1 of 10

GateKeeper AI

Hệ thống quản lý khách ra vào chung cư tích hợp AI

Ai đề xuất, policy trong code quyết định.

Nhóm thực hiện: P107

Thành viên: Dương Ngọc Tiến (leader)

Nguyễn Công Trí

Nguyễn Duy Lâm

Bùi Văn Khởi

AI Thực chiến

POLICY TRONG CODE QUYẾT DINH

Thời gian phát triển MVP: 10 ngày

AI PHÂN TÍCH

& ĐỀ XUẤT

CHỈ CẤP QUYỀN

KHI ĐƯỢC PHÉP

2 of 10

Tình huống thực tế :

19:00 — Một vị khách đến chung cư

Bảo vệ chưa có đủ thông tin để xác minh.

Cư dân không nghe điện thoại.

Phía sau bắt đầu xuất hiện hàng chờ.

Bảo vệ phải lựa chọn giữa tốc độ và an toàn.

Câu hỏi :

Làm thế nào xử lý khách nhanh hơn mà không làm giảm mức độ an toàn?

Khách đến

Không có mã

Gọi cư dân

Hàng chờ

"Đây là một tình huống rất phổ biến. Nếu bảo vệ xử lý quá chậm, khách phải chờ lâu. Nhưng nếu xử lý quá nhanh và thiếu kiểm tra, chung cư có thể gặp rủi ro an ninh. Bài toán của chúng tôi là căn bằng giữa trải nghiệm, tốc độ và khả nàng kiểm soát."

An toàn

Trải nghiệm

Kiểm soát

Đang chờ xác minh

Khách đến chung không nhớ mã lời mời.

3 of 10

Pain points của hệ thống hiện tại

Đối tượng

Pain point

Khách

Chờ lâu, không biết cần cung cấp thông tin gì

Cư dân

Bị gọi xác nhận nhiều lần, khó quản lý lời mời

Bảo vệ

Phải áp dụng quá trình thủ công lặp lại , trung bình thời gian xử lý mỗi khách là 3 phút , nếu thiếu thông tin hay cư dân không nghe máy thì có thể tốn nhiều hơn

Ban quản lý

Dữ liệu phân tán, khó truy vết sự cố

Khách hàng mục tiêu

Bảo vệ

Giảm thiểu tối đa quá trình xử lý thủ công , giảm thời gian < 1 phút

Cư dân

Chủ động đăng ký lịch hẹn cho khách

Ban quản lý

Truy vết được sự cố , kiểm soát lượng khách ra vào

Quy trình hiện tại phụ thuộc nhiều vào thao tác thủ công và tốn thời gian ở khâu cổng vào gây tắc nghẽn và giảm trải nghiệm của các đối tượng

Bên liên quan bị chịu ảnh hưởng

Khách

Dễ dàng xác thực khuôn mặt ở cổng kiosk , giảm thời gian chờ đợi

Vấn đề là thông tin xác minh đến quá muộn, nằm rải rác và không đủ tin cậy tại thời điểm phải quyết định mở cổng.

4 of 10

Giải pháp GateKeeper AI

Mong Muốn thời gian End to End < 1 phút , giảm tải quá trình thủ công cho bảo vệ

AI đề xuất • Policy quyết định

📝

REGISTRATION

Đăng ký

Cư dân

↓

Registrar Agent

↓

Policy

🪪

IDENTITY

Xác thực danh tính

OTP

↓

Đăng ký khuôn mặt

🚪

ACCESS

Quyết định tại cổng

Kiosk

↓

Face + Liveness

↓

Gate Decision

🛡️

SECURITY

Theo dõi & hỗ trợ

Gate Event

↓

Sentinel → Advisor

↓

Bảo vệ

🔑

AUTHORIZATION

Vòng đời quyền truy cập

Cổng → Thang máy

↓

Check-out

↓

Thu hồi quyền

→

✦ GIÁ TRỊ MANG LẠI

⚡

Nhanh hơn�cho khách

👮

Ít thao tác�thủ công

⚖️

Quyết định nhất quán�& giải thích được

🧾

Có lịch sử để�audit & truy vết

🧠

Gate path không�phụ thuộc LLM

5 of 10

Metrics và đánh giá

Contractual: /gate/verify p95 < 2s

NGHIỆP VỤ

Thời gian xử lý một khách

Tỷ lệ cần gọi cư dân

Tỷ lệ manual verify

Manual override rate

Thời gian xử lý approval queue

HỆ THỐNG

Latency p50 / p95 / p99

p95 mục tiêu < 2 giây

Error rate + throughput

Duplicate event rate

Hoạt động khi LLM unavailable

AGENT

Field extraction accuracy

Intent classification accuracy

Hỏi lại đúng field thiếu

Tool-call success rate

Đề xuất vi phạm policy

BẢNG KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ

Trạng thái hiện tại: đo trên lần chạy cuối

Metric

Mục tiêu

Kết quả

Quyết định cổng thiếu ổn định

> 90 %

100% : 300/300 ALLOW và 300/300 DENY

Accuracy hoàn chỉnh theo ca

> 80%

96,3% trong mẫu; 95,0% trên bộ giữ ngoài

Prompt injection làm vượt quyền

0 trường hợp tự cấp quyền

0/12 Registrar; 0/12 Advisor — tổng 0/24

Hoạt động không LLM

Pass

Tổng kết thời gian end to end giảm mỗi lượt khách còn dưới 1 phút - giảm thiểu được khoảng ⅓ thời gian so với quy trình ban đầu .

Gate verify p95

< 2 giây

9.7ms (300rq , ALLOW) , 9.3 ms (300rq,DENY)

6 of 10

Workflow các Agent

Agent tạo evidence & recommendation • Policy mới quyết định • Con người xử lý ngoại lệ

Quyền quyết định ≠ Agent

THÀNH PHẦN & VAI TRÒ

LUỒNG XỬ LÝ

AI → POLICY → HUMAN

Registrar : agent đăng ký

Chuyển ngôn ngữ tự nhiên thành yêu cầu có cấu trúc

Sentinel :agent phòng vệ

Phát hiện hành vi hoặc sự kiện bất thường

Advisor : agent phân tích

Giải thích rủi ro và đề xuất cách xử lý

User Input

Registrar : đăng ký

Verifier : xác minh

Policy Engine : Kiểm tra luật

Decision + Reason Codes : Gợi ý đưa quyết định

Gate Event : Sự kiện ở cổng

Sentinel

Advisor

Security / Manager

Agent phân tích → Policy quyết định → Human xử lý ngoại lệ

RANH GIỚI TRÁCH NHIỆM

AGENT

Evidence • Analysis • Recommendation

POLICY

ALLOW • DENY • NEEDS_APPROVAL

HITL

Phê duyệt case không chắc chắn

Nguyên tắc: Việc phân quyền và quyết định truy cập nằm ngoài prompt và ngoài output của mô hình.

7 of 10

Xác minh tại kiosk

Không cần nhập thông tin • Xác minh theo pipeline • Chỉ nhận diện khi liveness đạt

Tap “Bắt đầu”

3–5 frames

Detection�+ Khung mặt

Kiểm tra chất lượng

Liveness

ArcFace�512-D

1:N lời mời đang có hiệu lực

Quyết định tại cổng

KẾT QUẢ CUỐI

ALLOW

Match tốt + liveness đạt

MANUAL VERIFY

Match không chắc chắn / evidence thiếu

DENY

Policy hoặc liveness không đạt

Thu hẹp gallery giúp giảm latency và giảm false match; liveness thất bại thì pipeline dừng trước bước identification.

8 of 10

Chi Phí Vận Hành Hệ Thống

CHI PHÍ HẠ TẦNG

AWS EC2 , t3.medium ,Singapore :

0.0528 $/ giờ x 730 ~ 38,54 $/month

Policy

Chi phí LLM Call (Open Ai )

EBS 80 GB : Khoảng 7 -10 $

IPv4 công khai : 0.005 $ / giờ x 730 ~3.65$

LLM Call một lần đăng ký khách bằng chat : khoảng 0.0003–0.001 $

Sentinel phát alert và nhờ LLM diễn giải :khoảng 0.0004–0.0015 $

Advisor trả lời bảo vệ : khoảng 0.0003–0.001 $

Server+DB+backup là khoảng 51 - 54 $/tháng, 1000 người dùng hoạt động, LLM tổng 2 $/tháng thì khoảng

0.051 - 0.054 $/user/tháng.

PostgreSQL : 0 $ riêng - chạy trong cùng EC2

9 of 10

Kịch bản demo

DEMO 1

Happy path

DEMO 2

Cần bảo vệ xử lý

DEMO 3

Fail-safe

Cư dân nhập lời mời�bằng ngôn ngữ tự nhiên

Registrar trích xuất�thông tin

Cư dân xác nhận�yêu cầu

OTP + đăng ký�khách

Khách đến kiosk

Xác minh → check-in

ALLOW → CHECK-IN

Ngoài giờ / face score�borderline

Policy trả kết quả�không chắc chắn

Bảo vệ xem evidence�+ reason code

Approve / Reject�kèm lý do

Ghi toàn bộ vào�audit log

Human-in-the-loop: evidence rõ → quyết định có lý do

LLM_API_KEY

OFF

AI PATH

Unavailable

HOT PATH VẪN HOẠT ĐỘNG

Quét pass

Đọc DB

Policy

Kết quả

Policy độc lập LLM

Gate không bị block

Fail-safe có thể demo

Demo 3 quan trọng nhất: chức năng an ninh cốt lõi vẫn hoạt động khi LLM không khả dụng.

10 of 10

Hạn chế và hướng phát triển

HẠN CHẾ HIỆN TẠI

ROADMAP PHÁT TRIỂN

Face recognition

Chưa đánh giá trên dataset thực tế đủ lớn.

Kiosk environment

Ánh sáng và thiết bị kiosk chưa được kiểm thử đầy đủ.

1:N false accept

Cần đánh giá thêm false accept khi gallery tăng.

Hardware integration

Một số tích hợp phần cứng vẫn ở mức mô phỏng.

Load & security

Cần hoàn thiện kiểm thử tải và kiểm thử bảo mật.

NGẮN HẠN

Validate & instrument

Hoàn thiện dashboard bảo vệ

Đo latency, coverage, agent accuracy

Hoàn thiện luồng shipper ,locker

Hoàn thiện cảnh báo thời gian thực

TRUNG HẠN

Integrate & scale

Tích hợp cổng ba băng + thang máy

Cải thiện liveness & identification

Hỗ trợ nhiều tòa nhà / khu vực

Phân tích bất thường theo lịch sử

DÀI HẠN

Resilience & privacy

Edge inference và offline mode

Tích hợp hệ sinh thái smart building

Privacy-preserving biometric storage

Đánh giá bảo mật & tuân thủ dữ liệu

Nguyên tắc: Không chốt ngưỡng sinh trắc học bằng dữ liệu phòng thử nghiệm hoặc con số giả định — phải đo trên dữ liệu có consent và điều kiện triển khai thực.