública e a segurança interna
2. Principais casos de uso
   • Para serviços de emergência
   • Para segurança corporativa
   • Para serviços de segurança
3. Destaque: Sistemas de alerta antecipado (EWS) assistidos por IA
4. O papel fundamental das operadoras de telecomunicações
5. Fundamentos éticos e legais da IA responsável
6. A abordagem de IA da Intersec para mapear necessidades reais
   • Simplificando o acesso a dados complexos de telecomunicações
   • Cruzamento de dados e fornecimento de inteligência acionável
7. A tecnologia de IA da Intersec para segurança interna
   • Componentes principais

Por que a IA é importante para a segurança pública e a segurança interna

A segurança pública e a segurança interna compartilham uma única missão: proteger pessoas e instituições contra danos. No entanto, os ambientes em que operam são cada vez mais complexos: desastres naturais, conflitos, ameaças de terrorismo, pandemias e riscos industriais... A IA ajuda os órgãos públicos a ver, decidir e agir mais rapidamente. Por meio de análises avançadas, dados de geolocalização e monitoramento em tempo real, os sistemas de IA permitem que as autoridades:

• Detectar e analisar atividades incomuns antes que elas aumentem
• Coordenar a resposta rápida durante emergências
• Alocar recursos limitados de forma eficiente
• Fortaleçam a resiliência em sistemas de energia, transporte, telecomunicações e urbanos

Em contextos de segurança interna, a IA acrescenta uma dimensão preditiva e integrativa, ajudando as agências a conectar os pontos entre diversas fontes de dados: metadados de rede, cidades inteligentes, veículos conectados, sinais de mídia social, sensores ambientais... Quando gerenciada com responsabilidade, essa fusão de dados cria uma base poderosa para o gerenciamento proativo da defesa nacional e da segurança pública.

Aplicados aos metadados de rede, os modelos de atividade e mobilidade orientados por IA usam dados em grande escala para saber como os movimentos e comportamentos evoluem no espaço e no tempo. Ao identificar padrões, tendências e anomalias em diferentes níveis de agregação, esses modelos fornecem uma representação dinâmica de como as pessoas, os veículos e os ativos interagem com seu ambiente. Esse entendimento orientado por dados dá suporte ao projeto de sistemas preditivos e adaptativos que podem ser aplicados a uma ampla gama de contextos de segurança e proteção.

Principais casos de uso

PARA SERVIÇOS DE EMERGÊNCIA

Resiliência climática: À medida que os desastres relacionados ao clima se tornam mais frequentes e graves, os governos estão adotando cada vez mais a IA para fortalecer os esforços de preparação e mitigação. Os casos de uso vão desde o monitoramento contínuo de riscos e a conscientização situacional em tempo real até a modelagem preditiva, alertas públicos com suporte de IA e planejamento de evacuação. Os modelos de mobilidade e atividade orientados por IA em escala fornecem inteligência essencial para apoiar o gerenciamento eficaz de crises.

Resposta a emergências: Em cenários de desastres em que cada minuto conta, a IA aumenta a capacidade dos serviços de emergência de avaliar as áreas afetadas, prever os movimentos da população e coordenar melhor os socorristas. Por exemplo, a combinação de dados de telecomunicações em tempo real com sistemas de informações geográficas (GIS), sistemas de informações e sensores em tempo real pode ajudar a identificar restrições ou interrupções emergentes. Essa visão integrada dá suporte à tomada de decisões adaptativas, como o ajuste de estratégias de evacuação em tempo real e a emissão de avisos públicos de forma mais precisa e eficaz.

Chamadas de emergência: As operadoras devem encaminhar as comunicações de emergência com rapidez e precisão, fornecendo dados precisos sobre a localização do autor da chamada. A IA ajuda a prever picos no volume de chamadas, a transcrever a fala em tempo real, a priorizar o tráfego de chamadas por nível de urgência por meio da análise de ruídos e sons e a fornecer precisão na localização do chamador em nível de medidor. Para os serviços de emergência, isso significa respostas mais rápidas, mais inteligentes e mais eficazes.

PARA SEGURANÇA CORPORATIVA

Proteção de infraestrutura crítica: As redes de energia, as redes de transporte e os sistemas de comunicação são a espinha dorsal da resiliência nacional. Os modelos de manutenção preditiva orientados por IA detectam falhas antes que elas causem interrupções, enquanto a visão computacional monitora os pontos de acesso e detecta adulterações. Quando combinados com a inteligência geoespacial, esses recursos aprimoram o alerta antecipado de sabotagem, desastres naturais ou falha de equipamentos.

Detecção de ameaças e anomalias: Os sistemas de IA treinados em dados de eventos históricos e entradas de sensores em tempo real podem identificar comportamentos incomuns em tempo real, desde intrusões cibernéticas até surtos de multidões ou padrões de movimento irregulares perto de instalações sensíveis. Ao priorizar alertas e reduzir falsos positivos, essas ferramentas permitem que os operadores se concentrem em riscos genuínos em vez de ruídos.

Planejamento de emergência: A IA pode propor ações de resposta adequadas com base em situações e contextos específicos. Ao parametrizar modelos de planos de resposta pré-estabelecidos, ela pode adaptar os procedimentos padrão às condições em tempo real, como localização, escala, recursos disponíveis e riscos em evolução. Isso permite que os tomadores de decisão gerem rapidamente opções de resposta personalizadas que permanecem consistentes com as estruturas de emergência aprovadas e, ao mesmo tempo, melhoram a velocidade, a coordenação e a eficácia.

PARA SERVIÇOS DE SEGURANÇA

Aplicação da lei: O policiamento convencional dependia em grande parte de relatórios pós-incidente. Hoje, a IA permite a identificação em tempo real de comportamentos suspeitos e, em alguns casos, a antecipação de incidentes antes que eles ocorram. À medida que os volumes de dados crescem exponencialmente, as soluções orientadas por IA tornaram-se essenciais para que as agências de inteligência e de aplicação da lei detectem ameaças, interrompam redes de crime organizado e combatam o terrorismo, tudo isso enquanto operam sob rigorosa supervisão regulamentar. Espera-se cada vez mais que os provedores de serviços forneçam ferramentas de investigação e monitoramento com suporte de IA que fortaleçam a segurança nacional.

Análise investigativa avançada: O aprendizado de máquina e os modelos de linguagem ampla podem dar suporte a investigações, descobrindo correlações em grandes volumes de evidências digitais: metadados de comunicações, imagens e dados transacionais. Usados dentro de estruturas legais rigorosas, esses recursos aumentam a eficiência da investigação e, ao mesmo tempo, mantêm a transparência e a supervisão.

Segurança marítima e de fronteiras: A geolocalização e o reconhecimento de padrões com tecnologia de IA aprimoram a vigilância de fronteiras e a conscientização do domínio marítimo. A combinação de sinais de radar, satélite e telecomunicações permite a detecção de anomalias em tempo real, identificando movimentos irregulares de embarcações ou travessias ilegais e minimizando as cargas de trabalho de monitoramento manual.

Destaque: Sistemas de alerta antecipado assistidos por IA

A IA está remodelando os sistemas de alerta precoce, permitindo uma mudança do alerta reativo para o gerenciamento proativo de riscos. Enquanto os sistemas tradicionais esperavam que as crises se materializassem, a IA agora permite que as autoridades prevejam ameaças provocadas pelo clima e pelo homem com bastante antecedência. Ao analisar continuamente fontes de dados heterogêneas, como sensores ambientais, sinais de rede e padrões históricos de incidentes, a IA oferece suporte à modelagem de cenários, à previsão de riscos e às atividades de preparação. Isso inclui treinamento baseado em simulação e planejamento pré-evento, ajudando as equipes de crise a testar respostas, refinar estratégias de alerta e criar prontidão operacional antes da ocorrência de um incidente.

Quando uma crise se desenrola, a IA atua como um multiplicador de forças para uma resposta mais rápida e adaptável. Ela oferece suporte ao monitoramento em tempo real das condições em evolução e permite atualizações contínuas dos alertas CAP à medida que as situações mudam. A IA pode gerar automaticamente mensagens de alerta, recomendar os canais de comunicação e as zonas geográficas mais eficazes e auxiliar os operadores traduzindo mensagens para idiomas ou dialetos locais e adaptando o conteúdo para diferentes públicos. Esses recursos são especialmente valiosos quando há picos de estresse, pois reduzem a carga cognitiva e ajudam a manter a clareza, a consistência e a velocidade em operações de alerta em larga escala. Implementações mais avançadas se estendem ao monitoramento preditivo, em que a IA pode sugerir ou acionar alertas à medida que os limites se aproximam, em vez de depois que eles são ultrapassados.

Em todos esses avanços, um princípio fundamental permanece inalterado: a validação humana é essencial. As discussões da conferência enfatizaram repetidamente que a IA não substitui os profissionais de gerenciamento de crises, mas aumenta sua experiência. As decisões de emitir, modificar ou escalar alertas permanecem firmemente em mãos humanas, garantindo a responsabilidade, a confiança e a supervisão ética. Nesse modelo, a IA aprimora o julgamento, acelera a execução e melhora a resiliência, mantendo as pessoas no centro dos sistemas de alerta precoce e de segurança pública.

Conteúdo relacionado:

• Postagem no blog: Cúpula AI for Good: Principais conclusões sobre o avanço dos Sistemas de Alerta Antecipado (EWS)
• Repetição da conferência: Impacto da IA no gerenciamento de crises habilitado para CAP

O papel fundamental das operadoras de telecomunicações

À medida que os países reforçam as capacidades civis e de defesa, as operadoras de telecomunicações estão entrando em uma fase de maior importância estratégica. Sua contribuição para salvaguardar os ativos nacionais, proteger as populações e fortalecer a resiliência da sociedade está se expandindo rapidamente. Essa mudança é impulsionada por uma cooperação mais estreita entre as autoridades públicas e as operadoras, construída em torno de uma estrutura de "todos os riscos, todas as ameaças". Nesse contexto, a IA está transformando a forma como as infraestruturas de telecomunicações apoiam funções essenciais, desde o gerenciamento de crises e comunicações de emergência até a segurança interna.

Essa direção foi fortemente destacada no Simpósio Global para Reguladores (GSR) da ITU, realizado em Riad, onde os formuladores de políticas enfatizaram a necessidade de acelerar a regulamentação favorável à inovação. As Diretrizes de Melhores Práticas do GSR-25 identificaram a inteligência artificial, a análise avançada de dados, a coordenação internacional e o alinhamento regulatório como elementos fundamentais para a governança futura.

Como disse o Dr. Cosmas Luckyson Zavazava, Diretor do Escritório de Desenvolvimento de Telecomunicações da UIT:

"Os órgãos reguladores de hoje e de amanhã não podem ser simplesmente o árbitro de um jogo conhecido. Eles devem ser os arquitetos de um mundo em transformação. Isso significa promover a inovação não como um projeto paralelo, mas como uma prática essencial."

Para as operadoras de telecomunicações, navegar nesse ambiente regulatório em evolução vai além do cumprimento das obrigações regulatórias. Representa um compromisso de longo prazo com a inovação em segurança pública e o desenvolvimento sustentável do setor.

Fundamentos éticos e legais da IA responsável

A adoção responsável é tão importante quanto a inovação tecnológica. Os sistemas de IA que afetam a segurança pública operam na interseção de segurança, privacidade e direitos humanos. Os governos e os órgãos reguladores de telecomunicações devem, portanto, adotar estruturas de governança claras para manter a confiança.

Os dados de telecomunicações e geolocalização, mesmo quando anônimos, podem gerar preocupações com a privacidade. Antes da implantação, os órgãos de segurança devem:

• implementar políticas rígidas de proteção de dados, controle de acesso baseado em funções, trilhas de auditoria para garantir a responsabilidade e pseudonimização e agregação para minimizar a exposição pessoal. Para criar confiança entre os cidadãos e os parceiros internacionais, os governos também são incentivados a divulgar a finalidade e o escopo das implantações de IA, bem como os mecanismos de supervisão humana, garantindo que os algoritmos auxiliem, e não substituam, a tomada de decisões críticas.
• confiar em padrões de segurança internacionais estabelecidos (por exemplo, ISO 27001), diretrizes governamentais de IA (como a Lei Europeia de IA, que promove a adoção de IA segura, protegida e legal em missões de proteção pública), procedimentos operacionais padrão (SOPs) documentados, auditorias independentes e leis de proteção de dados pessoais (por exemplo, o GDPR da UE) para garantir a conformidade regulatória.

Juntas, essas grades de proteção garantem que a inovação em segurança fortaleça os valores democráticos em vez de prejudicá-los.

A abordagem de IA da Intersec para mapear as necessidades reais

A IA não é novidade na Intersec. O que começou na década de 2010 como IA baseada em regras para gerenciar dados rápidos e grandes volumes de clientes de telecomunicações respondeu diretamente às necessidades das operadoras de controle e automação em tempo real. Em seguida, a Intersec expandiu-se para o aprendizado de máquina (ML) para atender a demandas mais avançadas, como medir a elasticidade do assinante e melhorar a tomada de decisões. Na geolocalização, a IA responde à necessidade de maior precisão, enquanto na segurança interna ela dá suporte a casos de uso prático, como investigações policiais, identificando indivíduos com padrões de movimento semelhantes.

Hoje, a IA atende ainda mais às necessidades dos clientes ao:

SIMPLIFICANDO O ACESSO A DADOS COMPLEXOS DE TELECOMUNICAÇÕES

Tornando a análise avançada acessível e utilizável por dezenas de milhares de usuários por país. Os sistemas assistidos por LLM e os agentes de IA aumentam significativamente a eficiência operacional, permitindo que os analistas trabalhem de forma mais autônoma por meio de interfaces intuitivas e menos técnicas, enquanto ainda se beneficiam de recursos analíticos avançados.

CRUZAMENTO DE DADOS E FORNECIMENTO DE INTELIGÊNCIA ACIONÁVEL

1. Análise de metadados assistida por IA: Transformação de dados de telecomunicações e de rede em consciência situacional acionável. Os padrões de localização podem revelar sinais precoces de grandes aglomerações, congestionamento de tráfego ou deslocamento da população após um desastre.
2. Geolocalização aprimorada por IA: Aproveitamento de modelos avançados para permitir a análise precisa de localização e movimento, apoiando a proteção de fronteiras, o planejamento de evacuação de emergência e o gerenciamento de multidões urbanas.
3. Aprendizado de máquina para previsão de ameaças: Ao identificar anomalias e modelar riscos, os algoritmos podem prever diversos eventos (de desastres naturais a interrupções de infraestrutura), permitindo que as autoridades se antecipem e se preparem para as crises antes que elas ocorram.

Esses recursos demonstram a promessa da IA para a defesa civil: proteger as pessoas e a infraestrutura essencial por meio do uso inteligente de dados.

A tecnologia de IA da Intersec para segurança interna

A Intersec AI é uma plataforma central de IA que processa todos os metadados em tempo real, garantindo total conformidade com os padrões internacionais e as regulamentações locais. Veja abaixo um exemplo das fontes de dados coletadas, quando aplicável:

• Metadados de rede: Localização do dispositivo, conexões móveis, linhas fixas, atividade de chamadas...
• Metadados de banda larga e IP: Atividade criptografada, transações móveis, Wi-Fi, perfil de IP...

Além disso, esses metadados podem ser enriquecidos com fontes de dados de terceiros para fornecer uma inteligência contextual mais profunda, incluindo listas de sanções, inteligência de código aberto (OSINT), dados de reconhecimento de placas de veículos, análise forense móvel...

Ele usa agentes de IA de domínio específico, especializados em segurança interna, investigação de crimes, controle de fronteiras e contrainteligência para obter inteligência acionável e realizar a detecção preditiva de ameaças para a polícia e os serviços de inteligência.

Ao contrário de outras soluções que exigem que os analistas pesquisem manualmente as correlações nos dados, a Intersec AI realiza de forma automática e autônoma o trabalho de correlação profunda, revelando insights acionáveis e de alto valor quase instantaneamente. Seus agentes específicos de domínio aprendem, correlacionam, detectam e preveem.

A implementação de IA para segurança pública exige mais do que algoritmos. Exige uma arquitetura segura e interoperável capaz de integrar fontes de dados heterogêneas, manter a privacidade e escalonar em várias agências.

COMPONENTES PRINCIPAIS

• Camada de ingestão de dados: Coleta e normaliza dados de redes de telecomunicações, sensores, dispositivos de IoT, metadados derivados de fluxos de vídeo, bancos de dados públicos...
• Fusão de geolocalização e metadados: Combina várias tecnologias de posicionamento para produzir percepções de movimento precisas e anônimas.
• Mecanismos de IA específicos do domínio: Aplica aprendizado de máquina, aprendizado profundo e análise baseada em regras para detectar padrões, classificar riscos e prever eventos.
• Visualização e suporte a decisões: Painéis e interfaces geoespaciais permitem que os operadores monitorem situações em tempo real e colaborem entre departamentos.
• Estrutura de segurança e conformidade: Garante a criptografia, o controle de acesso e a anonimização dos dados em conformidade com as normas de proteção de dados.