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基于数据中台的数据安全研究与应用 摘要： 随着大数据平台和工业互联网的兴起，平台需要在大数 据架构下为数据资源中心与外部数据系统提供服务，数据中心需要 接入更多类型的数据。但在实际应用领域，系统中产生的数据各自 存储、各自定义，无法做到共享交换协同，“数据孤岛”现象逐渐 显现。基于此，以下对基于数据中台的数据安全研究与应用进行了 探讨，以供参考。 关键词： 数据中台；数据安全；研究与应用 引言 在工业互联网时代，企业的数字转型将成为一种趋势。数字转 型基本上是新一代信息技术带动的工业转型，企业数字转型是社会 全面数字转型的一部分，而不是一个孤立的事件。数字转型是一个 以数据为基础的企业，如何充分利用数据的价值来指导业务决策和 刺激企业增长是企业推动数字转型的关键问题。数据中心侧重于企 业数据资产的收集、数据开发建模、数据服务能力的输出、企业的 完全自主性，是数字转型中技术的核心。 1 数据中台建设意义 随着安全信息技术的发展和安全企业的不断深化，涉及安全领 域的设备和系统种类越来越多，除了传统的监控摄像头外，还有智 能视频采集终端、 RFID采集终端、数据采集终端， 访问限制和许 多内置安全业务系统以及相应的数据类型和数据类型正在快速增 长。 与此同时，业务安全和保护应用程序不断发展，数据应用程序 变得越来越复杂，业务方案越来越详细，复杂的应用程序增加了对 不同数据合并和数据相关性分析的需求。例如，系统应尽可能多地 使用多维定位目标的相关数据信息，提高目标定位跟踪的准确性和 及时性，或通过对多个历史数据之间的多维度进行综合推理分析， 获得更准确的分析或预测结果。在这种情况下，传统的安全数据应 用模型很难适应。例如，就公共安全而言，在典型的视频作战应用 中，民警通常需要使用分散在不同系统中的相关信息，如地图传 递、电子地图、警察接收、智能视频分析、智能人体汽车分析等， 而这些信息无法获得信息后，需要综合大量信息，分析和处理过程 既繁琐又困难，很难迅速提取有效信息，发现指标相关性，更不用 说形成人体车辆案件信息的相关性和分析， 人体车辆轨迹的表示和 信息综合作战能力，可能会大大降低实际应用的有效性。 因此，新 数据的出现和分析数据的需要，对旧的安全信息系统的数据储存和 应用模式提出了重大挑战。商业数据库和基于关系数据的数据仓库 不仅难以管理以存储大量数据，而且处理和处理能力更为有限，无 法支持大规模安全数据应用方案。面对大量不同类型的数据，如何 确保数据质量，如何确保数据存储的读写效率，如何利用数据之间 更深入的信息，如何提高企业级数据应用程序的效率等。这些都是 安全和安保行业发展道路上的重要问题。 2 现状分析 数据分级是指对国家电网内各类数据依据数据自身对国家电网 公司和国家与社会的重要性、安全性和必威体育官网网址性划分为不同的等级。 数据分级的目的旨在加强对重要数据的保护和提高普通数据的共享 与交换。以应用需求为导向，结合电力数据中台特点，数据中台已 支撑离线数据分析、实时计算、非结构化数据三类应用场景构建。 实时计算场景：该场景重点基于结构化数据、量测数据，经过数据 实时接入、流式计算处理，以服务订阅的方式为应用提供实时数 据。离线数据分析场景：该场景重点基于结构化数据、量测数据， 经过数据接入、数据整合（量测数据关联计算或清洗转换）、（宽 表）逻辑处理或分析模型运算、服务封装发布等环节后，满足应用 T+1 或 H+1数据分析需求。非结构化数据场景：该场景基于非结构 化数据，经过非结构化对象存储、非结构化内容提取分析、结构化 数据转换等环节后，满足应用对非结构化数据的分析处理需求。 3 数据中台的架构 数据中台主要包括设施层、服务层、数据层以及应用层。设施 层是为感知前端、计算、存储、网络资源提供基础环境支持；服务 层的视频联网共享服务和数据层的视频接入、处理等是平台的核心 功能，服务层的视频图像分析服务实现了视频图像解析系统中信息 分析能力的服务化，是视频图像智能化建设应用的关键服务；数据 层的数据接入、数据治理和数据服务是按照公共安全大数据处理的 技术要求对视频图像信息数据库功能进行扩展，为视频图像智能化 建设应用提供视频图像数据服务能力；应用层对多平台应用功能进