보안 및 사이버 보안 분야의 이러한 기술과 기업은 주목할 가치가 있습니다.
보안 및 사이버 보안 분야의 이러한 기술과 기업은 주목할 가치가 있습니다.
비디오 감시 네트워킹 애플리케이션은 일반적으로 대규모, 광범위한 배포, 복잡한 구조 및 엄격한 모니터링 요구 사항의 특성을 가지고 있습니다. 이 나라는 현재 거대한 비디오 감시 네트워크를 가지고 있다고 말할 수 있습니다. 특히로 대표되는 대규모 영상 감시 네트워크는"쉬 엘리 앙 프로젝트". 시장이 계속해서 빠르게 뜨거워지는 동안 숨겨진 안전 위험은 무시할 수 없습니다.
영상 감시 네트워크 애플리케이션 플랫폼이 파괴되지 않고 모니터링 데이터가 유출되거나 변조되지 않도록, 영상 감시 네트워크 애플리케이션을 구축하는 동안 해당 전체 보안 보호 기능도 갖추어야합니다. 데이터 보안이 널리 평가되는 경우 강력한 기술력에 의존하여 네트워크 보안 보호를 지속적으로 강화하는 것이 개발의 핵심입니다. 이를 위해서는 보안 회사가 사용자의 이익을 우선시하고 관련 기술 연구 및 개발 및 관리를 강화하고 제품 펌웨어를 정기적으로 업그레이드하고 위험을 제어해야합니다.
네트워크 영상 감시 시스템에서 주목해야 할 보안 요소는 주로 운영 체제의 보안, 사용자 정보의 보안, 응용 소프트웨어의 보안, 네트워크의 보안입니다.
대표 기술
현재 업계의 주류 네트워크 보안 보호 기술에는 SSL 보안 인증 기술, MPLSVPN, 방화벽 시스템 등이 포함됩니다. 그 중에서 SSL은 보안 소켓 계층 프로토콜로, 공개 및 개인의 조합을 사용하는 보안 네트워크 통신 프로토콜을 의미합니다. 핵심 기술. SSL 프로토콜은 Netscape에서 시작한 웹 응용 프로그램 기반 보안 프로토콜입니다. SSL 프로토콜은 애플리케이션 프로토콜 (예 : Http, Telenet, NMTP, FTP 등)과 TCP / IP 프로토콜간에 데이터 보안을 제공하는 방법을 지정합니다. 데이터 암호화, 서버 인증, 메시지 무결성 및 TCP / IP 연결에 대한 선택적 클라이언트 인증을 제공하는 계층화 된 메커니즘입니다. 주로 응용 프로그램 간의 데이터 보안을 향상시키고 전송 된 데이터를 암호화하고 숨기는 데 사용됩니다. 전송 중에 데이터가 변경되지 않도록, 즉 데이터의 무결성을 보장합니다. MPLSVPN은 각 IP 패킷에 고정 길이 레이블을 추가하고 레이블 값에 따라 데이터 패킷을 전달합니다. MPLS는 실제로 터널 기술이므로 VPN 터널을 설정하는 데 사용하는 것이 매우 쉽고 효율적입니다. MPLSVPN은 경로 격리, 주소 격리 및 정보 숨김과 같은 여러 방법을 사용하여 공격 방지 및 태그 속임수를 제공합니다. 방화벽 제품은 일반적으로 패킷 필터링 기술, 프록시 서비스 기술 및 네트워크 주소 변환 기술을 통해 시스템 보안을 보장합니다. MPLS는 실제로 터널 기술이므로 VPN 터널을 설정하는 데 사용하는 것이 매우 쉽고 효율적입니다. MPLSVPN은 경로 격리, 주소 격리 및 정보 숨김과 같은 여러 방법을 사용하여 공격 방지 및 태그 속임수를 제공합니다. 방화벽 제품은 일반적으로 패킷 필터링 기술, 프록시 서비스 기술 및 네트워크 주소 변환 기술을 통해 시스템 보안을 보장합니다. MPLS는 실제로 터널 기술이므로 VPN 터널을 설정하는 데 사용하는 것이 매우 쉽고 효율적입니다. MPLSVPN은 경로 격리, 주소 격리 및 정보 숨김과 같은 여러 방법을 사용하여 공격 방지 및 태그 속임수를 제공합니다. 방화벽 제품은 일반적으로 패킷 필터링 기술, 프록시 서비스 기술 및 네트워크 주소 변환 기술을 통해 시스템 보안을 보장합니다.
위의 기존 보안 기술 외에도 최근 몇 년 동안 인공 지능 기술이 구현되면서 네트워크 보안의 AI 기술은 주로 기계 학습, 자연어 처리 및 상황 인식 컴퓨팅을 포함합니다. 보안 애플리케이션은 주로 애플리케이션 보안, 엔드 포인트 보안, 클라우드 보안, 네트워크 보안 등을 대상으로합니다. 주요 애플리케이션에는 데이터 손실 방지, 통합 위협 관리, 암호화, ID 및 액세스 관리, 위험 및 컴플라이언스 관리, 안티 바이러스 / 악성 프로그램, 침입 감지 / 예방 시스템, 분산 서비스 거부 완화, 보안 정보 및 이벤트 관리, 위협 인텔리전스, 사기가 포함됩니다. 감지 등
실제로 보안 산업의 보안 문제에 대응하기 위해 인공 지능 기술을 사용하는 것이 추세가되었습니다. 예를 들어, 신원 인증, 이상 감지 등. 최근에는 비지도 학습이 이상 감지에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 데이터 차원 감소는 데이터 벡터의 차원을 줄이고, 중복 정보를 제거하고, 인식 정확도를 개선하고, 데이터의 고유 특성을 추가로 탐색 할 수 있습니다. 연관 규칙 학습은 소스 데이터를 학습하여 동작 세트와 비정상 상태 간의 잠재적 연관 정보를 발견 할 수 있습니다. 그리고 확률 분포와 빈도에 기반한 클러스터링 알고리즘을 통해 최종적으로 정상 행동과 비정상 행동을 구분할 수 있습니다.
또한 블록 체인의 탈 중앙화, 변조 불가능한 데이터, 영구 추적 성 등의 특성을 기반으로 블록 체인은 오늘날의 보안 제품 개발이 직면 한 주요 보안 문제를 파괴적으로 해결할 수 있으며, 스마트 홈, 스마트 교통, 스마트 도시 및 기타 고전적인 보안 애플리케이션 시나리오는 더 넓은 상상력을 제공합니다.
영상 감시 보안은 IoT 보안 범주에 속합니다. IoT 보안 장비에는 현재 일관성없는 통신 프로토콜, 강제 보안 개발 표준 없음, 제한된 컴퓨팅 리소스와 같은 보안 문제가 있습니다. 따라서 액세스 보안을 해결하는 방법은 중요한 기술적 솔루션 방향이며 업계 경쟁도 집중 될 것입니다. 처리 속도 및 처리 품질 방향.
또 다른 중요한 방향은 비디오 데이터에서 알려지지 않은 보안 위험을 찾아내는 방법입니다. AI 기술의 적용이 성숙 해짐에 따라 비디오 보안 분야가 알려지지 않은 위험을인지하고 판단 할 수있는 능력을 진정으로 형성 할 수 있다면 전체 비디오 감시 보안 분야는 미래에 새로운 변화를 가져올 것입니다.
