高科技的快速发展使得公安部门能够利用智能化技术更快地破案，以人脸识别为代表的身份识别方式也在便利着我们的生活。这就需要安全企业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。在数据安全被广泛重视的情况下，依托雄厚的技术实力不断加强网络安全防护是发展的关键。安全是一个广泛的主题，涉及许多不同的领域（物理设备、网络、系统平台、应用程序等），每个领域都有其相关的风险、威胁和解决方案。网络视频监控系统需要关注的安全因素主要包括操作系统的安全、用户信息的安全、应用软件的安全、网络的安全等。主流技术目前业界网络安全保护的主流技术有SSL安全认证技术、MPLS虚拟专用网、防火墙系统等。公钥和私钥技术的结合。SSL协议是Netscape公司推出的一种基于WEB应用的安全协议。SSL协议规定了在应用协议（如Http、Telenet、NMTP、FTP等）和TCP/IP协议之间提供数据安全的协议。一种分层机制，为TCP/IP连接提供数据加密、服务器身份验证、消息完整性和可选的客户端身份验证。主要用于提高应用程序之间的数据安全性，对传输的数据进行加密和隐藏，保证数据在传输过程中不被更改，即保证数据的完整性。MPLS虚拟专用网络为每个IP数据包添加一个固定长度的标签，并根据标签值转发数据包。MPLS实际上是一种隧道技术，所以用它来建立虚拟专用网络隧道是非常容易和高效的。MPLS虚拟专用网通过采用路由隔离、地址隔离、信息隐藏等多种手段，提供了抗攻击和标签欺骗的手段。防火墙产品一般通过包过滤技术、代理服务技术、网络地址转换技术来保证系统安全。人工智能技术的应用近年来，随着人工智能技术的落地，网络安全中的人工智能市场也在不断壮大。网络安全中的人工智能技术主要包括机器学习、自然语言处理、上下文感知计算等。安全应用侧重于应用安全、端点安全、云安全、网络安全等。关键应用程序包括数据丢失防护、统一威胁管理、加密、身份和访问管理、风险和合规性管理、防病毒/恶意软件、入侵检测/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，利用人工智能技术应对安防行业的安全挑战已经成为一种趋势。例如，身份认证、异常检测等。近年来，无监督学习越来越多地用于异常检测。数据降维可以降低数据向量的维数，去除冗余信息，提高识别准确率，进一步挖掘数据的本质特征。关联规则学习可以通过学习源数据来发现行为集与异常状态之间潜在的关联信息。并通过基于概率分布和频率的聚类算法，最终区分正常行为和异常行为。这一系列的机器学习算法使得网络安全异常检测的应用更加成熟。区块链技术区块链是信息技术领域的一个术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，其存储的数据或信息具有“不可伪造”、“全程留痕”、“可追溯”、“公开透明”、“集体维护”等特点。基于这些特点，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，具有广阔的应用前景。区块链的去中心化、数据不可篡改、永久可追溯等特性，通过全网分布式记账和免费公证，创建共识数据库，重构数据市场多方主体关系，以及最终实现数据生产者、数据使用者和数据垄断者的共赢，让安全数据信息能够在短时间内发挥更大的作用。安全性是区块链技术的另一大特点。主要体现在两个方面：一是节点多、数据存储安全性高的分布式存储架构；集中式设计，很难不按规则修改数据。对于安全，区块链可以颠覆性地解决当今安全产品发展面临的一些关键问题。应用场景带来更广阔的想象空间。
