虽然有些人认为人工智能是一种威胁，但美国军方却将其视为探测威胁的工具，其最近部署了一套人工智能监控系统，该系统可在一英里以外识别武装人员等威胁。 与训练有素的安保专业人员相比，该系统的误报率也更低。
安防初创公司Scylla提供基于人工智能的"前瞻性"安防系统，以保护设施和仓库的周边安全。 它的 Scylla AI 系统显然足以保护美国的核基地，因为美国国防部 (DoD) 早在八个月前就开始在肯塔基州里士满的蓝草陆军仓库 (BGAD) 测试这些系统。
目前，BGAD 是唯一一个测试人工智能驱动的监控算法检测潜在威胁的军事基地。 这些系统可帮助工作人员实时发现和识别入侵者、武器或"异常行为"。 Scylla系统与现有的监控摄像机和无人机配合使用，对设施进行监控，大大提高了人工应对威胁的效率。
据负责核事务的国防部副助理部长德鲁-沃尔特（Drew Walter）称，Scylla 人工智能可以实时学习，减少误报。 该系统解决了国防部在实体安全方面长期面临的挑战之一：提高安全人员的反应速度，同时快速可靠地过滤非安全问题。
在物理安全企业和分析小组（PSEAG）进行的 BGAD 测试中，Scylla 系统检测威胁的准确率超过 96%。 仓库电子安全系统经理克里斯-威洛比（Chris Willoughby）说，该系统大大降低了由"环境"现象引起的误报。 人类仍然需要决定是否对威胁做出反应。
人工智能通过识别一英里外攀爬水塔的武装分子，展示了非凡的监控能力。 系统可靠性的另一个例子是，在算法检测到两名潜在武装入侵者冲破围栏后，"几秒钟内"就向安保人员发出了警报。 入侵者是 BGAD 的工作人员，Scylla 立即通过面部识别系统识别出了这两个人。
虽然 PSEAG 在很大程度上参与了 BGAD 的测试、评估甚至是 Scylla 深度学习算法的训练，但出于显而易见的原因，陆军并未提供有关训练后的系统与商业软件有何不同的具体细节。 副助理国务卿沃尔特是人工智能的拥趸，因为它可以"改变"PSEAG的核心任务：保护美国的战略核武库。