AI-enhanced monitoring for law enforcement security systems

Abstract

Відмови обладнання правоохоронних органів під час критичних операцій створюють безпосередні ризики для безпеки офіцерів і громадської безпеки. Традиційний моніторинг спирається на реактивне технічне обслуговування — усунення проблем після їх виникнення. У статті представлено структуру моніторингу, що поєднує інфраструктуру Prometheus і Thanos із трьома техніками машинного навчання: адаптивним Isolation Forest для виявлення аномалій, мережами LSTM з механізмами уваги для прогнозування відмов і навчанням з підкріпленням для оптимізації параметрів. Систему валідовано за допомогою комплексного хмарного симуляційного моделювання шести місяців роботи на 1847 синтетичних точках моніторингу, що представляють радіосистеми, камери спостереження та транспортне обладнання. Параметри симуляції виведено з опублікованої статистики відмов обладнання та валідовано обмеженим пілотним розгортанням (87 кінцевих точок, 3 місяці) з одним партнерським правоохоронним органом. Результати показують підвищення F1-міри з 0,72 до 0,89, скорочення часу виявлення зі 147 до 41 секунди (на 72 % швидше) та зниження хибнопозитивних спрацювань з 12,3 % до 3,8 %. Моделі LSTM передбачали відмови обладнання за 4–8 годин наперед із середньою точністю 87 % для п’яти категорій обладнання. Структура масштабувалася лінійно від 50 до понад 3000 кінцевих точок із затримкою виявлення менше 52 мс. Проте залишається кілька викликів: симуляція не може охопити всю складність реального світу, інтеграція потребує спеціальних інтерфейсів для застарілих систем, а операторам потрібні розширені функції пояснюваності, щоб довіряти рекомендаціям ШІ. Хоча основні висновки ґрунтуються на симульованих даних, результати вказують на перспективні напрями для операційних систем за умови всебічної валідації в реальних умовах.

Law enforcement equipment failures during critical operations create immediate risks to officer safety and public security. Traditional monitoring relies on reactive maintenance - fixing problems after they occur. This paper presents a monitoring framework that combines Prometheus and Thanos infrastructure with three machine learning techniques: adaptive Isolation Forest for anomaly detection, LSTM networks with attention mechanisms for failure prediction, and reinforcement learning for parameter optimization. The system was validated through comprehensive cloud-based simulation modeling six months of operations across 1,847 synthetic monitoring points representing radio systems, surveillance cameras, and vehicle equipment. Simulation parameters were derived published equipment failure statistics and validated through limited pilot deployment (87 endpoints, 3 months) with one partner law enforcement agency. Results show F1-score improvement 0.72 to 0.89, detection time reduction 147 to 41 seconds (72% faster), and false positives dropping 12.3% to 3.8%. LSTM models predicted equipment failures 4-8 hours in advance with 87% average accuracy across five equipment categories. The framework scaled linearly 50 to 3,000+ endpoints with detection latency under 52ms. However, several challenges remain: simulation cannot capture all real-world complexity, integration requires custom interfaces for legacy systems, and operators need enhanced explainability features to trust AI recommendations. While primary findings are based on simulated data, results suggest promising directions for operational systems pending comprehensive real-world validation.