Аналіз сучасних систем контролю доступу та перспективи їх розвитку

Abstract

Сучасні системи контролю доступу (СКД) перетворюються з простих механічних рішень на складні інтелектуальні екосистеми. У статті проаналізовано еволюцію архітектури СКД – від автономних систем до мережевих та хмарних рішень, що забезпечують централізоване управління та масштабованість. Особливу увагу приділено аналізу сучасних методів ідентифікації: від традиційних карток RFID до безконтактної біометрії та мобільних технологій на основі NFC та BLE. На основі порівняльного аналізу різних методів аутентифікації складено детальну таблицю оцінки за критеріями надійності, зручності та вартості впровадження. Досліджено вплив штучного інтелекту на розвиток СКД, зокрема – можливості машинного навчання для виявлення аномальної поведінки та підвищення точності біометричного розпізнавання. Робота розкриває принципи конвергенції СКД з іншими системами безпеки через використання відкритих протоколів зв'язку, таких як OSDP. Встановлено перспективні напрями розвитку галузі, серед яких – інтеграція з IoT технологіями, вдосконалення проактивних функцій безпеки та подальший перехід до безконтактних рішень. Результати дослідження пропонують практичний інструментарій для обґрунтованого вибору та впровадження СКД з урахуванням специфічних потреб сучасних підприємств.

Modern access control systems (ACS) are transforming from simple mechanical solutions into complex intelligent ecosystems. The article examines the evolution of ACS architecture, from standalone systems to networked and cloud-based solutions that offer centralized management and scalability. Particular attention is paid to the analysis of modern identification methods: from traditional RFID cards to contactless biometrics and mobile technologies based on NFC and BLE. Based on a comparative analysis of various authentication methods, a detailed evaluation table has been compiled, considering the criteria of reliability, convenience, and implementation cost. The impact of artificial intelligence on ACS development is explored, specifically the capabilities of machine learning for detecting anomalous behavior and improving the accuracy of biometric recognition. The work reveals the principles of ACS convergence with other security systems through the use of open communication protocols such as OSDP. Promising industry development directions have been established, including integration with IoT technologies, improvement of proactive security functions, and further transition to contactless solutions. The research results offer a practical toolkit for informed selection and implementation of ACS, considering the specific needs of modern enterprises.