Розділ 28 Математика довіри

Ніч на базі минула спокійно. Павло Григорович чергував, як завжди: уважно, тихо, без метушні. Зате з повним контролем. RFID-система працювала чітко: кожен працівник фірми, кожен гість, навіть вантажник, що прибув із товаром, — усі мали перепустки з маленькою, майже непомітною RFID-міткою у формі крапельки.

На КПП та при входах до кожної з 35-ти фірм стояли зчитувачі. Дані передавались у загальну систему й архівувались. Павло переглядав статистику на планшеті — усе, здавалось, ідеально.

Але от Мифодій Петрович, його напарник, який зазвичай мовчав і спостерігаючи із чайником у руці, сьогодні чомусь не відводив очей від екрана.

— Щось не так, Петровичу? — запитав Павло.

— Та ні, Павле, все добре... Просто дивлюсь на ці таблиці й думаю: вони ж нічого не говорять, поки хтось не почне думати.

— Тобто?

— А от послухай...

📊 Алгоритм сільського вчителя

Мифодій Петрович дістав із сумки зошит у клітинку, в якому досі зберігав усі свої математичні замальовки.

— От дивись. У нас є таблиця з часом входу й виходу кожної мітки. Ну це класика — timestamp in – timestamp out. Але я от подумав: а що, як визначити аномалію не за самим фактом присутності, а за поведінкою мітки у часі?

Павло насупив брови.

— Наприклад?

— Наприклад, тисячі входів і виходів кожен день. Усі чесні. І от один працівник — заходить рівно о 8:00. Виходить завжди о 17:00. Без винятків. Це типова поведінка.

А ось інший — три дні заходив о 9:15, виходив о 16:40. А на четвертий — увійшов о 7:55 і... не вийшов.

Або — зайшов удень, а вийшов аж наступного ранку.

— Ага… — зрозумів Павло. — Тобто ти хочеш ловити не сам факт, а нестандартність поведінки?

— Саме так! Це називається кластеризація часових патернів. Я б ще в школі таке викладав, якби нам дали тему "безпека й аналітика".

📌 Рішення: модель поведінкових шаблонів

Ідея Мифодія виявилась блискучою. Він запропонував створити невеликий модуль, який:

1. Аналізує поведінку кожної RFID-мітки за останні 10 днів.

2. Фіксує типові вхідні та вихідні шаблони.

3. Позначає аномалії, якщо час входу/виходу вибивається за звичний графік.

4. Окремо відстежує "зависання мітки" — коли перепустка не фіксує вихід протягом понад 18 годин.

— Це не штучний інтелект, — жартував Мифодій. — Це просто звичайна математика здорового глузду.

Павло почав вводити формули у свою аналітичну панель. Результати були шокуючі: чотири аномалії лише за останній тиждень.

 В одному випадку мітка «гостя» була здана іншою людиною, а отже хтось, можливо, залишився всередині без неї. І це моє грубе порушення, як охоронця, що я не зреагував на це вчасно. Треба нам виправляти ці помилки сказав Павло. 

В іншому — мітка директора фірми "Опт-Торг" не вийшла, хоча сам директор, як відомо, виїхав з бази на машині. Виявилось: забув перепустку в кишені плаща на вішаку.

— От і бачиш, — підсумував Мифодій. — Усі технології — нічого не варті без аналізу. А аналіз — це не тільки штучний інтелект. Це звичайна людська логіка, підсилена досвідом. І добре, що ти це розумієш і робиш висновки.

☕ Чай з присмаком майбутнього

У сторожці, як завжди, кипів чайник. Мифодій Петрович, розклавши зошит, дописував у формулу коефіцієнт довіри до особи — ще один параметр у майбутню систему.

Павло сидів поруч, задумливо гортав планшет.

— Петровичу… а ти знаєш, що ти — наш найцінніший алгоритм?

— Та ну тебе, — махнув рукою той. — Я просто старий учитель, який знає, що у всьому — є закономірність. А якщо вона порушується — значить, десь там заховалась брехня.

І Павло відчув: на базі тепер не просто безпека. Тут формується нова система довіри, де кожна мітка — це не просто чіп, а поведінковий слід. А кожна аномалія — сигнал, що щось не так.

І саме тому вони — знову на крок попереду.