大数据安防中的三种关键技术及五大挑战
大数据对网络安全与威胁防范的挑战与应对
大数据对网络安全与威胁防范的挑战与应对在如今数字化时代的浪潮下，大数据已经成为了各行各业的关键词之一。
大数据的出现给我们的生活带来了诸多便利，但同时也带来了一系列的网络安全问题和威胁。
本文将探讨大数据对网络安全与威胁防范所带来的挑战，并提出相应的应对之策。
一、大数据对网络安全的挑战1.1 数据泄露与隐私保护大数据的特点在于其能收集和分析庞大的数据集，其中可能包含大量的个人信息。
然而，大数据的应用和储存也使得数据泄露的风险增加，进而给个人隐私带来了极大的威胁。
黑客攻击或内部失职等都有可能导致数据泄露，必须采取有效措施加强数据安全管理和隐私保护。
1.2 威胁情报和预警机制与传统的网络安全威胁相比，大数据时代的威胁更加复杂、多变。
攻击者可以通过大数据分析技术来获取更多的信息，并对网络系统发起更加精确的攻击。
因此，建立强大的威胁情报和预警机制，及时发现和应对网络安全威胁变得至关重要。
1.3 数据真实性与可信度大数据时代的信息涌入是非常庞大的，面对庞杂的数据信息，用户很难判断其中的真实性和可信度。
网络犯罪分子可以通过散播虚假信息来达到其目的，甚至可以通过操纵大规模数据来误导决策和行动。
因此，保证数据的真实性和可信度是保障网络安全的关键因素。
二、大数据对网络威胁防范的应对策略2.1 强化数据加密与隐私保护为了抵御数据泄露风险，企业和个人应该对数据加强加密和隐私保护。
采用强密码、多因素认证等技术手段，保证数据在传输和储存过程中的安全性。
此外，合规的数据管理和隐私政策也是必要的。
2.2 建立网络安全多维度预警机制传统的网络安全预警往往只注重防范常见的攻击方式，对于大数据时代的细化攻击模式，预警效果不佳。
因此，建立多维度、多源头的网络安全预警机制，包括安全事件的捕捉、异常流量的识别等，及时发现和应对新的网络攻击。
2.3 加强数据质量管理为了防止因虚假数据引发的网络威胁，需要加强数据质量管理。
建立可靠的数据源，通过数据完整性校验、源头追溯等方式保证数据的真实性和可信度。
大数据对智能安防的支持和改进
大数据对智能安防的支持和改进在应对日益复杂的安全挑战时，智能安防系统越来越被企业和个人所采用。
然而，仅仅有智能安防设备还不足以确保万无一失的安全环境。
这正是大数据技术发挥作用的时机。
本文将探讨大数据对智能安防的支持和改进，以及它如何提高安全性、便捷性和智能性。
通过收集、分析和应用海量数据，大数据技术为智能安防带来了革命性的变化。
1. 大数据分析在智能安防中的应用大数据分析在智能安防中的应用范围广泛。
首先，大数据技术可以通过对安防设备产生的数据进行实时监控和分析，帮助检测异常活动并即时做出反应。
例如，通过对视频监控数据进行分析，可以识别出不寻常的行为举止，并发出警报。
其次，大数据分析可以帮助研究人员对多种多样的安全事件进行预测和模拟。
通过收集历史数据，并运用机器学习和模式识别技术，可以发现潜在的安全威胁，从而采取相应的预防措施。
2. 大数据技术改进智能安防的关键功能2.1 视频监控传统的视频监控系统往往无法处理大量的数据，这导致了许多问题，如监控画面的清晰度、实时性等。
然而，大数据技术的发展改变了这种局面。
通过大数据技术的支持，视频监控系统可以处理和分析海量视频数据，并提供更好的图像质量和实时性能。
此外，大数据分析还可以通过监控视频中的人脸识别、行为分析等功能来提高安全性。
2.2 门禁控制门禁系统是保护企事业单位安全的重要组成部分。
而大数据技术可以提供更精确和高效的门禁控制。
通过收集和分析来自不同设备的数据，如刷卡记录、摄像头图像等，可以对人员进出的行为进行实时监控和分析。
如果发现异常活动，系统可以立即触发警报，并采取相应的措施。
2.3 风险评估和预警大数据技术还可以通过分析各种数据源来进行风险评估和预警。
例如，通过整合来自不同传感器和摄像头的数据，可以识别出异常活动，如烟雾、火灾等。
同时，大数据分析还可以通过分析网络数据流量，发现和预测网络安全威胁。
这些预警系统能够在威胁发生前及时警示相关人员，提高安全性和防护能力。
安防大数据系统安全的现状与挑战分析
安防大数据系统安全的现状与挑战分析王高捍天津同创云科技术股份有限公司，天津３０００００摘要：近年来，由于科学技术得到了快速的发展，社会的各个行业都在持续地产生各种海量的数据㊂人们早已进入网络化的大数据（ＢｉｇＤａｔａ）时代㊂因此对安防大数据系统安全的现状与挑战做了简略分析㊂关键词：安防大数据；系统安全；安全防护系统中图分类号：ＴＰ３１１．１３；ＴＰ３０９０引言大数据技术的快速发展，使得安防大数据系统逐渐成了社会关注的重点内容㊂为保证安防大数据使用质量，确保系统使用安全，业界的学者都逐渐对安防大数据的系统安全性进行了深入研究㊂本文主要从安防大数据系统目前所面临的安全现状以及巨大挑战两部分内容来展开论述，并针对挑战提出几点建议，期望能够为安防大数据系统发展提供一些理论方面的支持㊂１大数据的重要意义被称为信息时代新 石油 的大数据隐含着巨大的社会㊁经济和科研价值，引起了政府部门㊁科研界及产业界的高度关注㊂相关报告指出，２０１１年产生与复制的数据已经超过了１．８ＺＢ，相比于过去５年，数据的增长量高达９倍，同时还在以每两年翻一倍的高速进行不断增长，其中的数据约７５％来自与互联网和物联网息息相关的人类社会㊂其次，大数据对各类产业结构升级及新战略的制定都有着不可忽视的影响，进入大数据时代以来，各类企业决策的制定和优化越来越依赖大数据的处理和解析；计算机行业将自身的关注点由追求计算速度转移到对大数据的处理机制，云计算也转为分析即服务（Ａａａｓ）的Ｃｌｏｕｄ２．０时代；同时大数据的处理对生物㊁医疗㊁能源㊁金融和教育的发展应用有着重大意义，如百度每天要处理大约几十ＰＢ数据，Ｆａｃｅｂｏｏｋ注册用户超过１０亿，每月上传照片超过１０亿张，每天生成３００ＴＢ以上的日志数据㊂因此，从海量数据中挖掘并提取出有价值的信息和知识显得尤为重要㊂２安防大数据的特点安防大数据具有几个重要的特点㊂一是数据量大㊂不同于常规的数据，大数据的计量单位一般是Ｐ（１０００个Ｔ）㊁Ｅ（１００万个Ｔ）以及Ｚ（１０亿个Ｔ）㊂二是数据种类多㊂大数据的种类有网络日志㊁音频㊁视频以及图片㊁地理位置信息等，所以数据一般都有着较快的处理能力㊂三是数据的价值密度相对较低［１］㊂近年来，物联网的应用越来越广泛，数据的信息量都非常大，但价值的密度却比较低，所以怎样利用强大的机器算法，使数据的价值 提纯 过程变得更加迅速，这是如今要解决的一个难题㊂四是信息的处理速度变得越来越快，对信息时效性所提出的要求也更高了㊂这是大数据和传统数据之间的最大不同之处㊂现有的信息技术架构和路线，已很难高效和快速地处理这些海量数据㊂一个单位采集了大量的信息，但却不能及时地进行处理和反馈，就会导致得不偿失㊂在当前的大数据时代下，人类需要提升对数据的处理和驾驭能力，并且要具备更加深刻和全面的洞察能力㊂３安防大数据系统安全现状分析现阶段，国内大数据技术应用㊁理论研究以及平台技术等都较为成熟，阿里巴巴以及谷歌等互联网企业都成了大数据应用的典型代表㊂通过对大数据技术的运用，各企业都获得了较为可观的利润㊂但在实际应用过程中，大数据信息安全问题却不容忽视，黑客入侵㊁信息泄露以及病毒等，都成了威胁大５６大数据与信息管理㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年第０２期㊀㊀数据系统安全的不利因素，对个人㊁企业，甚至是国家，都造成了一定程度的损失，所以对安防大数据系统安全进行保证，极为必要［２］㊂４系统安全挑战４．１泄露问题目前网络终端种类相对较多，且没有较为有效的手段，对终端展开全方位管理㊁识别与监控，而对网络终端实施精准识别，是终端可视化管理的基础与前提㊂因此很容易会出现仿冒终端介入以及非法介入等方面的问题，会对系统安全造成严重威胁，造成大量信息数据泄露，进而使用户受到不同程度的损失［３］㊂４．２可视化问题数据可视化与数据视觉表现有着密切关联，而系统中的数据大多会以概要的形式抽提出来，会对数据单位变量与各种属性进行直观呈现㊂在完成大数据分析之后，为便于用户对结果进行理解，需要将最终结果展示出来，此时若数据存在可视化问题，就会对用户使用形成干扰，会对系统数据呈现效果形成直接限制㊂４．３存储整合问题因为系统中的整体数据量相对较大，且部门数据间存在屏障，不可随意进行整合，所以造成数据存储与整合工作开展受到了直接影响，数据间关系探寻也遭受了一定程度的阻碍㊂如何准确找到数据间关系，做好相似内容整合，已经成为安防大数据系统需要解决的重要内容㊂５挑战应对策略５．１建立健全大数据安全防护系统为降低黑客以及网络病毒等对系统的干扰与攻击，提升系统整体安全等级，技术人员要做好系统安全防护系统建设工作㊂首先要对访问进行控制，要通过设置访问权限以及操作权限的方式，对用户行为操作进行规范与控制；其次要对数据进行加密，要通过对加密密钥与加密算法的合理运用，将数据 隐藏 起来，以对数据安防大数据系统安全的现状与挑战分析形成有效保护；最后应实施网络隔离与入侵检测，要通过设置防火墙等手段，对网络访问进行隔离，以对网络访问权限进行严格控制，并运用主动进行入侵监测的方式，对系统中存在的安全隐患进行消除，以将问题影响程度控制在最低［４］㊂５．２实施大数据建设管理规范措施一方面要对大数据建设进行规范，要带动大数据管理过程有序化发展，确保各类各级信息系统资源共享以及网络互联等行为，都能在规范框架中进行；另一方面要对大数据资产管理进行强化，要对数据元素定义信息来源与数据元素信息进行准确描述，并要对数据元素访问控制㊁生产与修改等信息，展开详细记录㊂同时要定期对数据进行备份，要避免在灾难事件以及系统故障出现时，信息数据受损或丢失，以对数据安全形成有效保护，确保系统可以持续化运行㊂５．３增强大数据安全管理控制力度首先要做好大数据安全风险评估，要按照大数据固有特点，对其安全风险等级展开科学评估，并制定出与之相符的安全防范措施，以将数据泄露风险控制在最低；其次要对内部展开严格管理，不仅要聘请专业人士进行防护系统建设，同时还要对人员操作能力进行强化，要通过系统性培训的方式，降低人为方面不利因素，要对人员安全意识水平进行切实提升；最后要对应急响应预案进行完善，并要定期进行演练，以在各种安全事件发生时，第一时间做出准确应对［５］㊂６结语有关机构要明确认识到安防大数据系统安全的重要性，要在对其现状与挑战进行深度分析的基础上，结合系统分布协同㊁体量巨大以及产生高速等方面的特征，直面各项安全挑战㊂研究人员要加强对安全技术的运用，要在具体实践过程中，对大数据进行小数据转化处理，以将各项安全技术合理运用到大数据系统之中，对整体安防大数据系统运行质量进行保证㊂参考文献［１］王勇军．安防大数据系统安全的现状与挑战分析［Ｊ］．信息系统工程，２０１９（１）：６８．［２］徐建明．浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用［Ｊ］．中国安防，２０１８（３）：５８⁃６４．［３］何遥．高清存储在安防大数据时代的应用［Ｊ］．中国公共安全，２０１４（２２）：１４０⁃１５０．［４］季文昌．拥抱安防大数据［Ｊ］．中国公共安全，２０１４（１５）：３６⁃４３．［５］钟永强．安防大数据时代企业大服务机遇［Ｊ］．中国安防，２０１３（８）：９７⁃１００．６６㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀大数据与信息管理㊀㊀２０１９年第０２期㊀。
人工智能在智能安防中的挑战与解决方案
人工智能在智能安防中的挑战与解决方案随着科技的发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中智能安防领域也不例外。
人工智能技术在智能安防中起到了极为重要的作用，但同时也面临着一些挑战。
本文将探讨人工智能在智能安防中的挑战，并提出一些解决方案。
一、挑战一：准确率与误报率的平衡在智能安防中，准确识别和预测潜在的威胁是至关重要的。
然而，人工智能在进行识别判断时往往存在准确率与误报率的平衡问题。
传统的安防系统可能存在漏报或误报的情况，而提高准确率的同时也会增加误报率。
为了解决这一挑战，可以采用深度学习技术。
深度学习模型可以通过大量的训练数据不断提升准确率，并通过不断的迭代优化以降低误报率。
此外，结合其他传感器和辅助设备，如红外传感器和摄像头，可以提高人工智能系统的准确性和鲁棒性。
二、挑战二：大规模数据处理人工智能在智能安防中需要处理大量的数据，包括视频、图像、声音等信息。
传统的数据处理方法往往无法满足快速高效的需求。
解决大规模数据处理的挑战可以采用分布式计算和云计算技术。
利用分布式计算框架，可以将数据分割成小块同时进行处理，提高处理速度。
而通过云计算技术，可以将数据存储和处理任务交由云端服务器完成，从而降低本地设备的计算压力。
三、挑战三：隐私与数据安全智能安防系统需要大量的个人隐私数据，比如居民的人脸识别信息等。
保护个人隐私和数据安全成为了一个亟待解决的问题。
解决这一挑战可以采用加密和隐私保护技术。
通过对传输和存储的数据进行加密处理，可以有效防止数据被未授权的访问和窃取。
此外，采用多层次的权限控制和访问控制机制，可以保障个人隐私的安全。
四、挑战四：复杂环境下的识别和监控智能安防系统常常需要运行在复杂多变的环境下，比如复杂光线条件、不同角度的拍摄和恶劣天气等。
这些因素会对人工智能的识别和监控能力造成一定的挑战。
为了解决这一挑战，可以采用自适应的算法和模型。
通过对环境和光照等因素进行实时分析和调整，将智能安防系统的识别能力提升到一个更高的水平。
大数据安全有哪些挑战与解决方案(二)2024
大数据安全有哪些挑战与解决方案（二）引言：随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据安全问题日益突出。
大数据安全挑战主要包括数据隐私保护、数据泄露风险、数据安全性以及数据合规性等方面。
本文将探讨大数据安全面临的挑战，并提出相应的解决方案。
正文：一、数据隐私保护1. 数据脱敏技术：采用数据脱敏技术对敏感信息进行加密或去标识化，以保护用户个人隐私。
2. 访问控制：建立严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限，确保只有授权人员能够获取相关数据。
3. 数据加密：对重要数据进行加密，保证数据在传输和存储过程中的安全性。
4. 数据分类和归档：根据数据的敏感程度，对数据进行分类和归档，确保敏感数据受到更加严格的保护。
二、数据泄露风险1. 风险评估和监测：建立风险评估机制，监测数据泄露的风险，及时发现和处理泄露事件。
2. 数据备份和恢复：制定数据备份策略，确保数据备份的安全性，并建立快速恢复机制以防止数据丢失。
3. 安全漏洞扫描：定期进行安全漏洞扫描，及时发现和修复系统中的潜在漏洞，减少数据泄露的风险。
4. 安全审计和监控：建立全面的安全审计和监控机制，对大数据系统中的异常行为和非法访问进行监测，防范数据泄露风险。
三、数据安全性1. 强化身份认证：采用多因素身份认证，如密码、指纹、人脸识别等，提高用户身份认证的安全性。
2. 强密码策略：建立强密码策略，要求用户设置复杂的密码，并定期更新密码。
3. 安全更新和补丁管理：及时更新和安装系统和应用程序的安全更新和补丁，提升系统的抵御能力。
4. 安全网络架构：采用安全的网络架构和防火墙技术，保护大数据系统免受外部攻击。
5. 数据审计和检测：建立完整的数据审计和检测机制，监测数据访问行为，提高数据安全性。
四、数据合规性1. 遵循法律法规：建立符合法律法规的数据管理机制，确保大数据的采集、存储和使用符合相关法规。
2. 数据处理透明性：向用户明示数据处理方式和目的，告知用户数据采集的目的和范围，保证数据使用的透明性。
大数据处理技术在智能安防中的应用
大数据处理技术在智能安防中的应用随着各种智能技术的不断发展，智能安防系统的应用越来越普遍。
而大数据处理技术的应用，则为智能安防系统的发展提供了更为丰富的支持。
本文将阐述大数据处理技术在智能安防中的应用。
一、大数据处理技术的基本特点大数据处理技术是一种基于大规模数据分析的计算模式，其基本特点有以下几点。
1.高效性大数据处理技术可以对海量数据进行快速的计算分析，并得出有效的结果。
2.准确性大数据处理技术可以通过深入挖掘数据，得出更加准确的结论。
3.实时性大数据处理技术能够在实时数据流的情况下保证高效的数据处理。
二、大数据处理技术在智能安防中的应用智能安防是一种通过自动化技术来保障人们生命财产安全的技术。
大数据处理技术在智能安防领域中的应用，主要体现在以下几个方面。
1.视频监控视频监控是智能安防技术中最常见的技术之一。
通过大数据处理技术，可以对视频进行深度分析，提取出敏感数据，如人脸、车牌等信息，并进行分类、比对和实时提示。
这种技术可以大大提高监控的准确性和实时性。
2.入侵检测通过传感器和其他智能设备，可以实现对建筑物的入侵检测。
而大数据处理技术，则可以在数据的分析过程中，对建筑物各处的传感器数据进行汇总和分析，以判断入侵的时间和区域，并实现联动报警。
3.异常检测通过大数据分析技术，可以对智能安防设备所汇集的数据进行异常检测，如对于同一设备在一段时间内的数据波动、偏离、跳跃等情况进行分析，进而提出异常警报。
4.预测分析大数据处理技术可以对历史数据进行分析，从而预测未来可能出现的安全威胁，给相关人员以充分的预警时间。
三、大数据处理技术在智能安防中应用的挑战虽然大数据处理技术在智能安防中有着广泛的应用前景，但是也面临着一些挑战。
1.数据分析的准确性与效率大数据处理技术的重点在于数据的分析，因此准确性和效率是必要的。
在安全领域中，出现误报和漏报以及响应时间长等，都可能会带来不必要的损失。
2.隐私和数据保护随着大数据的应用不断扩大，数据的安全、保密以及隐私保护也变得更加重要。
大数据安全的挑战与应对策略
大数据安全的挑战与应对策略随着信息技术的快速发展和大数据的普及应用，大数据安全问题日益凸显。
大数据的存储、处理和传输过程中存在各种安全威胁，而这些威胁将对个人的隐私和企业的利益构成巨大风险。
为了保护大数据的安全，我们需要应对挑战并制定相应的策略。
1. 威胁挑战1.1 隐私泄露：大数据存储了大量的个人隐私信息，如电子邮件、医疗记录和金融信息等。
黑客入侵、雇员失职等因素可能导致这些隐私信息被泄露，从而对个人权益造成损害。
1.2 数据篡改：大数据的传输过程中，数据可能被未经授权的恶意攻击者篡改。
数据篡改可能导致企业做出错误的决策，影响商业竞争力。
1.3 数据丢失：大数据存储和处理过程中，硬件故障、自然灾害等因素可能导致数据丢失。
数据丢失将对企业的合规性和业务连续性产生重大影响。
2. 应对策略2.1 强化数据加密：对于存储和传输中的大数据，采用强化的加密措施来保护数据安全。
这包括对数据进行加密存储和传输，以保证数据在不被授权访问的情况下仍然保密。
2.2 建立访问控制措施：通过建立访问控制机制，限制对大数据的访问权限。
只有经过授权的人员才能访问和操作大数据，这样可以减少数据被泄露和篡改的风险。
2.3 加强网络安全防护：建立完善的网络安全防护体系，包括网络防火墙、入侵检测系统和数据包过滤等技术手段，以防止黑客和恶意攻击者对大数据进行非法访问和篡改。
2.4 定期备份数据：定期备份大数据，确保在数据丢失的情况下可以快速恢复数据。
备份数据应存储在安全可靠的位置，以免出现物理设备故障导致备份数据丢失。
2.5 建立监控机制：通过建立安全监控系统，实时监测大数据的安全状态。
如果发现异常活动或风险事件，及时采取措施进行处理，以减少潜在威胁对大数据安全造成的影响。
3. 结语大数据安全是当前信息社会面临的重要问题之一。
随着大数据的应用越来越广泛，大数据安全问题也逐渐凸显。
为了应对大数据安全的挑战，我们需要采取一系列的安全措施，如加强数据加密、建立访问控制机制、加强网络安全防护等。
大数据的挑战与应对策略
大数据的挑战与应对策略随着信息技术的不断发展和普及，数据大爆炸的时代已经来临。
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了一个热门话题，也成为了企业转型升级、产业升级的必经之路。
但是，大数据也面临着很多挑战，如数据隐私保护、数据质量问题等。
这篇文章将探讨大数据挑战及应对策略。
一、数据安全挑战在大数据处理和使用过程中，数据安全问题一直是一个值得关注的问题。
共享数据会涉及到数据隐私泄露、数据的安全性等诸多风险。
特别是随着互联网的不断发展，黑客攻击、数据泄露等问题也随之增加。
为了保证数据的安全，在处理大数据时，我们可以采用多层次的安全验证措施，例如数据加密、网络防火墙、权限控制、安全审计等手段，做好数据的备份和灾难恢复等工作。
二、数据质量挑战大数据的挑战不仅在于数据量大、种类复杂，还在于数据质量问题。
长期的数据积累和分析会导致数据质量逐渐下降，例如数据损坏、格式不统一、数据重复等问题。
这些问题会导致数据分析结果的不准确或者是错误。
为了保证数据质量，在分析大数据之前，我们需要先进行清洗、标准化等过程。
同时，在建立数据池和数据仓库等系统时也必须注意数据的质量问题，尽可能消除数据质量上的障碍。
三、技术关键挑战技术方面是大数据处理的核心内容。
尤其是在处理海量数据、进行数据分析和挖掘时，需要采用各种新兴技术进行支持，例如云计算、人工智能等。
在使用技术进行大数据分析和挖掘时，我们需要对技术不断升级和跟进，关注新兴技术的发展趋势和应用价值。
同时，也需要建立技术团队，不断进行技术创新和知识积累。
四、人才挑战大数据的各类挑战并不是凭空出现的，主要还是因为行业的不断发展我们需要继续不断地发掘大数据的价值。
一方面，我们需要有足够数量和素质的数据分析人才，另一方面，也需要数据分析人才具备不断创新的能力和开放的思维。
为了满足人才挑战，我们需要在数据人才的教育培养和企业人才队伍建设方面做好工作，推进教育模式和课程内容的改革，增强企业人才调配灵活性等。
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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。