高新科技的飛速發展使得公安部門能夠更快使用智能技術破獲案件，而以人臉識別為代表的身份識別方式也正便捷著我們的生活。這要求著安防企業需將用戶利益放在首位，加強相關技術研發和管理，定期升級產品固件、控制風險。在數據安全受廣泛重視的情況下，依靠強大技術實力不斷加強網絡安全保護的是發展關鍵所在。

安全是一個廣泛的主題，它涉及到許多不同的區域（物理設備、網絡、系統平臺、應用程序等），每個區域都有其相關的風險、威脅及解決方法。在網絡視頻監控系統中需要關注的安全因素主要有操作系統的安全、用戶信息的安全、應用軟件的安全，以及網絡的安全等。

主流技術

目前行業中網絡安全保護主流技術包括SSL安全認證技術、MPLS虛擬專用網絡、防火墻系統等等其中SSL即安全套接層協議，指使用公鑰和私鑰技術組合的安全網絡通訊協議。SSL協議是網景公司（Netscape）推出的基于WEB應用的安全協議，SSL協議指定了一種在應用程序協議（如Http、Telenet、NMTP和FTP等）和TCP/IP協議之間提供數據安全性分層的機制，它為TCP/IP連接提供數據加密、服務器認證、消息完整性以及可選的客戶機認證，主要用于提高應用程序之間數據的安全性，對傳送的數據進行加密和隱蔽，確保數據在傳送中不被改變，即確保數據的完整性。

MPLS虛擬專用網絡每個IP包加上一個固定長度的標簽，并根據標簽值轉發數據包。MPLS實際上就是一種隧道技術，所以使用它來建立虛擬專用網絡隧道十分容易而高效。MPLS虛擬專用網絡采用路由隔離、地址隔離和信息隱藏等多種手段提供了抗攻擊和標記欺騙的手段。

防火墻產品一般通過包過濾技術、代理服務技術、網絡地址轉換技術等保障系統安全。

人工智能技術應用

近些年，隨著人工智能技術落地，網絡安全中的人工智能市場也在不斷增長。

網絡安全中的AI技術方面主要包括機器學習、自然語言處理、情景感知計算等。安全性應用主要針對應用程序安全、端點安全、云安全、網絡安全等等。

主要應用包括，數據丟失預防、統一威脅管理、加密、身份和訪問管理、風險與合規性管理、防病毒/惡意軟件、侵檢測/預防系統、分布式拒絕服務緩解、安全信息和事件管理、威脅情報、欺詐檢測等。

事實上，利用人工智能技術來對抗安防行業安全挑戰已成為趨勢。例如身份認證識別、異常檢測等。近年來，無監督學習越來越多地被用于異常檢測。數據降維可以降低數據向量的維數，去除冗余信息，提高識別精度，進一步發掘數據內部的本質特征。關聯規則學習能通過學習源數據，發現行為集合與異常狀態的潛在關聯信息。而通過基于概率分布和頻度的聚類算法，最終能將正常行為和異常行為區分開來。這一系列的機器學習算法，將網絡安全的異常檢測應用更加成熟化。

區塊鏈技術

區塊鏈是一個信息技術領域的術語。從本質上講，它是一個共享數據庫，存儲于其中的數據或信息，具有“不可偽造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公開透明”、“集體維護”等特征。基于這些特征，區塊鏈技術奠定了堅實的“信任”基礎，創造了可靠的““合作”機制，具有廣闊的運用前景。

區塊鏈的去中心化、數據不可篡改、永久可追溯等特性，可以通過全網的分布記賬、自由公證，打造一個共識數據庫，重構數據市場中多方的主體關系，最終實現數據生產方、數據使用方和數據壟斷方的共贏，讓安防數據信息在短時間內發揮出更大效用。

安全是區塊鏈技術的另一大特點。主要體現在兩方面：一是分布式存儲架構，節點多，數據存儲安全性高;二是其防篡改和去中心化的設計，很難不按規則修改數據。對于安防來說，區塊鏈能顛覆性地解決當今安防產品發展所面臨的一些關鍵性問題，為智能家居、智慧交通、智慧城市等安防經典應用場景帶來更為廣闊的想象空間。
責編AJX