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　　視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)應用普遍具有規(guī)模大、分布廣、結構復雜、各項監(jiān)控要求嚴格等特點?？梢哉f，國內目前具有龐大的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡。特別是以“雪亮工程”為代表的大型視頻監(jiān)控網(wǎng)絡。在市場不斷快速升溫的同時，背后的安全隱患也不能忽視。

　　為了保障視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)應用平臺不被破壞，監(jiān)控數(shù)據(jù)不被泄漏或篡改，視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)應用在建設的同時，還需要具備相應的整體安全防護能力。在數(shù)據(jù)安全受廣泛重視的情況下，依靠強大技術實力不斷加強網(wǎng)絡安全保護的是發(fā)展關鍵所在。

　　從目前來看，行業(yè)針對網(wǎng)絡安全更多從系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)上進行防護，通常是在端、管、云、芯等方面進行防護。

　　“端”即終端設備，在終端設備上通過系統(tǒng)、防火墻等，阻止用戶的關鍵信息泄露，這里通常以軟件為主；“管”指傳輸管道，在信息傳輸過程中進行加密，即便是產(chǎn)生數(shù)據(jù)泄露，沒有解密的情況下也無法使用，一般在通信模組中內置加密模塊，或者通過加密算法來實現(xiàn)；“云”即云端存儲，由于需要將數(shù)據(jù)上傳至云端，因此對于數(shù)據(jù)安全的需求更為明顯，大多云服務廠商都會在云端對于數(shù)據(jù)進行重點防護，避免數(shù)據(jù)的泄露以及丟失；“芯”指的是加密芯片，尤其是芯片底層的加密IP，而這一塊，目前國內仍處于剛起步階段。

　　從應用落地來看，在網(wǎng)絡視頻監(jiān)控系統(tǒng)中需要關注的安全因素主要有操作系統(tǒng)的安全、用戶信息的安全、應用軟件的安全，以及網(wǎng)絡的安全等。

　　目前，行業(yè)中網(wǎng)絡安全保護主流技術包括SSL安全認證技術、MPLSVPN、防火墻系統(tǒng)等等。其中SSL即安全套接層協(xié)議，指使用公鑰和私鑰技術組合的安全網(wǎng)絡通訊協(xié)議。它為TCP/IP連接提供數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的安全性，對傳送的數(shù)據(jù)進行加密和隱蔽，確保數(shù)據(jù)在傳送中不被改變，即確保數(shù)據(jù)的完整性；

　　MPLSVPN每個IP包加上一個固定長度的標簽，并根據(jù)標簽值轉發(fā)數(shù)據(jù)包。MPLS實際上就是一種隧道技術，所以使用它來建立VPN隧道十分容易而高效。MPLSVPN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(chǎn)品一般通過包過濾技術、代理服務技術、網(wǎng)絡地址轉換技術等保障系統(tǒng)安全。

　　除了以上常規(guī)的安全技術，近些年，隨著人工智能技術落地，網(wǎng)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(wǎng)絡安全等等。主要應用包括，數(shù)據(jù)丟失預防、統(tǒng)一威脅管理、加密、身份和訪問管理、風險與合規(guī)性管理、防病毒/惡意軟件、侵檢測/預防系統(tǒng)、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(yè)安全挑戰(zhàn)已成為趨勢。例如身份認證識別、異常檢測等。近年來，無監(jiān)督學習越來越多地被用于異常檢測。數(shù)據(jù)降維可以降低數(shù)據(jù)向量的維數(shù)，去除冗余信息，提高識別精度，進一步發(fā)掘數(shù)據(jù)內部的本質特征。關聯(lián)規(guī)則學習能通過學習源數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)行為集合與異常狀態(tài)的潛在關聯(lián)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(qū)分開來。這一系列的機器學習算法，將網(wǎng)絡安全的異常檢測應用更加成熟化。

　　另外基于區(qū)塊鏈的去中心化、數(shù)據(jù)不可篡改、永久可追溯等特性，區(qū)塊鏈能顛覆性地解決當今安防產(chǎn)品發(fā)展所面臨的一些關鍵性安全問題，為智能家居、智慧交通、智慧城市等安防經(jīng)典應用場景帶來更為廣闊的想象空間。

　　視頻監(jiān)控安全屬于物聯(lián)網(wǎng)安全范疇。物聯(lián)網(wǎng)安全備目前普遍存在著通信協(xié)議不統(tǒng)一、沒有強制執(zhí)行的安全開發(fā)標準、自身計算資源受限等安全問題，所以如何解決準入安全，是重要的技術解決方向，行業(yè)競爭也將會集中在處理速度、處理質量方向。另外，隨著AI技術應用的日趨成熟，如何從視頻數(shù)據(jù)中挖掘出未知的安全風險，并進而形成對未知風險的感知和判斷能力將成為行業(yè)關注的重點。