本篇文章给大家谈谈大数据技术和安防，以及大数据技术与信息安全对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
做好大数据分析 城市安防才有保障
做好大数据分析 城市安防才有保障
随着云端运算及物联网等科技的不断发展，大数据(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越来越重要。但事实上，数据本来就是城市治理非常重要的依据，尤其是与城市安防的相关业务，举凡人口统计、犯罪率、交通流量等数据，政府治理单位本来就会定时蒐集并加以分析，作为施政的参考，如果不能先了解大数据与传统数据的差别，掌握大数据的分析与工具的特性，就算拥有大数据，也可能只是「入宝山空手而回」，无法将数据转换成价值，自然也无法对城市安防产生贡献。
了解大数据才能有效运用
相较於传统数据，大数据至少具有三个差异极大的特性。首先是数据量(Volume)，如果换算成数位数据单位，基本单位通常已经是TB、PB等级，不但要考量收集及储存成本，如何迅速传递这麽庞大的数据，也是大数据应用必须思考的重点;其次是时效性(Velocity)，即使是这麽大的数据量，仍然要在最短的时间内产生分析结果，如传统的年报统计，往往是在今年收集去年的数据，却在隔年才出版，旷日废时的结果，往往会让数据分析结果失真。
PredPol应用大数据分析技术，预测出犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，并於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考。Predpol
最後也是最大的差别，就是数据的多样性(Variety)，传统的数据通常有明确的结构性，选项也比较少，如年龄、性别、等级等，但大数据可能会有各种形式，包括文字、影音、图像、网页等，不但没有明显的结构，而且大数据还常常出现形式交错的现象，如Youtube上的影片除了有点击数外，同时还有留言讨论。
由此可知，传统的数据收集方式，显然已经不能满足城市安防对於大数据的需求，所幸在物联网(Internet of Things;IoT)、云端运算及4G无线宽频等技术的发展下，要取得物与物、物与人、人与人的互联互通数据，技术上已不是问题，但必须得先迅速建构起收集、传递及储存大数据的基础建设，才有可能建立全面感知的能力，成为城市安防决策的最佳後盾。
但只是从感知层获取资讯是不够的，因为想要做好大数据深度分析，就必须要有能力针对复杂且开放式的问题寻找答案，并藉由视觉化分析工具，透过连续性的筛选和抽象化，才能洞悉重要资讯。然而大数据具有的超大量半结构化/非结构化数据的特性，往往会造成传统关联式数据库管理系统(RDBMS)的运作瓶颈，必须要导入全新的大数据分析工具，方能真正灵活运用大数据。
此外，大数据的价值既然远超过传统数据，大数据的真实、安全及稳定性，就必须加以重视。尤其是现在的网路应用无所不在，举凡机场、银行、捷运、车站、水电油气供应机制等，都可能被骇客入侵，加上政府为了能让掌握的数据更有价值，必须要采取公开透明的数据使用机制，当公共事业的数据开放愈多，可能被入侵的机会也愈高，因此想要利用大数据来解决城市安防的问题，首先就得先做好大数据的保护，因此资安技术的导入及专业人员的配置，绝对不能轻忽。
大数据对城市公共卫生及治安的帮助
目前已有许多欧美城市开始藉由蒐集及分析大量数据、预知可能出现的危机，进而作为城市安防的参考。如纽约的康乃尔大学威尔医学院(Weill Cornell Medical College)计算与系统生物医学助理教授Christopher E. Mason的研究团队，花了18个月的时间在纽约400多个地铁站的车厢、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶等地方蒐集样本，总共发现15,152种微生物，其中来自於人类的DNA只占0.2%，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27%是活性且具有抗生素抗药性的细菌，所幸其中仅有12%会让人生病。
这项名为PhthoMap的研究计画，还透过华尔街日报网站提供互动地图，让使用者可以用来观看特定车站的研究成果，如收集的样本来源、微生物来源比例、细菌种类与说明等，也可利用搜寻细菌的种类，了解那些车站有这些细菌的存在，等於也展示了公卫数据开放使用的过程。
有趣的是，在研究过程中也发现在某些地铁站找到的DNA，与其周围的人口状况相符合，这些都是过去从来没有想过的资讯，未来若能将以分门别类，并且深入研究，对於城市公共卫生的防护工作，将会有莫大的助益。
洛杉矶警局则是导入预测性警务软体「PredPol」，用来预测可能发生犯罪情况的地点。据PredPol(名称取自「预测监控」Predictive Policing)团队指出，该公司先是蒐集过去10年的公开犯罪统计数据，以及从大量的新闻中蒐集犯罪的发生状况及时间，可预测的犯罪行为除了***外，还包括枪杀、闯空门、窃盗、窃车等，再根据前述数据中的犯罪行为模式，开发出独特的运算系统，再将犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考，就是典型的将传统数据变成大数据加以运用的范例。
事实上，许多城市的治安单位早已拥有累积数十年的犯罪记录数据档，甚至早己针对犯罪可能性较高的区域或场所加强巡逻。但PredPol利用大数据分析技术，从容易滋养犯罪事件的场所(如曾经发生斗殴事件的酒吧)、多次受害地区(如屡遭窃贼闯空门的社区)及受害地区的邻近地区，计算出10至20个最有可能发生犯罪的地点。PredPol宣称，警察只要在地图标明的区域，只需要花过去巡逻时间的5%至15%，就能够阻止更多犯罪活动。
目前全美共有将近60间警局使用Predpol，其中规模最大的是洛杉矶警局和亚特兰大警局。其中加州Santa Cruz闯空门的窃盗案在系统建置第一年就下降了11%、抢劫案更减少了27%。洛杉矶Foothill区在2011年导入PredPol後，4个月後的犯罪率就降低了13%，反观没有导入PredPol的区域，还微幅增加了0.4%。
在2012年一项针对美国近200所警局的研究指出，有70%的警局计画在未来2至5年开始或增加使用类似PredPol的预测性警务技术，包括IBM、Palantir及Motorola也开始涉足相关领域。
虽然将大数据分析技术应用在犯罪治安方面，还不是百分之百的准确，经验丰富的警察可能也不见得需要预测性警务技术，但对於新进的警务人员而言，预测性警务技术可以帮助他们及早进入状况，尤其在城市预算吃紧之际，人力又相对缺乏的情况下，运用大数据显然可以提升城市安防的工作效率。
更多数据关联产生更多的价值
城市安防建设至今，影像监控的重要性也日渐提升，但庞大的影像数据要如何分析，却也成为城市治理者的一大难题。所幸大数据技术，正可以针对影像这种非结构性数据加以分析，让视讯监控数据得以有效利用。
大数据可说是智慧城市运作的基础，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧医疗等应用，也都需要以大数据为基础，而这些不同类型的数据产生更多的关联，自然也需要更深入的数据分析能力，如智慧交通与智慧安防相结合，可以指引警消人员在最短的时间内赶到事故现场，更可看出大数据在城市安防的应用潜力。
以上是小编为大家分享的关于做好大数据分析 城市安防才有保障的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据在安防行业应用前景依然值得期待
大数据在安防行业应用前景依然值得期待
近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值，至关重要也值得探索。
根据IDC预测，全球在2010年正式进入ZB时代，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据的时代。
作为信息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、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。
当下，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)，带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。
总体来说，大数据安防市场包括两方面。
一是个人消费领域，如家庭和社交媒体产生的数据;另外是城市基础设施建设，平安城市和智能交通大数据安防的规模化应用说明了这个城市基础设施建设是大数据安防应用主流，而个人消费领域还在孕育阶段，期待厚积薄发。
尽管市场发展潜力巨大，但大数据自身也面临着挑战。一方面，数据的运用仍面临多种技术难关的束缚，大数据方面的人才比较缺乏，大数据的产品尚不成熟等问题都制约着大数据在报警运营服务领域的发展。
另一方面，对于安防数据中最重要的视频数据，对其进行智能视频分析和挖掘是很困难的事情。目前，除了车牌识别、人数统计等算法较为成熟外，对视频进行事件分析、人脸识别、摘要等技术都还没达到大规模的商用水平，这也极大地制约了安防大数据的实施。
比如说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。但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。业内人士表示，安防大数据在存储、挖掘、分析等方面仍待突破。
因此，在建设智能安防的路上，如何利用大数据发挥视频监控图像的最大效能与数据本身的应用价值，至关重要也值得探索。要知道，大数据最核心的价值在于对数据进行存储和分析，分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识。
纵观全局，现阶段大数据、云存储、云计算和大数据相关技术已经对安防行业，特别是视频监控行业，形成了深刻的影响，实现了重大的推进作用。而行业特征决定了技术在行业内的发展演进，借鉴互联网行业先进技术、经验，结合行业特征和业务目标，进行深度优化演进的系统，将拥有非常好的竞争优势。
因此，大数据在安防行业应用前景依然值得期待。
大数据对安防监控的影响
大数据对安防监控的影响
大数据无疑是今年的热门关键词之一，网络飞速发展，信息时代扑面而来，大量数据涌现。这些数据的价值，若能应用便是一笔财富，若不能挖掘其价值进行应用，则只是数据，甚至可能是一种负担。安防数据也正在以几何级的速度快速增长，越来越多的安防用户对大数据提出了更高的要求，希望能够通过海量数据的分析，达到预测预警的作用。
大数据对安防的真正意味是什么?对安防监控有何帮助?
美国利用大数据的做了什么?
在谈大数据对安防监控的影响之前，我们先来看下在大数据应用方面较为成熟的美国利用大数据做了些什么?
1、美国国安局将苹果和安卓手机操作系统视为是“数据资源的金矿”，早在2007年，美英情报部门就已合作监控手机应用程序。
2、计算机不连接上网仍能被入侵。
3、金融交易“尽收眼底”。一项名为“追踪金钱”的项目专门关注国际上银行金融交易往来。
4、投入20亿美元建全球最大数据中心。主要用于通过秘密监控系统收集数据，获取有价值的信息。
5、九大IT厂商提供核心技术支持。特别是微软最早与美国合作，开放outlook、hotmail内部接口。
6、用“大数据”提升监控水平。从全球网络系统中接收到970亿条信息，还原个人的实时状况。
虽然，美国的这些用大数据进行的行为并不那么光彩，但是却让我们清晰认识到大数据对监控的价值是非常大的。
大数据对监控的影响可以分为两个方面，一是对监控存储，二是对信息分析。
大数据对存储提出挑战，促使其发展
对于监控系统中产生的海量数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。
大数据对监控数据智能分析，提高信息处理能力
大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面：一、数据应用效率不断提升。通过智能分析技术、大数据技术，能够使视频数据的应用效率不断提升，解决以往应用效率低下的问题。应用效率的提升能够使视频数据产生更大的价值。
二、数据深度应用。数据的深度应用能够体现大数据的真正价值，而这也更能提升安防系统的整体实力，使视频数据的边缘地位向核心地位靠拢，使安防行业的竞争力得到提升。
三、体制及标准的完善。标准和体制的完善能够进一步促进大数据的发展，而掌握标准的安防企业将会有更强大的话语权。
以智能交通为例，通过交通系统中安装的大量监控，收集了大量交通数据，通过对数据的智能分析，为交通管理的下一步计划提供了依据。数据显示我国15座城市交通拥堵日均损失10亿元，我国每年交通事故50万起、因交通事故死亡人数超10万人。城市拥堵问题已经成为制约城市未来发展和整体运行效率的最主要问题之一，极大影响了我国的城镇化过程。造成这一问题的原因一方面来自于我国地少人多的现实情况，城市有限的物理容纳能力同机动车数量高速增长相矛盾，另一方面来自于城市交通管理的落后造成交通资源的错配。西方国家在上世纪九十年代提出智能交通（ITS）的方法，通过信息技术手段将人、车和路三者有机地联系在一起，提高路的使用效率和出行者的通行效率。
大数据技术有哪些应用
大数据技术有这些应用——
1、电商领域：相信大数据在电商领域的应用，大家已经屡见不鲜了，淘宝京东等电商平台利用大数据技术，对用户信息进行分析，从而为用户推送用户感兴趣的产品，从而***消费。
2、政府领域：“智慧城市”已经在多地尝试运营，通过大数据，政府部门得以感知社会的发展变化需求，从而更加科学化、精准化、合理化的为市民提供相应的公共服务以及资源配置。
大数据应用
3、医疗领域：医疗行业通过临床数据对比、实时统计分析、远程病人数据分析、就诊行为分析等，辅助一声进行临床决策，规范诊疗路径，提高一声的工作效率。
4、传媒领域：传媒相关企业通过收集各式各样的信息，进行分类筛选、清洗、深度加工，实现对读者和受众葛新华需求的准确定位和把握，并追踪用户的浏览习惯，不断进行信息优化。
5、安防领域：安防行业可实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，并能够进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，反馈内涵知识辅助决策判断。
6、金融领域：用户画像的基础上，银行可以根据用户的年龄、资产规模、理财偏好等，对用户群进行精准定位，分析出潜在的金融服务需求。
金融领域
关于大数据技术和安防和大数据技术与信息安全的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。