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  • 安防领域网络安全防护主流技术浅析

    高新科技的飞速发展使得公安部门能够更快使用智能技术破获案件,而以人脸识别为代表的身份识别方式也正便捷着我们的生活。这要求着安防企业需将用户利益放在首位,加强相关技术研发和管理,定期升级产品固件、控制风险。在数据安全受广泛重视的情况下,依靠强大技术实力不断加强网络安全保护的是发展关键所在。

    安防领域网络安全防护主流技术浅析

    安全是一个广泛的主题,它涉及到许多不同的区域(物理设备、网络、系统平台、应用程序等),每个区域都有其相关的风险、威胁及解决方法。在网络视频监控系统中需要关注的安全因素主要有操作系统的安全用户信息的安全、应用软件的安全,以及网络安全等。

    主流技术

    目前行业中网络安全保护主流技术包括SSL安全认证技术、MPLS虚拟专用网络、防火墙系统等等其中SSL即安全套接层协议,指使用公钥和私钥技术组合的安全网络通讯协议。SSL协议是网景公司(Netscape)推出的基于WEB应用的安全协议,SSL协议指定了一种在应用程序协议(如Http、Telenet、NMTP和FTP等)和TCP/IP协议之间提供数据安全性分层的机制,它为TCP/IP连接提供数据加密、服务器认证、消息完整性以及可选的客户机认证,主要用于提高应用程序之间数据的安全性,对传送的数据进行加密和隐蔽,确保数据在传送中不被改变,即确保数据的完整性。

    MPLS虚拟专用网络每个IP包加上一个固定长度的标签,并根据标签值转发数据包。MPLS实际上就是一种隧道技术,所以使用它来建立虚拟专用网络隧道十分容易而高效。MPLS虚拟专用网络采用路由隔离、地址隔离和信息隐藏等多种手段提供了抗攻击和标记欺骗的手段。

    防火墙产品一般通过包过滤技术、代理服务技术、网络地址转换技术等保障系统安全

    人工智能技术应用

    近些年,随着人工智能技术落地,网络安全中的人工智能市场也在不断增长。

    网络安全中的AI技术方面主要包括机器学习、自然语言处理、情景感知计算等。安全性应用主要针对应用程序安全、端点安全、云安全网络安全等等。

    主要应用包括,数据丢失预防、统一威胁管理、加密、身份和访问管理、风险与合规性管理、防病毒/恶意软件、侵检测/预防系统、分布式拒绝服务缓解、安全信息和事件管理、威胁情报、欺诈检测等。

    事实上,利用人工智能技术来对抗安防行业安全挑战已成为趋势。例如身份认证识别、异常检测等。近年来,无监督学习越来越多地被用于异常检测。数据降维可以降低数据向量的维数,去除冗余信息,提高识别精度,进一步发掘数据内部的本质特征。关联规则学习能通过学习源数据,发现行为集合与异常状态的潜在关联信息。而通过基于概率分布和频度的聚类算法,最终能将正常行为和异常行为区分开来。这一系列的机器学习算法,将网络安全的异常检测应用更加成熟化。

    区块链技术

    区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲,它是一个共享数据库,存储于其中的数据或信息,具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特征。基于这些特征,区块链技术奠定了坚实的“信任”基础,创造了可靠的"“合作”机制,具有广阔的运用前景。

    区块链的去中心化、数据不可篡改、永久可追溯等特性,可以通过全网的分布记账、自由公证,打造一个共识数据库,重构数据市场中多方的主体关系,最终实现数据生产方、数据使用方和数据垄断方的共赢,让安防数据信息在短时间内发挥出更大效用。

    安全是区块链技术的另一大特点。主要体现在两方面:一是分布式存储架构,节点多,数据存储安全性高;二是其防篡改和去中心化的设计,很难不按规则修改数据。对于安防来说,区块链能颠覆性地解决当今安防产品发展所面临的一些关键性问题,为智能家居、智慧交通、智慧城市等安防经典应用场景带来更为广阔的想象空间。

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