如何保证健康大数据安全

㈠ 大数据的信息社会，要如何保障自身的信息安全

对于这个问题，你不能太担心太多了。哪个步骤进行了法律会议。这是一个人的隐私。不是据说泄漏泄漏了？即使是你的隐私。普通人将不是一步一步。我曾经说过这辆车没有汽车仪式。现在不在吗？因此，在社会州发展的地方，将有相应的法律和法规。至于自己泄露隐私。尽量不要向陌生人透露相关信息。甚至是您自己的头像。该国和原子能机构呼叫。为自己，这被称为隐私。出生后，家庭中有几个人，名字是什么，固定资产？什么爱好？你有什么需要？你家住在哪里？这些都是隐私渠道。

㈡ 保护大数据安全的10个要点

一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。

大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。

大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。

在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:

当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输

保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)

确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报

这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。

由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：

像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性

依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错

确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性

控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为

运行标准安全审计的困难

保护非关系NoSQL数据库

这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。

静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。

获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。

大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样?有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。

在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。

在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。

2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。

威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。

出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。

用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。

未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。

框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。

㈢ 大数据时代如何保护信息安全

总结了以下几点：
1、在公开网站平台填写信息时，避免用真名或拼写，非必要时不要在线填表，尽量用邮箱代替手机号码。
2、一定要仔细阅读涉及个人隐私内容（如通讯录、短信等）的权限获取申请。
3、在不必要的情况下记得关闭软件定位，以免泄露个人位置信息。
4、收集整理好含个人信息的票据，集中销毁。
5、不要在社交媒体随意公开自己及家人隐私信息。
6、及时注销，解除绑定长时间不使用的账户。
7、不点击浏览不知名的网站、不随意下载来历不明的应用软件。
另外，我们不但要注意保护自己的个人信息安全，同时也要保护他人信息安全。

㈣ 大数据时代下，如何更好的保护个人信息

在大数据时代下如何保护好个人信息？

大数据分析能够轻易计算出一个人的各种喜好，判断一个人做出某种行为的几率。可以说掌握了用户的信息就掌握了财富的密码。而网络的进步让原本就容易泄露的个人信息变得更加透明。如何保护成了人们指的思考的事情，以下几点可以帮助人们更好地保护个人信息：

一、软件购物时避免使用真名

在软件上购物时用户姓名的位置可以是任意的名字，比如彭于晏老婆等等，但不要使用自己真实的姓名，姓名和手机号是很微妙的组合，通过快递公司等，这些信息很可能会泄露给电信诈骗方。

信息保护

㈤ 如何保障大数据处理过程中的安全性

（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。
（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
2、数据安全域
3、数据脱敏
4、日志管理和审计
5、异常行为实时监控与终端数据防泄漏
（四）数据共享环节的安全技术措施 
数据共享环节涉及向第三方提供数据、对外披露数据等不同业务场景，在执行数据共享安全相关管理制度规定的同时，可以建设统一数据分发平台，与数据安全域技术结合，作为数据离开数据安全域的唯一出口，进而在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为，防范数据遭窃取、泄漏等安全风险。统一数据分发平台需要整合所有数据共享业务场景，例如基于原始数据的处理分析结果向第三方共享、数据分析报告下载到办公终端设备等情形，对每一类数据共享场景实现差异化的线上审批流程。  
（五）数据销毁环节的安全技术措施 
在数据销毁环节，安全目标是保证磁盘中存储数据的永久删除、不可恢复，可以通过软件或物理方式实现。数据销毁软件主要采用多次填充垃圾信息等原理，此外，硬盘消磁机、硬盘粉碎机、硬盘折弯机等硬件设备也可以通过物理方式彻底毁坏硬盘。
更详细信息，请参考网络文库《大数据安全保障措施》。

㈥ 山东省健康医疗大数据管理办法

第一条为了促进和规范健康医疗大数据应用发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。第二条本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动，适用本办法。

本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合，以及对其开发应用形成的新技术、新业态。第三条健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则，严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规，依法保守国家秘密、商业秘密，保护个人隐私以及维护信息安全。第四条县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划，组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施，构建健康医疗大数据产业链，探索“互联网＋医疗健康”服务新模式，推动健康医疗产业规范有序发展。第五条县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作，网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。

健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权，承担健康医疗大数据的日常管理等工作，并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。第六条政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范，依法开展数据采集。

健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制，报省人民政府大数据主管部门备案。

健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。第七条政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业，应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。

鼓励前款规定之外的数据生产单位，将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。

法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的，依照其规定执行。第八条省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门，建立健康医疗大数据共享开放机制，明确共享开放的具体规定和评估机制。

县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施，推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。第九条健康医疗大数据管理机构应当通过政务信息资源交换共享平台为有关行政机关提供数据共享服务。

健康医疗数据属于政府信息和政务数据的，依照《中华人民共和国政府信息公开条例》《山东省电子政务和政务数据管理办法》的规定执行。第十条健康医疗大数据管理机构应当按照下列规定对健康医疗大数据进行分类管理：

（一）对涉及商业秘密、个人隐私或者依据法律、法规规定不得开放的健康医疗数据，列为不予开放数据；

（二）对数据安全和处理能力要求较高、时效性较强或者需要持续获取的健康医疗数据，列为有条件开放数据；

（三）其他健康医疗数据，列为无条件开放数据。

对列为不予开放数据和有条件开放数据的，应当在相应的清单中列明法律、法规等依据。第十一条对无条件开放数据，公民、法人和其他组织可以通过健康医疗大数据平台获取。

对有条件开放数据，由健康医疗大数据管理机构与数据使用单位签订数据使用协议后进行定向开放。协议应当明确数据的使用范围、条件、数据产品、保密责任和安全措施等内容。

对不予开放数据，经相关权利人同意开放或者依法进行脱敏、脱密等技术处理后，可以进行开放，但法律、法规另有规定的除外。第十二条依法获得数据使用权的数据使用单位应当依照法律、法规规定和协议约定进行数据应用与服务技术研发，保证数据安全，其依法获得的数据开发收益受法律保护。第十三条县级以上人民政府卫生健康主管部门应当充分利用健康医疗大数据平台，构建“互联网＋医疗健康”服务模式，推进网上健康咨询、预约诊疗、检查检验结果互认和临床科研数据整合共享，发挥优质医疗资源引领作用，推动覆盖全人口全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理一体化电子健康服务。

㈦ 政府应当如何保障大数据时代的公民个人信息安全

一）加大信息安全宣传力度对于政府部门来说，大数据时代下的个人信息安全问题虽然需要政府主导进行解决，但却不能完全依靠政府力量来完成各种个人信息安全问题的防范处理，针对当前国内网民信息安全素养不足的普遍性问题，政府部门还需从学校教育、媒体宣传等多方面入手，展开信息安全知识、技能的宣传教育工作，帮助网民实现个人信息安全素养的有效提升，从源头上实现对信息安全问题的有效防范。例如在教育方面，可以由教育部门对小学、中学、大学等各阶段、各学科的教学内容进行调整，将个人信息安全保护的相关知识、技能融入到教材或实践教学活动中来，使学生能够从小接触、学习信息安全知识与技能，并具备良好的信息安全素养。而在媒体宣传方面，则可以以专题节目、纪录片、网络知识科普活动等形式对网络信息安全的相关知识、技能展开宣传，并由网警部门或其他相关政府机构开通官方微博、微信账号，向公众推送各种与日常生活相关的个人信息安全保护知识，帮助其树立良好的信息安全防范意识，这样公众的信息安全素养能够得到有效提升，个人信息安全问题也会随之逐渐减少。（二）健全政府网络监管机制在大数据时代下，政府对于网络环境的监管是必不可少的，虽然从目前来看，政府网络监管工作存在很大的困难，但为了保护公众的生命财产安全，仍然需要在现有政府网络监管工作的基础上，建立完善的网络监管机制，使政府监管工作能够更加规范、高效。例如针对网警部门警力不足的问题，可建立专门的公民个人信息安全保护机构，与公安部门共同负责处理群众的个人信息安全问题，并对侵犯公民个人信息安全的行为展开全面监控与事前预防，一旦发现违法分子，应立即依法对其进行惩处，并将这类行为纳入到个人或企业征信体系中来，为公众提供有效警示。同时针对一些潜在的个人信息安全隐患，则可以转变工作思路，在从网络入手的同时，与公民主动进行沟通，了解社会中存在的各种个人信息窃取、泄露、交易的情况，并以此为线索对不法分子进行打击，从而降低网络监管的难度。（三）强化互联网行业监管大数据时代下的个人隐私信息泄露有很大一部分都来自于各网络平台系统，因此为避免公众个人信息被互联网企业所泄露，政府还需加强对整个互联网行业的监管，从行业准入方面入手对用户个人信息安全进行严格把关，将存在非法利用他人个人信息行为的用户隔绝在互联网行业之外，改变当前互联网行业内的不良风气。同时，由于整个互联网行业目前尚未形成完善的自律机制，因此政府部门还需对互联网加以引导，强调用户个人信息泄露问题的严重性，鼓励企业健康使用大数据，主动担负起保护用户个人隐私信息安全的责任，切不可为了眼前的短期利益选择“竭泽而渔”，这样整个行业都会为了长远发展而重视用户个人信息保护，而互联网企业的数据信息使用也会变得更加规范。（四）加快个人信息保护立法个人信息的隐私性是受到法律保护的，当前我国有关个人信息安全的相关法律体系存在着一定的不足，实际问题也比较明确，因此只要立法部门能够针对现存法律问题来加快个人信息保护的相关立法工作，那么网络个人信息法律安全保护的法律体系就必然能够得到完善。例如在个人隐私信息的使用上，就应在法律中对互联网企业的用户个人信息保护责任加以明确，只要收集并使用了用户的个人信息，就必须要承担相应的用户个人信息保护责任，无论是主动贩卖用户个人信息，还是用户个人信息因其他问题而被泄漏，互联网企业都需要承担相应的法律责任并对用户损失进行赔偿，对于一些无须长期使用的个人信息，则需要在达到收集目的后及时删除，不可继续保存或备份。而对于主动售卖用户个人信息、窃取他人个人信息等恶性违法行为，则需要将其纳入到刑法中来，强制违法分子承担相关刑事责任，并对个人信息所有者提供赔偿，这样在违法成本及风险高于个人信息商业价值后，违法行为自然就会变得越来越少。（五）重视信息安全技术研发防火墙、数据加密、数据备份等信息安全技术在个人信息安全保护方面能够发挥出非常重要的作用，因此未来政府部门还需与相关科研机构、高等院校进行积极合作，围绕信息安全技术及个人信息安全保护展开专项研究，在掌握各种先进信息安全防范技术的同时，结合实际需求对现有信息安全技术进行创新，实现信息安全技术水平的有效提升，这样既可以为互联网企业的平台系统安全管理提供指导帮助，同时也能够寻求互联网企业的支持，解决信息安全技术研发的相关资金问题。

㈧ 大数据时代 安防行业如何保证数据存储安全

作为大数据时代海量数据的来源之一，安防视频监控产生了巨大的信息数据。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

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)，安防行业的数据存储、数据安全等一系列问题，吸引着人们对安防行业的关注。

大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题

对于安防行业，监控技术如今正面临日新月异的变革，模拟视频监控正在向IP网络监控转变，巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全，包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以，大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点：

第一、基础设备的风险：包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。

第二、信息存取的风险：包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全，主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。

第三、信息在网络上传输的风险：包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。

第四、系统运行的风险：包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障，该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。

大数据催生安防行业存储方式的变革

由于国内视频监控市场每年都在以超过20%的速度增长，随着平安城市等大型联网监控项目的普遍建设，高清IP监控产品得到广泛应用，系统点位容量和行业需求不断激增，越来越多的用户认识到安防监控平台软件是整个系统综合实力的重要表现。

在功能上：绝大多数平台软件都具备视频预览、录像回放、设备管理、地图显示等功能。

在标准上：主流平台软件均支持业界成熟标准，除了通过私有协议兼容多种主流品牌的设备接入外，ONVIF和GB/T28181已经成为平台兼容前端以及不同品牌平台互联的主要依据。

在规模上：虽然大多宣称支持上万路摄像头的大型组网，但由于各家软件内部底层设计和存储转发转码等技术水平差异，还需要实际应用案例和运营状况的事实支撑。

毋庸置疑，监控管理平台软件已经树立了在系统中的核心价值，并得到从用户、工程商到厂商的广泛认可，特别是以IP监控和行业解决方案为市场战略的今天，很多硬件生产厂商纷纷开始重视平台软件产品的配套，或合作或自研，以提高前后端产品的一致性和完整性。

治安监控平台软件面临尴尬境遇

从监控技术的发展历史来看，治安监控大致经历三代系统的发展历程：第一代是模拟闭路电视监控(CCTV)系统，第二代是数字化监控系统，第三代是网络视频监控系统。今天我们谈乱的网络视频监控系统。

谈及系统管理，首先不得不先谈谈视频监控系统产品的市场现状分析及预测。目前，视频监控产品所占安防市场比例大约在40～50%之间。传统国外监控企业产品在市场中的份额不断缩减，民族品牌的数字化监控产品逐步占据市场。而仅仅几年的光景，网络型的监控产品发展过速，网络存储设备已在悄然改变着DVR的市场应用状况。

随着城市报警监控网络建设和平安城市建设的深入，平台软件技术加速发展，IT行业中的实力企业大举进入安防行业。安防系统智能化、集成化的应用、大安防理念的推进，导致安防服务的内容和形式都发生了变化，围绕终端用户的个性化解决方案的服务理念也被更多企业认知和实践，安防行业是服务行业的定位和服务功能的作用越来越清晰。这一切都强烈冲击着传统安防应用格局和方式，IT行业的实力企业涌入安防，也快速带动了安防行业的革新的变化，从而导致市场形态的巨大变化。

而在全数字化的浪潮下，治安监控管理平台软件除了最基本的音视频操作功能以外，面临的主要问题是要对大型网络环境下分散场所的监控设备统一管理，对统一系统不同类型的视频采集设备、报警设备和门禁设备进行统一管理，对不同部门不同权限用户不同业务需求进行统一管理，构建面向应用服务的综合管理平台软件。

重要性不言而喻，但在国内安防行业中却面临着认知度不足、市场规模不大、价值无法充分体现等问题。近年来，平台软件虽然也有较大发展，但跟整个行业市场相比，还存在一定差距，主要体现在：

一、缺乏持续健康的生存环境。重硬件轻软件，很多厂商和工程商都把软件作为硬件销售的配套附属产品，基本定位于能用就行。在产品规划和技术突破上认识不足，缺乏长期投入；对用户需求响应不及时，缺乏内在动力。

二、平台软件为项目而主，难以产业化。很多专业软件公司都依赖大型项目，以满足用户需求为核心，通过投入大量研发资源不断迭代开发，打造为该项目量身定做的软件系统，形成技术壁垒和封闭垄断，同类产品难以互通和替换。

三、对行业化有心无力，经验不足。由于大多数安防厂商从硬件产品起步，软件基因匮乏，从顶层设计到模块化开发，缺乏统筹规划和项目管理，所以只能负责视频接入转发存储部分的软件开发，由第三方软件开发公司负责业务功能。

四、长期目标不明确，软件质量不高。平台软件的产品质量依赖以下因素：高效可靠的开发流程保障、对行业业务的深刻理解、从用户角度设计产品应用的易用性和可用性。目前安防软件企业水平参差不齐，虽然有一些针对硬件和软件整体集成实施交付的企业，但应用范围及规模化程度都不大，高水平的专业平台提供商数量不多。

基于以上原因，目前市场上的综合管理平台软件，要么功能貌似很多但不实用，要么架构复杂，成本居高不下，要么运行所需环境简单，无法提供健壮的扩展性，要么操作复杂难以上手，凡此种种，不一而足。

视频监控管理平台的市场发展趋势

从宏观上看，安防平台软件未来的两大发展方向，一是针对安保监控内部的横向集成，将视频监控、报警处理、门禁控制、地理信息等系统资源统一管理；二是安保系统与用户其他其他业务系统的纵向集成，扩大监控在安全生产、社会治安等各个层面的应用，提高安全管理业务的水平。

具体看，摄像头数量多、监控区域范围大、系统架构复杂、业务面宽等正成为软件平台面临的主要问题，带来如下趋势：

趋势一、联网共享。不仅是单一系统内的摄像机头数量激增，而且多个系统之间的图像信息也需要互通复用。

趋势二：兼容开放。平台软件与监控设备特别是摄像头的兼容性是长期存在的矛盾，由于没有统一标准，现有的产品专用或是软硬件被绑定，不能实现兼容。

趋势四：智能应用。随着高清视频技术的成熟和网络链路建设的加速，视频监控已经从看得发展到看得清，下一步就是看得懂。

趋势五：人性化交互。视频监控软件面对的是许多不熟悉软件甚至不太懂计算机的安保人员，对专业术语、界面结构及菜单布置的熟悉掌握有一定难度，设计不合理的软件操作不符合用户习惯，影响使用情绪，难以得到用户认同。

趋势六：安防行业化渐渐的发展，使安防系统的使用也朝着业务部门多元化、需求多样化、管理机构的多层次，必须选用支持多业务应用、灵活的系统架构、易于管理维护的管理平台软件来运行和操作，不同的行业其应用软件也有较大的区别。安防软件逐渐的大多数业内人士认可，未来发展走向融合、开放。

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㈨ 大数据时代，如何保证数据的安全和准确

数据的准确性无非就是两个方面：1、数据源本身准确无误；2、使用数据源的逻辑准确无误

1、对于数据源本身质量，由于数据分析师接触到的数据基本上是经过了数据清洗、数仓建模之后的数据，换言之，已经是加工后的数据，已经处于数据链的下游，所以数据准确性更多的是数仓层面保证，数据分析师要做的就是根据自己的业务sense对数据做核验，发现数据中是否有异常数据

2、对于计算逻辑，还可以分为数据表逻辑和清洗规则了解，以及自己算的指标准确性，具体来说：1)要清楚所用数据表的逻辑和清洗规则，保证取了对的数据；2)要保证自己的计算逻辑无误，比如数据是否可累加，保证自己算对了指标。

㈩ 大数据安全的三要素是什么

大数据安全的三要素是安全存储、传输和认证。

大数据安全的三要素包括安全存储、安全传输和安全认证的使用者。只有安全存储、安全传输、以及认证的使用三者有机结合，才能最大程度上保证大数据安全的使用。

简介：

大数据时代来临，各行业数据规模呈TB级增长，拥有高价值数据源的企业在大数据产业链中占有至关重要的核心地位。

在实现大数据集中后，如何确保网络数据的完整性、可用性和保密性，不受到信息泄漏和非法篡改的安全威胁影响，已成为政府机构、事业单位信息化健康发展所要考虑的核心问题。

大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。