智能监控系统中的信息安全防护

摘要

在大数据技术的推动下，智能监控系统实现了海量视频流及结构化数据的实时处理与深度分析，但同时也面临着数据泄露、隐私侵犯及完整性威胁等多维度的安全挑战。传统安全防护机制难以适应拍字节(PB)级数据处理、分布式存储及实时计算等大数据环境的特征。本文构建了融合分层加密存储、差分隐私保护及基于属性的访问控制的技术体系，结合孤立森林算法及长短期记忆(LSTM)神经网络的异常检测机制，形成了面向大数据的综合安全防护方案。实验验证表明：在保障系统高效运行的前提下，数据泄露风险降低了87%,隐私侵犯事件减少了92%,异常检测准确率达到了91.3%,为大数据智能监控系统的安全应用提供了可行的技术路径。

关键词

大数据 / 智能监控系统 / 信息安全防护 / 异常检测