大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

1.大数据

在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。

安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。

大数据

对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。

要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。

大数据安防应用的几种关键技术

1）大数据融合技术

经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。

为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。

2）大数据处理技术

安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

理，为大数据的进一步分析和应用提供进一步支持。

3）大数据分析和挖掘技术

国内平安城市历经十几年的建设，在解决了稳定性、规模化之后，当下面临的问题是如何深化应用的问题，即如何实现公安部的要求，建为用、用为战的目标，实现对安防系统的深层次应用。

对安防大数据而言，要实现业务的深层次应用，首先需要对安防数据进行分析和挖掘，以云存储和云计算系统为基础，通过云计算系统实现对“大数据”的快速分析，如基于云的车牌识别，可通过对海量视频的分析，快速提取海量车牌信息，并通过应用系统对相关数据进行深一步挖掘、关联，形成有效“档案”。最后利用这些分析和挖掘的数据实现对事件的预测预防、报警，最终实现安防系统建设的实战应用目的。

2. 大数据成熟行业应用

安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了，新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了“兴奋剂”。随着各地安防系统建设规模不断增大，安防数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”现象，下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍。

1）公安执法

在公安行业，大数据应用无处不存，下面简单介绍一下大数据应用在公安行业几个业务体现。

第一是稽查布控业务。当案件发生后，需要对嫌疑车辆进行稽查布控，一般采用布控车牌号，通过系统比对卡口车辆信息进行识别，但这种方式存在问题。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，嫌疑车辆早已逃之夭夭，从而失去布控的意义。对于这种情况，可实现移动警务、GIS系统有效关联，通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈，可大大提高拦截效率；

第二是车辆落脚点分析业务。随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为迅速逃脱公安机关的抓捕，很多犯罪分子避开城区主干道(一般来说，城区主干道都装有电子卡口)，逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。大华股份通过建设云卡口，通过视频实现卡口相机功能，对海量数据进行云卡口识别，结合GIS系统，将嫌疑车辆轨迹描绘出来，大大提高公安办案效率。

第三是伴随车辆分析。由于公众安全防范意识的不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团伙作案。在踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。从卡口系统的角度看，团伙作案具体表现为多辆车同时出没于特定卡口覆盖范围，利用该特征，我们可以从海量的卡口车辆数据中，提取满足特定条件(如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等)的车辆，提高案件侦破效率。此外，在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。

2）智能交通

第一是旅行时间计算。由于电子狗的大量使用，不少驾驶员在通过卡口时，会主动降低速度，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高速度，超速行驶。传统的单点测度无法发现这种超速行为，利用区间测速便可快速检测违章行为，且可减少区域卡口数量，节省建设成本。

而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时，还可检测出套牌车辆，并可通知相关人员进行拦截追捕。

第二是交通流量分析。对于交通流量的检测，传统方式是通过地磁、微波检测完成的，但这种检测只能检测车辆数量，却无法检测相关车牌号，这就限制了传统流量分析的应用场景，智能对单一路段进行分析，无法形成全局的流量分析。而卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息，基于卡口系统的流量分析，不仅可计算出城市各小区机动车数量分布，指导出行目的地分析、出行路线分析等应用，而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域，为交管部门提供参考，更好地优化路网机制，规划更为合理的路网参数。

此外，还可通过智能分析系统，对卡口数据进行深层次分析与挖掘，不仅识别车辆车牌号，而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别，从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。

3. 大数据安防面临的挑战

1）海量非结构化数据存储

相较于其他行业，安防非结构化的数据存储压力不断增大，一方面源于视频、图片等非结构化数据本身容量，另一方面源于安防数据规模的不断扩大，安防大数据存储对系统设备提出了更高挑战，如何在满足需求的前提下，删除重复数据、降低存储硬件成本投资成为海量数据存储的一个难题

2）数据共享

大数据需要通过快速的采集、发现和分析，从大量化、多类别的数据中提取价值。安防大数据时代最显著的特征就是海量和非结构化数据共享，用以提高数据处理能力。而海量数据存储在不同系统、不同区域、不同节点、不同设备中，这给数据的传输和共享带来极大的挑战：

3）数据安全

视频监控数据具有私密性高、保密性强等特点，不仅是事后追查的依据，而且更是后续数据分析挖掘的基础。因此，数据安全一方面体现在数据不受外界入侵或非法获取，另一方面体现在庞大数据系统的鲁棒性、体系容错机制，确保硬件在发生故障时数据可以恢复，可以继续保存。面对海量数据的存储、共享、硬件和软件设备承载的极大风险，如何构建大型、海量视频监控存储系统、数据分析系统以及容错冗余机制是安防行业面临的重大考验；

4）数据利用

安防监控虽然数据量很大，但真正有用的信息并不多。安防数据的有效性分为两个方面，一方面有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，根据统计学原理，信息呈现幂率分布，往往越高密度的信息对客户价值越大；另一方面，数据的有效性体现在深层次挖掘庞大的海量数据，关联得出有效信息。视频监控业务网络化、大联网后，网内的设备越来越多，利用网内的闲置资源，实现资源的最大化利用，关乎运算的效率。在视频监控领域，往往视频分析的效率决定价值，更低的延迟、更准确的分析往往是客户的普遍需求。如何对海量的视频数据进行分析检索业对行业提出更大的挑战。

5）缺乏统一标准

国内安防行业经历十几年的快速发展，在此发展过程中，平安城市建设表现卓越，在安防应用中也一直走在前列，国内平安城市系统的建设也不断推动着国内安防技术和安防厂商的发展。在平安城市项目的建设过程中，由于参与的安防厂家众多，不同项目、不同系统甚

至同一系统采用的设备厂商也不尽相同，为了更好的兼容各厂商产品，整个安防行业和政府也制定了一些标准，如ONVIF协议、GB28181协议以及各个地方省市发布的一些标准。

新一轮的智慧城市正在紧锣密鼓地进行着，相对平安城市相对“简单”的治安监控，智慧城市要求数据共享，跨区域视频联网监控、监控资源整合与共享以及政府各部门之间的视频监控资源共享等等。但是不同的地方城市，不同的行业类别，不同的管理方式都会有不同的监控系统方案，数据融合或者共享兼容性问题更多，对整个系统建设是重大考验。

平安城市系统面向的是安防行业设备与系统的兼容问题，随着各种行标、地标的制定，各种问题基本得以解决；而智慧城市系统不仅仅是安防系统的整合，而是多个行业系统的集成应用，因缺乏统一标准带来的复杂性可想而知。庆幸的是国家目前已经开始起草智慧城市建设的各种标准，而相关企业也在不断规范自身系统的兼容性和开放性。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据 在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。 安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。 大数据 对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。 要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。 大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术 经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。 为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术 安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处理，

云计算与大数据发展对安防的影响

云计算与大数据发展对安防的影响 摘要：随着智慧城市、智能交通等发展，云计算、大数据正在慢慢起步，安防的发展将会有一个从初级阶段到逐渐成熟的过程，目前还处于初级阶段，但云计算与大数据必将对安防有很大影响。 随着智慧城市、智能交通等发展，云计算、大数据正在慢慢起步，安防的发展将会有一个从初级阶段到逐渐成熟的过程，但目前还处于初级阶段。 首先，在云计算方面，当前已有越来越多的企业和机构在探索安防云的业务模式。主要分为三种： 一是对于IaaS模式，企业将虚拟化等技术引入安防解决方案，以此提升方案竞争力; 二是对于PaaS模式，在智慧型平安城市的建设中，已有政府部门规划构建视频云服务平台，通过视频云服务平台提供的接口为各部门的业务系统提供服务; 三是对于SaaS模式，有针对家庭用户的安居服务，有针对学校学生的安全服务，有针对个体商户的安全服务等等，用户只需将安装于家里的监控摄像头接入网络，并在视频网站上注册，就可以享受到安居服务，包括看护宝宝、看护老人、监控告警等，用户可以在任何有网络的地方通过手机、Pad、电脑等终端接入并查看家里的情况，同时，当摄像机捕捉到家里的异常情况时，会第一时间将视频、图片、告警信息发送到用户手机。同时，在大数据领域，也有越来越多的企业和机构表现出足够的重视，并做出了初步的探索。早在2012年，

国内一些企业，如海康威视就涉足大数据，基于Hadoop进行开发优化并推行大数据解决方案，满足海量数据高效处理的要求。IBM也在2012年推出了大数据系统PureData，并为“智慧南京”提供解决方案。 随着存储和处理的需求越来越高，许多厂商推出了云存储方案，针对海量视频、图片存储的视频云存储系统。当前，大数据在安防中主要是针对海量数据进行快速查询、快速统计分析等应用，同时正在探索更为深层次的应用。 一、云计算与大数据对安防行业的影响 云计算、大数据等技术正在慢慢渗入安防行业，随着这些技术的发展成熟，将会对安防行业带来革命性的影响。 首先，云计算将使安防行业发生商业模式的变革，将使用户能够像用水、用电一样使用安防服务。随着虚拟化、大数据、网络的不断发展，安防云正在不断地涌现，包括PaaS、SaaS等业务模式，也包括私有云、公有云、混合云等云服务形态。在云计算业务模式的驱动下，云服务会不断出现，同时将会有一批个性化的安防服务商出现，让越来越多的用户享受到安防服务。其次，大数据能够提升安防云的服务能力和价值，为用户带来更好的安防服务。随着安防行业中数据量的爆炸式增长，它对大数据的需求显得越来越迫切，大数据正在逐渐渗入治安、交通、企业、民用等领域。 大数据对安防服务的提升主要体现在以下两个方面： 提高处理海量数据的效率。比如，对于交通卡口数据，一个城市1年的数据量可以达到几十亿条甚至上百亿条，一个省或全国的数据

大数据安全保障措施

（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询，表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。

数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控

云数据中心边界防护项目解决方案v1.0[文字说明]

云数据中心边界安全解决方案 -安全网关产品推广中心马腾辉 数据中心的“云化” 数据中心，作为信息时代的重要产物之一，先后经历了大集中、虚拟化以及云计算三个历史发展阶段。在初期的大集中阶段中，数据中心实现了将以往分散的IT资源进行物理层面的集中与整合，同时，也拥有了较强的容灾机制；而随着业务的快速扩张，使我们在软、硬件方面投入的成本不断增加，但实际的资源使用率却很低下，而且灵活性不足，于是便通过虚拟化技术来解决成本、使用率以及灵活性等等问题，便又很快发展到了虚拟化阶段。 然而，虚拟化虽然解决了上述问题，但对于一个处于高速发展的企业来讲，仍然需要不断地进行软、硬件的升级与更新，另外，持续增加的业务总会使现有资源在一定时期内的扩展性受到限制。因此，采用具有弹性扩展、按需服务的云计算模式已经成为当下的热点需求，而在这个过程中，数据中心的“云化”也自然成为发展的必然！ 传统边界防护的“困局” 云计算的相关技术特点及其应用模式正在使网络边界变得模糊，这使云数据中心对于边界安全防护的需求和以往的应用场景相比也会有所不同。在云计算环境下，如何为“云端接入”、“应用防护”、“虚拟环境”以及“全网管控”分别提供完善、可靠的解决方案，是我们需要面对的现实问题。因此，对于解决云数据中心的边界安全问题，传统网关技术早已束手无策，而此时更需要依靠下一代网关相关技术来提供一套体系化的边界安全解决方案！ 天融信云数据中心边界安全防护解决方案

面对上述问题，天融信解决方案如下： 通过TopConnect虚拟化接入与TopVPN智能集群相结合，实现“云端接入”安全需求； 通过在物理边界部署一系列物理网关来对各种非法访问、攻击、病毒等等安全威胁进行深度检测与防御，同时，利用网关虚拟化技术还可以为不同租户提供虚拟网关 租用服务，实现“应用防护”安全需求； 通过TopVSP虚拟化安全平台，为虚拟机之间的安全防护与虚拟化平台自身安全提供相应解决方案，实现“虚拟环境”安全需求； 通过TopPolicy智能化管理平台来将全网的网络及安全设备进行有效整合，提供智能化的安全管控机制，实现“全网管控”安全需求； 技术特点 ●虚拟化 ?网关虚拟化：

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用 刘跃卫

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用刘跃卫 发表时间：2019-11-07T16:50:23.003Z 来源：《基层建设》2019年第23期作者：刘跃卫1 刘丽2 [导读] 摘要：随着城市人口的不断增多，环境污染、资源短缺等一系列问题日益突出，“城市病”成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。 1身份证号码：41112319860809XXXX；2身份证号码：41112319880315XXXX 摘要：随着城市人口的不断增多，环境污染、资源短缺等一系列问题日益突出，“城市病”成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。为了破解“城市病”困局，智慧城市应运而生。在国家政策引领和支持下，我国各省市掀起了智慧城市建设热潮。纵观这几年国内的“智慧城市”建设，可以说相当程度上是由安防系统发展过来的，从城市公共安全防控延伸到交通、环保、医疗、教育、国土治理和监测。可以说智慧城市建设的基础是安防。 关键词：安防；大数据；智慧城市 引言 安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础，已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类型。服务于“社会安全立体化、行业安全智能化、民生安全常态化”的安防大数据通过各种形式的建设应用已从安全防护角度逐步延伸到了智慧城市大数据安全基础全生命周期中。在目前各地开建的雪亮工程、天网工程等项目中，安全感知网络已从常规的前端设备安全互联、后端平台安全边界设计发展到以智能设备物联网感知大数据、人脸识别深度学习人工智能应用相切换。由此带来的这些应用现状正越来越凸显安防大数据本身的多维度安全防护之重要性。 1智慧城市下的安防大数据何去何从 视频图像数据是智慧城市数据的重要来源。视频监控系统可视化管理的手段在智慧城市的多个领域得到了应用，其运行过程中产生了的海量数据，随着视频监控摄像机及物联感知设备覆盖广度、密度增大，视频图像及其他物联网数据量呈指数上升。这些数据呈现以下特点：第一，数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括视频、图片等结构化数据以及视频结构化信息、地理位置信息、过车记录、RFID物联网等结构化数据。第三，价值密度极低，但数据价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的仅仅是其中一两秒的数据，但从这一两秒的数据里往往能提取到目标对象的行为记录甚至是直观的画面。第四，产生速度极快，一座中型城市一天产生的视频数据就能够达到PB级。在视频监控业务中，当前依然主要依靠人工看视频为主，公安领域曾经轰动全国的周克华案，先后调动逾万警力查看了5000小时视频，海量监控录像回放查找给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战，同时存在错看、漏看的问题。安防大数据已经来临，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实，通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位、预测预防，提升视频在智慧城市中的应用效能，是安防大数据的应用方向。 2安防大数据在智慧城市建设应用中的疑难 2.1数据整合问题 不同来源的大数据，分别存储于相互独立的系统中，将这些数据集中于统一的平台是安防大数据实施的基础性工作，但行业、部门壁垒是最大障碍。即使是公安内部的视频数据，各省、地市也互不相通，想采集集中也不是一件容易的事。即使集中后，如何找到这些不同类型数据之间的关系，从而挖掘出有价值的数据也是难点。 2.2数据挖掘、分析算法的成熟度问题 对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。 2.3时效性问题 安防大数据的目的之一就是要解决现有安防系统内以事后查看、分析为主的数据（特别是视频数据）应用形式，还要增加以事前预警、实时处理，这对大数据处理技术的实时性要求很高。这种时效性就决定了视频安防大数据的高运算量、高传输带宽的要求。 2.4信息安全与用户隐私问题 安防行业，特别是公安行业对数据的安全性要求非常高，这也是造成数据的区域隔离的重要原因。同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。 2.5视频图像数据挖掘的难点 一副图像或者一段视频可以有无数角度的标签属性去描述，什么才是我们需要的属性？这与我们需要得到的目的密切相关，这就需要公安图像侦察人才来归纳总结。识别算法开发难，由于是平面图像，因此特征的识别主要原理就是看图像区域中的轮廓、颜色、纹理与特征库进行比较。但是在同一个物体在不同监控角度的摄像头中显示出的轮廓都不相同，因此无法做到识别。大规模数据处理难，即使做到了识别算法，但是如果要通过数据处理服务器的形式对大规模的视频进行结构化处理，这个建造成本巨大，其能源的耗费也不切实际。 3安防大数据驱动智慧城市应用升级 3.1大数据促成智慧城市应用从传统信息化转向情报化 智慧城市除了满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，往往还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等方面对图像监控的需求，并考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动。所以，智慧城市注定是一个大的数据集合体，对数据的精准分析和高效利用也就至关重要。尤其在平安城市的建设中，事后查看到事前预警已成为公安、交通等各重点行业用户的迫切需求，但长期以来，视频的清晰度以及各项基础、分析技术的发展都无法满足现实的需求。随着高清技术的应用以及IT架构、分析技术的快速发展，依靠大数据分析技术，能从大量非结构化的视频数据中提取出有价值的信息，从而使事前预警成为现实，使得城市管理者得以提前做好防范准备工作。 3.2从单维度应用向多源信息融合应用 安防行业随着视频技术的不断创新，业务模式的不断深入，行业标准体系的不断完善，已不再是视频的简单查看和单一维度数据的检索应用，安防行业逐渐开启了“视频+”时代。大华多维大数据解决方案即以视频提取人、车、物、行为等结构化数据核心，同时融合城市数

安防大数据技术难点分析与解决方案

安防大数据技术难点分析与解决方案 2015-04-09 11:53:32来源:CPS中安网作者:邓长春责任编辑: sillyna收藏本文摘要:在安防领域，大数据具有广阔的应用场景，带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得大数据技术更好地为安防业服务。 【CPS中安网 https://www.sodocs.net/doc/47577049.html,】伴随着大数据技术在IT领域的持续发展与成熟，大数据逐步渗透到各行各业。在安防领域，大数据具有广阔的应用场景， 带来深度的价值。经过初步摸索，安防大数据也面临一些技术难点。对于这 些问题，我们分析安防行业特有的场景特点，探讨一些贴切的解决方案,使得 大数据技术更好地为安防业服务。 大数据当前在各行业的应用

大数据技术发端于IT领域，当前在互联网、电子商务中应用得最为成熟。Google公司根据用户海量的搜索日志，成功预测病情在北美的蔓延情况；通过分析处理大量的语料库，为用户提供精准的在线翻译。亚马逊根据用户过往的购买行为，分析出特定用户群的购买“口味”，从而在自己的网站中提供精准的广告推荐。而国内的淘宝网，通过分析网民浏览商品的日志，给买家提供到特定商品的关联匹配。 在其他行业，大数据的使用也屡见不鲜： 在卫生行业，基于全民的电子档案与电子病历库正在构建。通过全民电子病历库，我们能分析全民的健康状况，监控相关疾病的蔓延走势，为做好卫生防范措施提供参考。 在电力行业，通过分析大区域的用电记录，能够优化电力企业管理模式，提升企业经营水平，为基建决策提供有力参考，提高智能控制水平，加强电力的协同管理。同样对于整个国家，通过分析用电情况，在宏观掌握国家的经济状况，为制定经济政策提供参考。 在物流行业，通过分析大量以往的配送记录，在宏观上掌握大类物品的流向，提前把物品运送到特定区域，提高送货效率。在国外，一家大型的超市，通过分析交通与商品大体流向，能在精确的时间范围内，把特定类商品送到特定的门店，减少库存时间，提高周转率，创造企业利润。 同样，在安防领域，大数据也得到广泛使用。 大数据助力安防行业

大数据平台安全解决方案

Solution 解决方案 大数据平台安全解决方案 防止数据窃取和泄露确保数据合规使用避免数据孤岛产生 方案价值 大数据平台安全解决方案为大数据平台提供完善的数据安全 防护体系，保护核心数据资产不受侵害，同时保障平台的大数据能被安全合规的共享和使用。 数据安全防护体系以至安盾?智能安全平台为核心进行建设。智能安全平台支持三权分立、安全分区、数据流转、报警预警和审计追溯等五种安全策略，以及嵌入式防火墙、访问控制、安全接入协议等三道安全防线，保证安全体系在系统安 全接入、安全运维、数据流转、数据使用、数据导出脱敏、用户管理、用户行为审计追溯等方面的建设，保障大数据平台安全高效运行。 智能安全平台提供安全云桌面，保证数据不落地的访问方式， 并可根据需求提供高性能计算资源和图形处理资源，并支持“N+M”高可靠性架构，保证云桌面的稳定运行，为平台用户提供安全高效的数据使用环境。 提供数据不落地的访问方式以及完善的文档审批和流转功能 提供五种安全策略和三道安全防线提供严格的用户权限管理和强大的用户行为审计和追溯功能 提供高性能、高可靠稳定运行的大数据使用环境 方案亮点 如欲了解有关志翔科技至安盾? ZS-ISP、至明? ZS-ISA安全探针产品的更多信息，请联系您的志翔科技销售代表，或访问官方网站：https://www.sodocs.net/doc/47577049.html, 更多信息 志翔科技是国内创新型的大数据安全企业，致力于为政企客户提供核心数据保护和业务风险管控两个方向的产品及服务。志翔科技打破传统固定访问边界，以数据为新的安全中心，为企业构筑兼具事前感知、发现，事中阻断，事后溯源，并不断分析与迭代的安全闭环，解决云计算时代的“大安全”挑战。志翔科技是2017年IDC中国大数据安全创新者，2018年安全牛中国网络安全50强企业。2019年，志翔云安全产品入选Gartner《云工作负载保护平台市场指南》。 关于志翔科技 北京志翔科技股份有限公司https://www.sodocs.net/doc/47577049.html, 电话： 010- 82319123邮箱：contact@https://www.sodocs.net/doc/47577049.html, 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1101 邮编：100191 扫码关注志翔

基于大数据思维的智慧安防展望

基于大数据思维的智慧安防展望 一、大数据与大数据思维 “大数据”是当下的热点话题，不论政府、企业还是个人，都在关注如何采集数据，如何从数据中挖掘出有用的信息，进而创造社会价值、商业价值。互联网是大数据最早发挥效用的行业，淘宝、京东、亚马逊等电商企业通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据也在重构很多传统行业，通过收集、整理生活中方方面面的数据，进行分析挖掘，从中获得有价值信息，并衍化出新的商业模式。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。 随着平安城市、智慧城市等工程的推进，监控摄像头已经遍布大街小巷，安防监控对高清化、智能化、网络化、数字化的要求越来越高，数据量也迅速增加，早在几年前就已踏入大数据的门槛。安防领域的“大数据”一般具有几个特点：首先，数据量巨大，一个地级市30天的视频录像数据就已经是PB级；其次，区别于传统的数据结构，安防领域的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如智慧型平安城市建设中的视频监控数据、卡口的抓拍照片、智能分析输出的特征数据等；再次，数据更新快，视频监控每秒钟都在进行；最后，这些更个性化的数据在存储后被要求能随机访问，这就要求新的IT系统更加快捷地处理数据，更加智能地保存和管理数据。 在这个互联网、物联网快速发展的时代，大数据的重要性不言而喻，但我们谈论的大数据其实包含了三个概念：大数据思维、大数据资产、大数据技术。 大数据思维是一种方法论，是一种处理数据的思路，是一种将数据转化为价值的创新思维。 大数据资产是指数据本身，通过多种途径采集并被归类存储，是重要的原始矿藏。 大数据技术是指对数据进行处理的工具，可以包括采集技术、存储技术、分析技术、挖掘技术等。 因此，大数据思维是方向，大数据资产是基础，大数据技术是工具，三者共同作用，促进了大数据时代的繁荣。 二、智慧安防的展望 当前的安防领域可以分为传统的行业安防和新兴的民用安防两部分。 在行业安防领域，大数据目前已经有一些应用，大数据的采集分析已具雏形。譬如，在城市交通管理方面，车牌识别、车辆违章检测等数据分析处理的应用非常成熟。在城市治安

面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业

面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业技术学院大数据专业为例 发表时间：2018-05-23T10:44:22.830Z 来源：《文化研究》2018年第4月作者：张丽娜戴海东周苏[导读] 本文以浙江安防职业技术学院大数据专业为例，从专业建设角度，系统探究面向安防行业的大数据专业特色建设有效途径。浙江安防职业技术学院浙江温州 325000 摘要：近年来，各行各业开始高度关注大数据的研究和应用。在新技术的助力下，大数据已经成为当前社会的热点，大数据已成为时代变革的重要力量。专业特色建设是高职专业建设中的一项重要内容，目的是使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，人才更适合行业的发展和需要。本文以浙江安防职业技术学院大数据专业为例，从专业建设角度，系统探究面向安防行业的大数据专业特色建设有效途径。 关键字：安防行业；大数据；专业特色 本文得到2017年度中国高等教育学会职业技术教育分会高职研究专项课题（项目编号：GZYYB2017165）资助。 一、前言 2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)，标志着将大数据纳入国家战略层面。随后，高职院校相继开设大数据专业。专业特色建设是高职专业建设中的重点内容之一，通过特色建设，使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，专业更能适应行业的发展与需要，同时也是为实现学生在校学习与企业工作无缝对接，为培养高素质的专业人才提供了保障。 二、面向安防行业的大数据专业应有自身特色 1、高职院校自身教学要求。特色化发展是高职教育可持续发展的基石，高职教育的职业性呼唤专业特色化发展。大数据的竞争，本质上是大数据人才的竞争。在中国目前大约有150万人才缺口，这为高职院校加快大数据人才培养提出了紧迫要求。我院高度重视和加强大数据应用技术人才培养工作，将大数据专业建设作为特色专业大力扶持。 2、安全防范行业的自身要求。高职教育的区域性要求专业特色化发展，安防行业的中心在浙江。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据（卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等），带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。 3、市场对安防特色大数据专业的要求。伴随着物联网、移动互联网、云计算等技术不断应用，大数据专业建设需要整合包括物联网、互联网以及其它社会资源数据，并与相关技术的交叉融合，基于更加复杂的数据关联模型，更加高效的数据计算，提供综合性分析应用，提高在数据治理、预测预警、关系挖掘、比对布控等各方面的能力，从而提高整个安防能力。同时随着大数据相关技术的不断成熟，尤其是随着在处理视频、图片等分结构化数据方面的能力不断提高，安防行业大数据应用除了在智能交通、公安等主要方向不断加深外，也可在社会化资源运营上去拓展应用，利用大数据技术建立基于视频的、面向社会公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供基于安防行业的大数据应用服务。 综上，在高职专业建设由规模扩张转向专业集群发展的新阶段，在与大数据时代产业集群对接的过程中，进行高职专业特色化建设，是解决高职专业建设所面临瓶颈问题的最佳途径，对高职院校动态跟踪区域经济结构变化与发展、培养一线急需的专业人才具有重要的战略意义。 三、专业特色建设路经 高职院校专业特色建设是一个不断积累、不断完善的涉及诸多方面的系统工程，它包括培养目标定位、培养模式、课程体系与教学内容、教育方法与手段、教学组织与管理等，集中反映在人才培养方案及其实施过程中。 图1 专业特色建设总体框架 专业特色化建设只有不断创新才能保持特色的鲜活和与时俱进。因此，高职专业特色化建设要从可持续发展的高度，围绕培养学生的就业竞争力为核心，以先进的现代职教思想为指导，坚持市场导向原则、差异化原则、创新性原则和前瞻性原则，努力构建保障专业特色化建设的运行与管理机制。其中：准确定位是专业化特色建设的基础；创新人才培养模式是专业特色化建设的重点；优化课程体系和教学模式是专业特色化建设的核心；打造“双师型”专业教学团队是专业特色化建设的关键；精细化管理是专业特色化建设的保障；特色文化建设是专业特色化建设的支撑。 1、面向安防行业，创新大数据专业发展理念

大数据平台系统项目安全保障

大数据平台系统项目 安全保障 安全是系统正常运行的保证。根据本项目的业务特点和需要，以及现有的网络安全状况，建立一个合理、实用、先进、可靠、综合、统一的安全保障体系，确保信息安全和业务系统的正常运行。 一、规章制度建设 1.1机房管理制度 为保证系统每天24小时，全年365天不间断运行，加强防火、防盗、防病毒等安全意识，应该制定严格的机房管理制度，以下列出常见的机房管理方面的十条规定： （1）路由器、交换机和服务器以及通信设备是网络的关键设备，须放置计算机机房内，不得自行配置或更换，更不能挪作它用。 （2）要求上机工作人员严格执行机房的有关规定，严格遵守操作规程，严禁违章作业。 （3）要求上机工作人员，都必须严格遵守机房的安全、防火制度，严禁烟火。不准在机房内吸烟。严禁将照相机、摄像机和易燃、易爆物品带入机房。 机房工作人员要掌握防火技能，定期检查消防设施是否正常。出现异常情况应立即报警，切断电源，用灭火设备扑救。

（4）要求外来人员必须经有关部门批准，才能进入放置服务器的机房，一般人员无故不得在机房长时间逗留。 （5）要求机房值班人坚守工作岗位，不得擅离职守；下班时，值班人员要对所有计算机的电源进行细致的检查，该关的要切断电源，并检查门窗是否关好。 （6）双休日、节假日，要有专人检查网络运行情况，如发现问题及时解决，并做好记录处理，解决不了的及时报告。 （7）机房内所有设备、仪器、仪表等物品和软件、资料要妥善保管，向外移（带）设备及物品，需有主管领导的批示或经机房工作负责人批准。 制定数据管理制度。对数据实施严格的安全与保密管理，防止系统数据的非法生成、变更、泄露、丢失及破坏。当班人员应在数据库的系统认证、系统授权、系统完整性、补丁和修正程序方面实时修改。 （8）网管人员应做好网络安全工作，服务器的各种帐号严格保密。监控网络上的数据流，从中检测出攻击的行为并给予响应和处理。统一管理计算机及其相关设备，完整保存计算机及其相关设备的驱动程序、保修卡及重要随机文件，做好操作系统的补丁修正工作。 （9）保持机房卫生，值班人员应及时组织清扫。 （10）保护机房肃静，严禁在机房内游艺或进行非业务活动。

基于深度学习的云端大数据安全防护技术

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2015, 5(9), 336-342 Published Online September 2015 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/47577049.html,/journal/csa https://www.sodocs.net/doc/47577049.html,/10.12677/csa.2015.59042 Security Technology of the Cloud Big Data Based on Deep Learning Tiankai Sun1,2*, Rong Bao1, Daihong Jiang1, Kui Wang1 1School of Information and Electrical Engineering, Xuzhou Institute of Technology, Xuzhou Jiangsu 2Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Email: *strongtiankai@https://www.sodocs.net/doc/47577049.html, Received: Oct. 5th, 2015; accepted: Oct. 23rd, 2015; published: Oct. 29th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.sodocs.net/doc/47577049.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The cloud big data is the basis of the data analysis. The security and accuracy of the big data is es-sential to the result of data analysis. By combining Hadoop’s big data processing technology and digital watermarking technology, a classification with DBN as a smart strategy is proposed. The multilayer has been trained and adjusted by this scheme. The mass of data can be calculated and the distributed data can also be obtained which is the basis of the judgment of data tampering. The experiments show that the combination of Hadoop and AI is an effective method to the massive data security. Keywords DBN, Data Analysis, Hadoop, Intelligent Classification 基于深度学习的云端大数据安全防护技术 孙天凯1,2*，鲍蓉1，姜代红1，王奎1 1徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州 2大连理工大学电信学部，辽宁大连 Email: *strongtiankai@https://www.sodocs.net/doc/47577049.html, 收稿日期：2015年10月5日；录用日期：2015年10月23日；发布日期：2015年10月29日 *通讯作者。

云平台数据中心的安全防护技术分析

云平台数据中心的安全防护技术分析 摘要现阶段，随着云计算应用越来越广泛，政务等越来越多的领域开始使用云计算，云计算服务，已成为IT基础服务和信息技术关键基础设施。云平台面临的数据存储安全的挑战主要是数据的高可用性、数据的稳定性、数据的持久可用性和数据的访问安全性。如何确定政务系统不动产登记、公共资源交易云平台数据中心的安全责任，如何定级、监管及进一步进行安全防护技术体系设计，具有重要的现实意义。 关键词云平台；云计算；数据中心；安全防护 引言 国内对云计算的定义有多种说法，较广泛接受的定义是：云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。 2 云计算数据中心的构成 云计算数据中心，本质上由云计算平台、云计算服务构成。①云计算平台也称云平台。可划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。云计算平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来，形成一种分层的虚拟计算资源池，并提供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，用以支撑云计算服务的实现。 ②云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等。 云计算平台是云计算中心的内部支撑，处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可缩放的、可调配的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群、存储群等，结合可动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的各种应用数据服务[1]。 3 云计算安全防护体系框架建立 云安全防护技术体系，是云计算平台或系统安全建设的重要指导和依据，将等级保护思想融入到云安全防护体系的构建，清晰描述了云安全防护体系建立的原则及方法，提出了基于等级保护的云安全防护技术体系框架。 3.1 云安全防护技术体系的设计方法

大数据中心地消防及安全系统

数据中心灭火气体灭火剂：七氟丙烷 概述 计算机机房是每个企事业单位重要部门，机房IT系统运行和存储着都是核心数据，由于IT设备及有关的其他设备本身对消防的特殊要求，必须对这些重要设备设计好消防系统，是关系IT设备正常运作及保护好设备的关健所在；机房灭火系统禁止采用水、泡沫及粉末灭火剂，适宜采用气体灭火系统；机房消防系统应该是相对独立的系统，但必须与消防中心的联动。一般大中型计算机机房，为了确保安全并正确地掌握异常状态，一旦出现火灾能够准确、迅速地报警和灭火，需要装置自动消防灭火系统。 气体灭火系统设计流程： ·根据设计规范确定需设置气体灭火系统的房间，选定气体灭火剂类型。 ·划分防护区及保护空间，选定系统形式，确认储瓶间位置。 ·根据相关设计规范计算防护区的灭火设计用量，确定灭火剂储瓶的数量。 ·确定储瓶间内的瓶组布局，校核储瓶间大小是否合适。 ·计算防护区灭火剂输送主管路的平均流量，初定主管路的管径及喷头数量。 ·根据防护区实际间隔情况均匀布置喷头及管路走向，尽量设置为均衡系统，初定各管段管径。 ·根据设计规范上的管网计算方法，校核并修正管网布置及各管段管径直至满足规范要求，确定各喷头的规格。 ·根据设计方案统计系统设备材料。 ·对设计方案综合评估，必要时作优化调整。 消防自动报警系统 机房内应单独设立一套消防自动报警系统，包括以下设备: ·气体灭火控制器 用于接收火灾探测器的火警信号、发出声光报警、启动联动设备、发出释放灭火剂的启动信号、接收喷洒反馈信号并显亮喷放指示灯等，具有火灾报警、消声、复位、紧急启动、手动/自动转换、故障报警、主备电源自动切换等功能。工程应用上，气体灭火控制系统与火灾自动报警系统(FAS)是两个互相独立的系统。气体灭火控制器把防护区的动作信号发送到消防控制中心，这些信号包括火灾信息捕获、灭火动作、手动/自动转换、系统故障等。防护区内需联动的开口封闭装置、通风机械、防火阀等可由火灾自动报警系统(FAS)或气体灭火控制器控制，这些消防联动控制设备的动作状态应在消防控制中心显示。

大数据时代数据安全防护最佳实践

大数据时代数据安全防护 最佳实践

目录 一、概述 (1) 二、大数据时代下数据安全面临的挑战 (3) （一）新技术带来的挑战 (3) （二）新需求带来的挑战 (4) （三）新的应用场景带来的挑战 (5) 三、数据安全防护目标和防护体系 (6) （一）防护目标 (6) （二）防护体系 (8) 四、数据安全防护管理措施实践方法 (10) （一）组织架构设置 (10) （二）机构及岗位设置 (12) （三）人员管理 (12) （四）管理制度及规程 (13) 1、数据分级分类管理 (14) 2、账号权限管理及审批规程 (14) 3、第三方数据共享安全管理 (15) 4、外包服务数据安全管理 (16) 5、日志管理和安全审计 (16) 6、数据备份与恢复 (17)

五、数据安全防护技术措施实践方法 (18)

（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 (18) 1、元数据安全管理 (18) 2、数据类型、安全等级打标 (19) （二）数据传输存储环节的安全技术措施 (20) （三）数据使用环节的安全技术措施 (21) 1、账号权限管理 (21) 2、数据安全域 (21) 3、数据脱敏 (22) 4、日志管理和审计 (23) 5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏 (24) （四）数据共享环节的安全技术措施 (25) （五）数据销毁环节的安全技术措施 (26) 六、数据安全防护典型案例 (26) （一）案例一：钉钉移动智能办公平台 (26) 1、数据安全防护管理措施 (26) 2、数据安全防护技术措施 (30) （二）案例二：南方某供电公司最佳案例 (32) 1、数据安全防护管理措施 (33) 2、数据安全防护技术措施 (34)

视频监控数据安全防护系统解决方案

文档类型： 文档编号： 视频数据安全防护系统 解决方案 北京XX公司科技发展有限责任公司 二O一二年五月

目录 第一章项目背景 (4) 第二章需求分析 (5) 2.1需求分析 (5) 2.2使用效果 (5) 2.3管理手段 (6) 第三章解决方案 (7) 3.1系统体系原则 (7) 3.1.1合理性 (7) 3.1.2先进性 (7) 3.1.3稳定性 (7) 3.1.4健壮性 (8) 3.1.5拓展性 (8) 3.1.6易操作性 (8) 3.2详细设计 (9) 3.2.1方案概述 (9) 3.2.2系统构成 (10) 3.3方案功能模块 (12) 3.3.1在线视频系统准入控制 (12) 3.3.2视频存储数据下载管控 (13) 3.4产品核心技术 (14) 3.4.1文件级智能动态加解密技术 (14) 3.4.2网络智能动态加解密技术 (15) 3.4.3协议隧道加密技术 (16) 3.4.4终端自我保护技术 (16) 3.5方案管理应用功能基础 (16) 3.5.1透明动态加密 (16) 3.5.2通讯隧道加密 (17)

3.5.3终端强身份认证 (17) 3.5.4网络访问控制 (17) 3.5.5应用系统仿冒 (18) 3.5.6终端行为审计 (18) 3.5.7文件使用跟踪 (18) 第四章公司简介 (19)

第一章项目背景 电子文件作为数据信息的载体，以其高效、便捷成为信息化建设和发展重要的基础组成部分。但是，电子文件本身特性使得信息内容安全性面临巨大挑战，单位员工一个电子邮件、一个U盘拷贝、一部口袋里的MP3播放器或一台随身携带的笔记本电脑，就可以轻松将单位的重要机密电子文件从单位中里窃取出来，更何况员工进入单位内部网络和打开存在有机密电子文件的电脑是非常的轻而易举。单位人员在被解职或辞职时，他们是有很多种渠道将单位数据资产、知识产权保护及涉及核心竞争力范畴的机密电子文件带出单位，直接将单位秘密甚至是涉及国家秘密的内容带离并传播出去，为单位甚至国家带来重大损失。 近年来用户业务规模的不断扩大，信息化建设在用户发展中的重要性逐渐凸显出来。随着网络的迅猛发展，应用系统的广泛使用，提高了用户的办公效率，节省了工作成本，在信息广泛使用的同时，安全问题越来越引起人们的关注。在Web技术飞速演变、蓬勃发展的今天，企业开发的很多新应用程序都是Web应用程，而且Web服务也被越来越频繁地用于集成Web应用程序或与其进行交互，这些趋势带来的问题就是：应用系统中存放的各种非结构话数据（文件）在生成、流转、交互过程中存在各种信息泄密的风险。 同时，本地生成电子文档，通过移动存储设备（U盘、移动硬盘等），网络通信工具（QQ、MSN、邮件等）等方式进行传播的传统方式依然存在。而在该方式中，亦存在着众多的安全隐患，需要企业引起重视。

大数据时代网络信息安全及防护探讨 韩来吉

大数据时代网络信息安全及防护探讨韩来吉 摘要：随着我国经济发展和科学技术的不断进步，以大数据技术为代表的先进 互联网技术开始应用在各行各业。大数据时代的到来使人们和企业的各种数据大 量存储在互联网和各种电子设备中，为网络攻击者获取各种数据信息提供了方便，如窃取人们的隐私、银行账号等信息，会给个人和企业带来重大损失，因此，保 障大数据时代的网络信息安全是推动现代社会发展的一个重要课题。本文重点探 讨了大数据时代的网络信息安全防护策略。 关键词：大数据时代；网络信息安全；企业 引言 网络信息安全对企业和个人都有具有重要意义，随着我国信息化技术的不断 进步，网络数据安全威胁也随之增加，黑客事件频发，对各个企业的信息安全构 成了重大威胁。网络环境非常复杂，很容易发生这样那样的安全问题，因此，确 保网络信息安全已经成为大数据时代的重要工作。 1 大数据时代网络信息的威胁因素 1.1 信息管理制度建设不到位 信息管理制度是大数据时代网络信息安全的基础，为大数据时代网络信息安 全建设确定了方向，因此，信息管理制度在确保大数据时代网络信息安全建设中 具有重要作用。然而，在发展过程中，由于信息安全管理制度建设不到位，导致 企业和其他机构的信息化管理制度建设不到位，主要表现为网络防护层级建设不 明确，没有确定相关责任制度，没有科学的防护网络等，导致企业安全管理信息 化建设的总体规划和方案存在问题，影响大数据时代网络信息安全的最终成果。 1.2 数据安全缺乏保障 未来是信息化和大数据时代，信息数据安全是大数据时代网络信息安全防护 的重点。在当前的技术条件下，网络信息安全管理缺乏完善的网络防护机制，无 法完全确保信息数据的绝对安全，时常发生信息数据泄露事件，在一些企业中， 由于缺少经费和不重视网络防御机制，导致绝密资料外泄，比如对建筑企业来说，投标报价、建筑技术等资料是企业的机密材料，一旦出现外泄就会影响企业的正 常经营，甚至给企业带来重大的经济损失，因此，在大数据时代，企业安全管理 信息化建设要重视信息数据的安全防护工程建设，确保企业信息数据的安全可靠。 2 网络信息安全防护技术的简介和特点 2.1 大数据时代的特点 大数据时代指用大数据技术收集并分析海量信息数据，按照一定要求存储技术。与传统的随机分析法相比，大数据技术可以针对所有满足需求的数据进行全 面分析和处理，根据具体的要求和研究对象提供较为全面的数据支持，因此，大 数据技术在面向未来发展时能够为企业提供有效决策支持。 2.2 网络信息安全防护技术的特点 网络信息安全防护技术的特点包括以下几部分内容。①数据处理量极大。网 络信息安全防护技术的本质是处理海量数据，确保数据信息安全，处理数据量大 是其本质特点。②数据处理速度快。网络信息安全防护技术对海量数据的处理方法不同于传统的处理方法，以先进的技术和硬件配合能够加倍处理以往数据。③数据处理类型限制少。网络信息安全防护技术可以处理的数据种类繁多，包括不 同要求和不同种类的各种数据，因此，网络信息安全防护技术可以广泛应用在各 类网络信息数据的安全防护中。④数据安全防护的高价值性。网络信息安全防护