随着国家经济的发展，金融银行业的规模和发展速度呈持续增长的态势，而安保形势也随之不断呈现新的变化和挑战，构建更加科学完备的安防体系刻不容缓。

随着银行业务发展的深度和广度不断扩张，机构、人员、安防设备、管理制度不断增长，银行安保的责任愈加重大。

面对这样的新常态，内控、外控、业务流程、服务内容都要兼顾，防范范围、防范重点，防范要素不断增加，而银行传统的安防管理模式已经越来越无法适应新形势下银行业安保工作发展的需要，安全防范向广度和深度的发展遭遇传统安防技术和管理模式的瓶颈，急需提升和突破。

具体来说，银行安防私有以下应用思路：

(1) 银行大规模联网

面对全国级别的银行联网规模，面对监控、报警、门禁、智能分析、ATM防护仓、枪弹柜、电梯控制系统、考勤、巡更、闸机、广告屏等等众多接近物联网级别的系统和设备，常规服务器所需要的处理能力无法轻松胜任，物理机之间的数据调配、访问也将阻碍用户体验和效率的提升。而云平台中的高性能云计算物理机可采用虚拟化技术实现弹性供给、灵活调度和动态计量分配,能很好的适应全国级大规模联网。

(2) 大数据处理

大规模安防联网必然是海量信息数据的产生和汇聚，这些数据中有些是合规的、正常工作的数据，而有些则是风险性的、预警性的、报警性的重要数据，这些数据的判断甄别如果单靠人工来处理则是无法想像且无法完成的，而云平台中的高性能云计算物理机具有常规服务器不具备的大数据处理能力，能很好的将这些海量数据快速处理。

(3) 大数据云存储

经过云平台大量处理过后的重要数据需要在联网中心长时间、高安全性的保存，快速的搜索、访问，传统存储方案采用的是线性存储，人机交互程度较低，与设备耦合程度过高。而采用云存储方案后，数据的存储是在云平台管理软件的统一调配下进行分配、存储和管理，为用户提供统一访问接口，同时云存储常见有多副本或纠删码等方式，可根据银行用户的投资、冗余程度、存储时长等综合因素进行考虑，具有较好的数据安全性和扩展性。

(4) 高可用性、高安全性

安防云平台具备较好的高可用性和安全性，多台云计算、云存储物理机组成的云平台集群中，当其中某一台发生宕机时，系统和业务数据可自动迁移至其他机上运行，而不会造成系统的瘫痪和数据的丢失(包括视频数据)，确保银行联网监控中心的系统运行安全。

(5) 业务应用、数据挖掘

依托银行安防私有云平台，可在基础之上构建与银行业发展相配套的安防资产管理、业务反欺诈管理、智能大数据分析、安保自动化决策、内控流程管理、风险流程管理等制度，可利用云计算技术和大数据处理技术进行基于安防、制度、管理等工作中的有序过程与随机过程分析，常态分析与异常情况预警，对重要及需要关注的人、物、事件甄别与标记，状态、风险评估、事件预警，充分整合集成各种安防资源，挖掘数据的内在联系，发现有用的数据，形成数据价值链条，为银行业的安保乃至信息化管理工作保驾护航。

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