㈠ 公共安全防範系統包括哪些內容
各省都有相似的規定，如《廣東省安全技術防範管理條例》： 第三條 本條例所稱安全技術防範（以下簡稱技防），是指運用科學技術手段，預防、發現、制止違法犯罪行為和重大治安事故，維護公共安全的活動。 本條例所稱技防產品，是指用於技防活動，具有防入侵、防搶劫、防盜竊、防破壞、防爆炸等功能的專用產品。 本條例所稱技防系統，是指綜合運用技防產品及其他相關產品組成的安全防範系統。 廣東省安全技術防範產品目錄 一、安全技術防範報警器材 1、入侵探測器 包括主動紅外入侵探測器、被動紅外入侵探測器、微波入侵探測器、微波和被動紅外復合入侵探測器、超聲波入侵探測器、振動入侵探測器、磁開關入侵探測器、超聲波和被動紅外復合入侵探測器等。 2、防盜報警控制與傳輸設備 包括有限、無線的防盜報警控制器、傳輸、顯示、存儲等設備。 3、汽車防盜報警系統 包括車輛防盜報警設備和車輛反劫防盜聯網報警系統等。 4、報警系統出入口控制設備 包括目標識別、信息處理、控制、執行的設備和系統等。 5、防盜保險櫃（箱） 包括防盜保險櫃、防盜保險箱、攜帶型防盜保險箱等。 6、機械防盜鎖 包括用於防盜安全門、金庫門、防盜保險櫃（箱）、機動車防盜的專用鎖等。 7、樓寓對講（可視）系統 包括各類可視、非可視樓寓對講設備和系統。 8、防盜安全門 包括防盜門、樓寓電控防盜門、金庫門等。 9、防彈復合玻璃 包括各類防彈、防破壞玻璃。 10、視頻監控與聲音復核（監聽）設備 包括視頻入侵、探測、傳輸、控制、存儲、顯示以及各類型聲音復核（監聽）設備和系統。 二、安全技術防範安檢器材 1、射線探測設備 包括使用直接觀察、電視顯示、掃描、照相方式的各類型射線探測設備和系統。 2、金屬物品探測設備 包括通過式、台式、攜帶型金屬物品探測設備和系統等。
㈡ 中華人民共和國公共安全行業標準的術語定義
3.1 計算機信息系統 Computer Information System 是指由計算機及其相關的和配套的設備、設施（含網路）構成的，按照 一定的應用目標和規則對信息進行採集、加工、存儲、傳輸、檢索等處理的人 機系統。
3.2 計算機信息系統安全專用產品 Security Procts for Computer Information Systems 是指用於保護計算機信息系統安全的專用硬體和軟體產品。
3.3 實體安全 Physical Security 保護計算機設備、設施（含網路）以及其它媒體免遭地震、水災、火災、 有害氣體和其它環境事故（如電磁污染等）破壞的措施、過程。
3.4 運行安全 Operation Security 為保障系統功能的安全實現，提供一套安全措施（如風險分析，審計跟蹤 ，備份與恢復，應急等）來保護信息處理過程的安全。
3.5 信息安全 Information Security 防止信息財產被故意的或偶然的非授權泄露、更改、破壞或使信息被非法 的系統辨識，控制。即確保信息的完整性、保密性，可用性和可控性。
3.6 黑客 Hacker 對計算機信息系統進行非授權訪問的人員。
3.7 應急計劃 Contingency Plan 在緊急狀態下，使系統能夠盡量完成原定任務的計劃。
3.8 證書授權 Certificate Authority 通過證書的形式證明實體（如用戶身份，用戶的公開密鑰等）的真實性。
3.9 安全操作系統 Secure Operation System 為所管理的數據和資源提供相應的安全保護，而有效控制硬體和軟體功能的操作系統。
3.10 訪問控制 Access Control 指對主體訪問客體的許可權或能力的限制，以及限制進入物理區域（出入 控制）和限制使用計算機系統和計算機存儲數據的過程（存取控制）。
3.11 防火牆 Fire Wall 設置在兩個或多個網路之間的安全阻隔，用於保證本地網路資源的安全 ，通常是包含軟體部分和硬體部分的一個系統或多個系統的組合。
3.12 計算機病毒 Computer Virus 是指編制或者在計算機程序中插入的破壞計算機功能或者毀壞數據、影 響計算機使用、並能自我復制的一組計算機指令或程序代碼。
㈢ 大數據對存儲平台有哪些特殊要求
伴隨著安防大數據時代的來臨，安防行業原有的存儲技術已經無法滿足行業發展新需求，尤其是公共安全視頻監控建設聯網應用工作對數據聯網共享提出了更高的要求，同時以「實戰」為根本的公安業務中，大數據深度挖掘極度依賴數據存儲系統對非結構化數據分析再處理。雲存儲技術的出現，在安防行業大數據發展時代無異於革命性的應用，不斷地解決了安防存儲難題，同時也為視頻監控的深度應用與發展提供強大的驅動力。
當今世界，每個人的一言一行都在產生著數據，並且被記錄著。各行各業爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據時代。根據相關統計，2017年全球的數據總量為21.6ZB，目前全球數據的增長速度在每年40%左右，預計到2020年全球的數據總量將達到40ZB。數據增長在安防行業表現得尤為明顯，在近兩年「平安城市」、「 智能交通」、「 雪亮工程」等不斷開展和深入的過程中，以視頻監控為核心代表的行業發展正朝著超高清、智能化和融合應用的方向邁進，系統性工程中現有視頻監控系統數據採集量正在呈線性增長。海量數據的出現對高效、及時的存儲和處理的要求不斷提升。
從目前行業來看，大數據時代的到來，系統性工程中視頻監控系統對存儲主要有以下幾方面的需求：
一是海量數據及時高效存儲，根據現行的技防法規及標准，一般應用領域視頻監控系統數據採集是7x24小時不間斷的，系統採集的音視頻信息資料留存時限不得少於30日，針對案(事)件信息以及一些特殊應用領域視音頻資料存放時間更長，甚至長期保留，數據量隨時間增加呈線性增長。
二是監控數據存儲系統需要具備可擴展性，不但滿足海量數據持續增加，還需要滿足採集更高解析度或更多採集點的數據需要。
三是對存儲系統的性能要求高。與其他領域不同，視頻監控主要是視頻碼流的存儲，在多路並發存儲的情況下，對帶寬、數據能力、緩存等都有很高的要求，需要有專門針對視頻性能的優化處理。
四是大數據應用需要數據存儲的集中管理分析。但現實情況卻恰恰相反，一方面是系統性工程在分期建設的過程中，采購的設備並不能保證為同一品牌，實際項目中多種品牌、多種型號比比皆是，給視頻監控的存儲集中管理帶來很大難度。同時，在一些大型的項目中，例如特大城市「天網工程」，高速公路中道路監控所跨區域較大，集中存儲較為困難。另外，受網路帶寬及老舊設備影響，系統難以形成統一存儲、統一監控的中心體系架構，導致數據在應用中調取不及時。
總體來看，隨著系統性安防項目的深入開展以及物聯網建設初露崢嶸，大規模聯網監控的建設和高清監控的逐步普及，海量視頻數據已經呈現井噴式地增長，並沖擊著傳統的存儲系統，遺憾的是原有的存儲系統無法滿足大數據時代提出的新要求，亟需新的存儲技術支撐現有業務模式，同時為人工智慧技術在安防領域施展拳腳拓展新的空間。
㈣ 大數據能做什麼
1、提到大數據，先要說下商務智能BI，BI用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。BI作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。 為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
2、把BI看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
3、企業導入BI的優點
1）隨機查詢動態報表
2）隨時隨地掌握指標管理
3）隨時線上分析處理
4）最終用數據協助運營規劃
4、企業導入BI的目的
1）促進企業決策流程：增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。
2）降低整體營運成本：改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。
3）協同組織目標與行動：加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。
5、商業智能的主要功能
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。
BI系統應具有的主要功能：
1）數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。
2）數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。
3）數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。
4）分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。
6、典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。
7、商業智能解決方案廠商
國外著名IT廠商包括微軟、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等，國內著名BI廠商包括BDP商業數據平台、永洪BI等。
㈤ 我國公共安全制度存在的問題及完善措施
一、中國公共安全管理體制存在的問題
雖然中國在公共安全管理領域已經建立了一套比較有特色的管理體制，但這種體制是以分領域、分部門的分散管理為特點的，政府尚未建立統一的專業職能部門對突發公共事件實行專業化管理，而是沿用 「條塊」方式將突發公共事件管理交由相應的職能部門承擔。
1.公共安全管理主體缺失。目前，中國還沒有建立「權威、統一」的應急中心，不同部門管理不同的災害，涉及災害管理的部門多達十幾個，這些「應急中心」無論在管理主體上、執行主體上還是服務內容上，彼此獨立，互不隸屬，自成一體。部分職能部門之間於是相互推脫、互不配合，在需多個職能部門協作的突發公共事件管理中，往往因為配合不默契或相互推脫而失效。
2.管理體系不夠健全。由於中國政府綜合風險管理工作起步較晚，還沒有形成一套成熟的公共安全管理體系，條塊分割嚴重，管理技術也相對落後。在危機應對方面，橫向上是分散管理，按照突發事件的類型由相關部門進行專門管理；縱向上是集中管理，由中央集中統一指揮應急工作，地方予以配合。遇重大危機事件，一般是由中央政府或部門行政領導做決策，組成臨時機構(即災害應對工作組)，缺乏專門機構和完善的應對體系。
3.法律體系不完善而且進程緩慢。近些年來，雖然中國相繼頒布了多個與減災相關的單項法規，但面對緊急狀態，中國仍沒有建立一整套減災法規體系，防災救災相關法律體系的不完善，造成中國公共安全管理中責任不明確，特別是涉及到災害救助、災後重建財政補助、災害保險、災民減免稅等方面還沒有相應的法律法規 ；而且已有的法律法規基本上是單一災種法規，無法實現綜合的防災減災，綜合協調部門沒有明確的法律地位。
4.職能部門和監管之間缺乏良好的協調機制。政府信息系統缺乏，信息收集渠道過窄，信息發布不力，雖然各部門都建立了獨立的災害信息管理系統，但這些系統往往自成體系，難以實現災害信息和減災資源的充分共享和優化配置。媒體部門作用弱化，政府部門間信息溝通嚴重不足的缺陷在公共危機時期暴露不已。
5.綜合危機防範技術薄弱,應急救援能力有限。目前中國對生產安全事故和災害發生機理、識別理論和技術、評價指標體系、危險源的監測監控理論及技術等公共安全技術缺乏系統研究和開發，公共安全綜合管理信息系統仍未完善，資料庫建設較為落後，未能形成全面覆蓋的信息管理技術平台和緊急救護網，缺乏系統和長期規劃，缺乏物資儲備和資金保障機制。專業技能培訓不夠、應急救援人力少、力量分散造成搶險救災專業隊伍實力不強，防災技術、設備、物資和力量處於相互分隔的狀態，救援能力嚴重不足。
6.宣傳教育不夠，公眾危機意識不強，缺乏自救能力。要減少公共安全問題，除了政府與社會的重視，公眾危機意識也急需提高。目前宣傳教育工作主要包括兩個方面：一方面是對廣大群眾的宣傳教育；另一方面是對應急管理工作人員的教育培訓。應急管理工作與其它工作不同，直接關繫到人民的生命財產安全，對工作人員進行培訓，提高各級應急管理人員的能力、水平對加強政府應急管理工作有著重要的意義，但現在這方面的教育基本處於空白狀態。
二、 中國區域綜合公共安全管理體制模式改進對策
在公共安全管理方面，西方發達國家己經摸索出一系列有效的應對模式，比如「強總統、大協調」的美國模式，「大總統、大安全」的俄羅斯模式，「強內閣、大安全」的日本模式等。這些國家在應對公共安全時做法雖然不盡相同，但總的看來都有一些共同的成功經驗，借鑒國外經驗，同時針對中國公共安全管理體制中存在的問題，本文提出新的區域綜合公共安全管理模式，以及改進中國公共安全管理體制的對策。
1.借鑒國外經驗，健全政府公共安全管理組織機構。完備的組織機構是政府對公共安全突發事件進行管理的依託和組織保證，同時也是政府對公共安全突發事件進行預警、決策和溝通的前提。不少發達國家紛紛設置了專門領導、協調公共危機管理的機構，對危機處置的各項事情進行統一安排。本文提出政府公共安全管理組織機構。首先，在中央政府一級建立突發公共事件綜合性常設機構。其次，在地方設立「人員代替部門」的組織模式，即指在不擴大政府現有編制的前提下，在政府綜合性部門中指定專門人員行使突發公共事件管理部門的職能，可以解決因專門機構設置而帶來的機構膨脹和費用增加等問題，同時也解決了地方政府缺少對突發公共事件進行專門管理的職能部門的現實。
2.建立中國區域綜合公共安全管理新模式。在構建政府公共危機管理機制中，必須定位政府職能的界限，劃清政府、社會和公眾個人所承擔的危機風險邊界，建立政府與社會合作互助，共擔風險，共度難關的新機制。這里的社會主要是指國家或政府之外的所有民間組織。本文根據國內外專家在公共安全管理方面經過不斷的理論創新和幾十年經驗積累，以及中國公共安全管理的復雜性，提出中國區域綜合公共安全管理模式(見圖1)，這一模式以「預防為主，防抗救相結合」為方針，在科學減災的指導下，使災區政府、社會和公眾在災前備災、災中應急、災後恢復與重建的減災全過程中，形成一個有機的整體。
3.明確公共安全緊急事務管理流程。正如美國管理學家戴維·奧斯本和特德·蓋布勒所言:政府管理的目的是「使用少量錢預防，而不是花大量錢治療，最有效的危機管理是避免危機與災害的發生。因此，現代政府危機管理的工作重心更傾向於災前防範。本文提出公共安全緊急事務管理流程（見圖2）：注重事前的預防；事後的處理和總結；構建發達的信息管理系統。
4.建立公共安全突發事件應急法制評價制度。在中國現有突發公共事件管理措施中，對於工作人員的職能履行效果評價往往是以突發公共事件責任追究辦法為載體來進行。因此，建立科學合理的突發公共事件應急法制評價制度，從以救助為主的管理方式逐漸轉化到以預防為主的公共安全管理模式，與此同時，對現有應急法律規范進行系統的清理。包括修改法律、進行法律解釋、廢止法律或某些條文等。建立健全公共危機管理信息公開制度、行政徵用制度、行政隔離制度、行政指導制度，以及將「公平補償」作為目標的行政補償制度，包括行政主導型的或積極採用市場機制(例如保險方式)的各種救濟制度等。
5.建設綜合危機防範關鍵技術示範基地，提供人才保障。應針對中國經濟和社會發展現狀、城鄉經濟與社會發展的區域差異，配合行業生產與運行安全建設，開發滿足主要行業的綜合災害危機防範所需關鍵技術，建成若干綜合災害危機防範關鍵技術示範基地，並形成促進這些典型關鍵技術推廣應用的配套政策體系。為此應做好以下幾方面的工作：應從總體上注重突發公共事件管理人員素質的全面提升；應出版一些相關的培訓教材，建立各種分類的培訓機構，對政府的應急部門和人員進行專業培訓；加強「專家庫」和「資源庫」的建設。
6.提高學習能力，增強公眾公共危機意識。首先要建立危機管理教育機制，要樹立公眾的公共危機意識、提高公共危機的處理能力，就必須進行教育機制的改善，對公眾進行專門的危機管理教育。因此，有必要將危機管理教育納入先進的教育體制之內，通過危機意識教育和案例教學，掌握一定自我保護的方法，通過學習，增強危機意識和危機應對的能力。其次是加強公眾的危機意識學習。通過積極開展公共危機管理的科學研究和培訓工作，建立高素質的公共危機管理人員隊伍，為公眾樹立學習榜樣。
參考：中國公共安全問題的現狀、管理、預警和對策
http://www.cfen.com.cn/web/meyw/2010-09/09/content_773002.htm
㈥ 公共安全領域如何與大數據結合
大數據時代，我們必須以創新的理念和思維，從增強採集意識、豐富採集內容、提升採集水平、注重採集實效等方面入手，加強基礎信息採集工作。採集的信息一定要全面，其具體可以分為公安基礎工作數據信息、公安內網共享的數據信息和外部社會信息。當然，不僅要保證信息的全面性，同時也要保證信息的實時性，即採集到的信息必須保證鮮活和及時性;靈活性，即在技術上可以靈活地適應各種渠道的採集工作，包括對未來各種採集計劃的介面支持。
㈦ 大數據時代，我國數據量究竟有多大
從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。