安防行业视频监控系统安全防护与数据分析方案

安防行业视频监控系统安全防护与数据分析方案TOC\o"1-2"\h\u16624第一章：概述 3215151.1行业背景 3166111.2研究目的 310198第二章：视频监控系统安全风险分析 3191332.1系统安全漏洞 3312852.2网络攻击手段 412712.3数据泄露风险 413346第三章：视频监控系统安全防护策略 5101063.1安全防护技术 5157013.1.1加密技术 553253.1.2身份认证技术 5187463.1.3防火墙和入侵检测系统 5106583.1.4安全审计 5176153.2安全防护体系 5240103.2.1硬件安全 5133753.2.2软件安全 6271063.2.3数据安全 616433.2.4网络安全 6325543.3安全防护措施 6219653.3.1设备安全 6193113.3.2系统安全 623893.3.3数据安全 643373.3.4人员安全意识 67461第四章：视频数据加密技术 768134.1加密算法选择 7231444.2加密密钥管理 7223084.3加密功能优化 716012第五章：视频监控系统数据存储与备份 8311505.1存储设备选择 855475.2存储策略制定 8136245.3数据备份与恢复 910478第六章：视频数据挖掘与分析 940716.1数据预处理 9105246.1.1数据清洗 9301556.1.2数据标注 10324556.1.3数据归一化 10120106.2数据挖掘算法 10134856.2.1分类算法 10149946.2.2聚类算法 1057006.2.3关联规则挖掘 10251516.3数据可视化 11111496.3.1柱状图 11103876.3.2饼图 11175736.3.3散点图 1174766.3.4热力图 116824第七章：智能视频分析技术 1193647.1人脸识别技术 11309497.1.1特征提取 11314637.1.2识别算法 11144497.1.3识别效果优化 12132677.2行为识别技术 12270377.2.1行为分类 12175697.2.2行为检测 1286717.2.3行为分析 12217517.3目标跟踪技术 12230787.3.1跟踪算法 12129017.3.2跟踪初始化 12268057.3.3跟踪优化 1325927第八章：视频监控系统安全评估与审计 13151018.1安全评估方法 1366018.1.1风险评估 13222798.1.2安全漏洞扫描 13261388.1.3渗透测试 13106048.2安全审计流程 14325178.2.1审计准备 1430668.2.2审计实施 14139668.2.3审计报告 1447118.3安全改进措施 14154348.3.1完善安全策略 14219638.3.2强化安全措施 1455018.3.3提高安全意识 1431925第九章：视频监控系统安全防护与数据分析案例分析 15131419.1项目背景 15279239.2安全防护方案设计 15326859.2.1需求分析 15159529.2.2安全防护方案 15156839.3数据分析成果 16300259.3.1数据采集 16159439.3.2数据预处理 1684619.3.3数据分析 1619623第十章：未来发展趋势与展望 162624810.1技术发展趋势 161473110.2行业应用前景 171497510.3政策法规完善 17第一章：概述1.1行业背景我国社会经济的快速发展，安防行业在公共安全、交通、金融、教育、医疗等多个领域得到了广泛应用。视频监控系统作为安防行业的重要组成部分，已经深入到人们生活的各个方面。我国视频监控市场规模持续扩大，技术不断进步，产品种类日益丰富。但是视频监控系统的广泛应用，其安全问题日益凸显，如何保证视频监控系统的安全运行成为行业关注的焦点。视频监控系统在提供安全保障的同时也积累了大量数据资源。这些数据资源包含了大量的个人信息、行为记录等敏感信息，对这些数据进行有效管理和分析，不仅有助于提升安防行业的整体水平，还能为决策、社会管理提供有力支持。因此，如何在保障视频监控系统安全的前提下，充分发挥数据资源的价值，成为当前安防行业亟待解决的问题。1.2研究目的本研究旨在针对安防行业视频监控系统安全防护与数据分析的需求，从以下几个方面展开探讨：（1）分析当前视频监控系统安全风险，提出相应的安全防护措施，以降低系统遭受攻击的可能性。（2）探讨视频监控系统数据资源的有效管理和分析方法，为企业和社会提供有价值的数据支持。（3）结合实际案例，分析视频监控系统在安全防护与数据分析方面的成功经验，为安防行业提供借鉴。（4）针对我国视频监控系统安全防护与数据分析的现状，提出针对性的政策建议，推动安防行业健康发展。通过以上研究，旨在为安防行业视频监控系统的安全防护与数据分析提供理论指导和实践参考，为我国安防事业贡献力量。第二章：视频监控系统安全风险分析2.1系统安全漏洞视频监控系统作为安防领域的重要组成部分，其安全性。但是在系统的设计和实现过程中，往往存在一些安全漏洞，这些漏洞可能导致系统被攻击，进而影响整个监控体系的正常运行。系统软件层面存在安全漏洞。由于软件编程过程中可能存在逻辑错误、缓冲区溢出等问题，攻击者可以利用这些漏洞进行攻击，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等。系统硬件层面也存在安全隐患。例如，监控摄像头、录像机等硬件设备可能存在设计缺陷，导致攻击者通过物理接触或远程攻击手段篡改设备，窃取或破坏监控数据。系统配置不当也可能导致安全漏洞。如密码设置过于简单、网络配置不合理、防火墙策略不完善等，这些因素都为攻击者提供了可乘之机。2.2网络攻击手段针对视频监控系统的网络攻击手段多样，以下列举了几种常见的攻击方式：（1）DDoS攻击：分布式拒绝服务攻击，通过控制大量僵尸主机对目标系统发起大量请求，使系统瘫痪。（2）网络钓鱼：攻击者通过伪造监控系统的登录页面，诱使管理员输入用户名和密码，进而获取系统权限。（3）网络扫描：攻击者利用网络扫描工具，对监控系统进行端口扫描、漏洞扫描等，寻找可利用的漏洞。（4）恶意软件攻击：攻击者通过植入恶意软件，如木马、病毒等，窃取或破坏监控数据。（5）拒绝服务攻击：攻击者通过发送大量垃圾数据包，使监控系统无法正常处理请求，导致系统瘫痪。2.3数据泄露风险视频监控系统中的数据泄露风险主要表现在以下几个方面：（1）数据传输过程中的泄露：监控系统在数据传输过程中，可能遭受中间人攻击，导致数据被窃取或篡改。（2）数据存储过程中的泄露：监控数据在存储过程中，可能因存储设备损坏、自然灾害等因素导致数据泄露。（3）数据访问过程中的泄露：监控系统的管理员或操作人员可能因操作不当，导致数据泄露。（4）数据备份过程中的泄露：在数据备份过程中，可能存在备份介质丢失或备份策略不当等问题，导致数据泄露。（5）数据共享过程中的泄露：监控系统中的数据可能需要与其他系统或部门共享，若共享策略不当，可能导致数据泄露。针对上述风险，视频监控系统应采取相应的安全防护措施，保证监控数据的安全。第三章：视频监控系统安全防护策略3.1安全防护技术3.1.1加密技术视频监控系统在传输和存储数据过程中，采用加密技术是保证信息安全的重要手段。加密技术主要包括对称加密、非对称加密和混合加密等。通过对视频数据进行加密，可以有效防止数据被非法获取和篡改。3.1.2身份认证技术身份认证技术是视频监控系统安全防护的关键环节。通过采用用户名、密码、指纹、面部识别等多种认证方式，保证合法用户才能访问系统。还可以设置访问权限，限制用户对特定资源的访问。3.1.3防火墙和入侵检测系统视频监控系统应部署防火墙和入侵检测系统，以防止非法访问和攻击。防火墙可以根据预设的安全策略，对进出系统的数据进行过滤，阻断非法连接。入侵检测系统则实时监控系统的运行状态，发觉并报警异常行为。3.1.4安全审计安全审计是对视频监控系统进行安全检查和评估的过程。通过定期进行安全审计，可以发觉系统的安全隐患，为系统加固提供依据。3.2安全防护体系3.2.1硬件安全视频监控系统的硬件设备应具备一定的安全功能，如采用安全芯片、安全存储设备等。同时硬件设备应具备较强的防破坏能力，如防撬、防拆等。3.2.2软件安全软件安全主要包括操作系统安全、数据库安全、应用程序安全等。操作系统和数据库应采用安全版本，及时更新补丁。应用程序应采用安全编码规范，减少安全漏洞。3.2.3数据安全数据安全是视频监控系统安全防护的核心。应采取数据加密、数据备份、数据恢复等措施，保证数据的完整性、可用性和机密性。3.2.4网络安全视频监控系统应采取网络安全措施，包括网络隔离、访问控制、数据传输加密等。同时要定期进行网络漏洞扫描，发觉并修复安全漏洞。3.3安全防护措施3.3.1设备安全为保证设备安全，应采取以下措施：（1）设备采购时，选择具有良好信誉和安全功能的厂商；（2）设备部署时，遵循安全规范，保证设备物理安全；（3）定期对设备进行检查和维护，发觉异常及时处理。3.3.2系统安全系统安全防护措施包括：（1）采用安全操作系统和数据库；（2）定期更新系统和应用程序补丁；（3）设置合理的用户权限，限制用户对系统的访问；（4）采用防火墙和入侵检测系统，提高系统防御能力。3.3.3数据安全数据安全防护措施包括：（1）对重要数据加密存储和传输；（2）定期备份关键数据；（3）采用安全存储设备，提高数据抗攻击能力；（4）对数据访问进行审计，保证数据安全。3.3.4人员安全意识提高人员安全意识是视频监控系统安全防护的重要环节。应采取以下措施：（1）定期开展安全培训，提高人员安全意识；（2）制定安全管理制度，规范人员行为；（3）对违反安全规定的人员进行处罚，强化安全意识。第四章：视频数据加密技术4.1加密算法选择在视频数据加密过程中，加密算法的选择。目前常见的加密算法有对称加密算法、非对称加密算法和混合加密算法。对称加密算法如AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）和3DES（三重数据加密算法）等，具有加密速度快、易于实现的优势，但密钥分发和管理较为复杂。非对称加密算法如RSA、ECC（椭圆曲线密码体制）等，虽然安全性较高，但加密速度慢，不适合实时视频数据的加密。综合考虑加密速度、安全性和实用性，建议采用混合加密算法。使用对称加密算法对视频数据进行快速加密，保证数据的机密性；利用非对称加密算法对对称加密的密钥进行加密，保证密钥的安全传输。4.2加密密钥管理加密密钥管理是保证视频数据安全的关键环节。密钥管理主要包括密钥、存储、分发、更新和销毁等过程。（1）密钥：采用安全的随机数算法，高强度、难以破解的密钥。（2）密钥存储：采用硬件安全模块（HSM）或加密存储介质，保证密钥的安全存储。（3）密钥分发：通过安全的密钥分发协议，实现加密密钥的安全传输。（4）密钥更新：定期更换加密密钥，降低密钥泄露的风险。（5）密钥销毁：在密钥过期或不再使用时，采用安全的密钥销毁方法，防止密钥泄露。4.3加密功能优化为了保证视频数据加密的实时性和高效性，以下措施可用于优化加密功能：（1）硬件加密：采用硬件加密模块，提高加密速度，减轻CPU负担。（2）并行加密：利用多核处理器，实现并行加密，提高加密效率。（3）加密算法优化：针对视频数据的特点，对加密算法进行优化，提高加密速度。（4）数据压缩：在加密前对视频数据进行压缩，减小数据量，降低加密负担。（5）缓存机制：对加密后的视频数据采用缓存机制，提高数据读取速度。通过以上措施，可以在保证视频数据安全的前提下，提高加密功能，满足安防行业对实时视频数据加密的需求。第五章：视频监控系统数据存储与备份5.1存储设备选择在视频监控系统中，存储设备的选择是保证数据安全、高效存储的关键环节。应根据监控系统的规模、数据量和功能要求，选择合适的存储设备。目前市场上主要有以下几种存储设备：（1）硬盘驱动器（HDD）：适用于中小型监控系统，具有成本较低、容量较大的特点。（2）固态硬盘（SSD）：具有读写速度快、功耗低、耐用性强等优点，适用于对功能要求较高的监控系统。（3）磁盘阵列（RD）：通过将多个硬盘组合成阵列，提高数据存储的可靠性和读写功能。适用于大型监控系统。（4）网络视频录像机（NVR）/数字视频录像机（DVR）：集成度高，便于管理和维护，适用于中小型监控系统。在选择存储设备时，还需考虑设备的接口类型、传输速度、容量等因素，以满足监控系统的需求。5.2存储策略制定为保证视频监控系统数据的安全、完整和可恢复性，需制定合理的存储策略。以下是一些建议：（1）数据分类存储：根据数据的重要性和访问频率，将数据分为不同等级，分别存储在不同的存储设备上。（2）冗余存储：对关键数据进行冗余存储，提高数据的可靠性。可采用RD技术实现硬盘冗余。（3）定期清理：定期清理无用的数据，释放存储空间，提高存储效率。（4）数据加密：对敏感数据进行加密存储，防止数据泄露。（5）存储设备监控：实时监控存储设备的运行状态，及时发觉并处理故障。5.3数据备份与恢复数据备份是保证视频监控系统数据安全的重要手段。以下是一些建议：（1）定期备份：根据数据的重要性和更新频率，制定合理的备份计划，定期进行数据备份。（2）多副本备份：将数据备份到多个存储设备或位置，提高数据恢复的成功率。（3）离线备份：将备份数据存储在离线设备上，防止因网络攻击导致数据丢失。（4）备份验证：定期对备份数据进行验证，保证数据完整性和可恢复性。数据恢复是指在数据丢失或损坏后，通过备份将数据恢复到原始状态的过程。以下是一些建议：（1）快速恢复：在数据丢失后，尽快进行数据恢复，减少损失。（2）按需恢复：根据实际需求，选择恢复部分或全部数据。（3）恢复验证：在数据恢复后，对数据进行验证，保证恢复成功。（4）恢复策略调整：根据恢复经验，调整备份策略，提高数据恢复效果。第六章：视频数据挖掘与分析6.1数据预处理在安防行业视频监控系统中，视频数据挖掘与分析的首要步骤是数据预处理。数据预处理主要包括以下三个方面：6.1.1数据清洗数据清洗是去除视频数据中的噪声、异常值和重复数据的过程。视频数据在传输和存储过程中可能会受到干扰，导致数据质量下降。数据清洗的目的是保证后续数据挖掘和分析的准确性。具体操作包括：去除噪声：通过图像处理技术，如滤波、去噪等，提高视频数据的清晰度。识别并剔除异常值：分析视频数据中的异常行为，如镜头抖动、光照变化等，将其从数据集中剔除。合并重复数据：将具有相同内容或相似性的视频数据合并，以减少数据集的冗余。6.1.2数据标注数据标注是针对视频数据中的关键信息进行标记的过程。标注的内容包括时间、地点、人物、事件等。数据标注有助于后续数据挖掘和分析的准确性，具体操作如下：人工标注：通过专业人员对视频数据进行分析，提取关键信息并进行标注。半自动标注：结合计算机视觉技术，辅助人工标注，提高标注效率。6.1.3数据归一化数据归一化是将视频数据中的不同维度特征进行统一量纲的过程。归一化有助于消除不同特征之间的量纲差异，提高数据挖掘和分析的准确性。常用的归一化方法有：最小最大归一化：将数据缩放到[0,1]区间。Zscore归一化：将数据缩放到均值为0，标准差为1的区间。6.2数据挖掘算法在安防行业视频监控系统中，数据挖掘算法主要用于挖掘视频数据中的有价值信息。以下介绍几种常用的数据挖掘算法：6.2.1分类算法分类算法用于识别视频数据中的特定目标或行为。常见的分类算法有：支持向量机（SVM）：适用于二分类问题，具有较高的分类准确率。决策树：适用于多分类问题，具有较强的可解释性。随机森林：适用于多分类问题，具有较强的泛化能力。6.2.2聚类算法聚类算法用于将视频数据中相似的目标或行为进行分组。常见的聚类算法有：Kmeans：基于距离的聚类算法，适用于数据量较大的场景。层次聚类：基于相似度的聚类算法，适用于数据量较小的场景。密度聚类：基于密度的聚类算法，适用于有噪声的数据集。6.2.3关联规则挖掘关联规则挖掘用于发觉视频数据中的潜在关联关系。常见的关联规则挖掘算法有：Apriori算法：基于频繁项集的关联规则挖掘算法。FPgrowth算法：基于频繁模式增长的关联规则挖掘算法。6.3数据可视化数据可视化是将视频数据挖掘和分析结果以图形或表格的形式呈现出来，便于用户理解和应用。以下介绍几种常用的数据可视化方法：6.3.1柱状图柱状图用于展示不同类别或时间段的视频数据统计结果。通过柱状图，用户可以直观地了解各类目标的数量或行为发生的频率。6.3.2饼图饼图用于展示不同类别或时间段视频数据所占比例。通过饼图，用户可以了解各类目标或行为在整体数据中的分布情况。6.3.3散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。通过散点图，用户可以分析视频数据中不同特征之间的相关性。6.3.4热力图热力图用于展示视频数据在时间和空间上的分布情况。通过热力图，用户可以快速发觉数据中的异常现象或规律。第七章：智能视频分析技术7.1人脸识别技术人脸识别技术是一种基于生物特征识别的技术，主要通过提取视频中人脸图像的特征，与数据库中已知的人脸特征进行比对，从而实现身份识别。以下是人脸识别技术的几个关键方面：7.1.1特征提取特征提取是人脸识别技术的基础，主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取等步骤。其中，特征提取方法有基于几何特征、基于纹理特征和基于深度学习等方法。这些方法各有优缺点，可根据实际应用场景选择合适的特征提取方法。7.1.2识别算法识别算法是人脸识别技术的核心，主要包括基于模板匹配、基于特征匹配和基于深度学习等方法。当前，基于深度学习的方法在人脸识别领域取得了显著的效果，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。7.1.3识别效果优化为提高人脸识别效果，可以从以下几个方面进行优化：增强图像质量、提高特征提取准确性、降低特征维度、优化识别算法等。通过引入多模态识别技术，如结合人脸、虹膜、指纹等多生物特征，进一步提高识别准确性。7.2行为识别技术行为识别技术是指通过对视频中的目标行为进行分析，识别出特定行为的一种技术。以下是行为识别技术的几个关键方面：7.2.1行为分类行为分类是根据目标行为的特点，将其划分为不同的类别。常见的分类方法有基于规则的方法、基于模板匹配的方法和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法在行为识别领域取得了较好的效果。7.2.2行为检测行为检测是在视频中实时检测出特定行为的过程。常用的方法有帧间差分法、光流法、背景减除法等。这些方法各有优缺点，可根据实际应用场景选择合适的方法。7.2.3行为分析行为分析是对检测到的行为进行深入分析，提取出行为特征，从而实现对特定行为的识别。行为分析的方法包括时空特征提取、行为轨迹分析等。7.3目标跟踪技术目标跟踪技术是指对视频中的目标进行实时跟踪，以获取目标的位置、速度等信息。以下是目标跟踪技术的几个关键方面：7.3.1跟踪算法跟踪算法是目标跟踪技术的核心，主要包括基于模板匹配的方法、基于特征匹配的方法和基于深度学习的方法。这些方法在跟踪过程中各有特点，可根据实际应用场景选择合适的方法。7.3.2跟踪初始化跟踪初始化是为跟踪算法提供初始目标位置和状态的过程。常用的初始化方法有基于手动标记的方法、基于目标检测的方法等。7.3.3跟踪优化为提高目标跟踪效果，可以从以下几个方面进行优化：提高跟踪算法的准确性、降低跟踪过程中的误差、增强跟踪算法的抗干扰能力等。结合多传感器数据融合技术，进一步提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。第八章：视频监控系统安全评估与审计8.1安全评估方法视频监控系统的安全评估是保证系统正常运行、防范潜在风险的重要环节。以下是几种常用的安全评估方法：8.1.1风险评估风险评估是对视频监控系统可能面临的安全风险进行识别、分析和评价的过程。主要包括以下步骤：（1）风险识别：通过调查、访谈、系统分析等方法，发觉潜在的安全风险。（2）风险分析：对识别出的风险进行分类、排序，分析风险的可能性和影响程度。（3）风险评价：根据风险的可能性和影响程度，对风险进行量化评价，确定风险等级。8.1.2安全漏洞扫描安全漏洞扫描是对视频监控系统进行全面的安全漏洞检测，发觉系统中存在的安全隐患。主要包括以下步骤：（1）漏洞库更新：定期更新漏洞库，保证扫描结果的准确性。（2）系统扫描：对视频监控系统进行全面的扫描，发觉已知漏洞。（3）漏洞修复：针对发觉的漏洞，采取相应的修复措施。8.1.3渗透测试渗透测试是模拟黑客攻击，对视频监控系统进行实际攻击尝试，以检验系统的安全防护能力。主要包括以下步骤：（1）攻击策划：根据视频监控系统的特点，制定攻击策略。（2）攻击实施：模拟黑客攻击，尝试获取系统权限。（3）攻击分析：分析攻击结果，评估系统的安全防护能力。8.2安全审计流程安全审计是对视频监控系统的安全策略、安全措施和安全事件进行审查的过程。以下是安全审计的基本流程：8.2.1审计准备（1）确定审计目标：明确审计的目的、范围和内容。（2）组建审计团队：组建由专业人员组成的审计团队。（3）收集审计资料：收集与视频监控系统相关的资料，如设计文档、操作手册等。8.2.2审计实施（1）现场审查：对视频监控系统的运行环境、设备配置、网络架构等进行现场审查。（2）资料审查：对收集到的审计资料进行分析，了解系统的安全策略和措施。（3）安全事件审查：对系统中的安全事件进行审查，了解事件的处理过程和结果。8.2.3审计报告（1）编制审计报告：根据审计结果，编制详细的审计报告。（2）报告审批：提交审计报告，等待审批。（3）报告发布：发布审计报告，通报审计结果。8.3安全改进措施针对安全评估和审计过程中发觉的问题，以下是一些建议的安全改进措施：8.3.1完善安全策略（1）制定全面的安全策略，包括网络安全、设备安全、数据安全等方面。（2）定期对安全策略进行评估和修订，保证其与实际情况相符。8.3.2强化安全措施（1）加强网络安全防护，如设置防火墙、入侵检测系统等。（2）提高设备安全功能，如使用加密通信、定期更新固件等。（3）加强数据安全保护，如采用加密存储、访问控制等。8.3.3提高安全意识（1）加强员工安全意识培训，提高对安全风险的识别和应对能力。（2）建立健全的安全管理制度，保证安全措施的落实。（3）定期开展安全演练，提高应对突发安全事件的能力。第九章：视频监控系统安全防护与数据分析案例分析9.1项目背景我国经济的快速发展，安防行业得到了广泛关注。视频监控系统作为安防领域的重要组成部分，其安全性及数据分析能力成为衡量项目成功与否的关键因素。本项目旨在对一个大型商业综合体视频监控系统进行安全防护与数据分析，以保证系统的正常运行，提高安全管理水平。9.2安全防护方案设计9.2.1需求分析本项目涉及的视频监控系统包括前端摄像头、传输网络、存储设备、监控中心等组成部分。在安全防护方案设计过程中，主要考虑以下需求：（1）保证前端摄像头数据传输的安全性；（2）防止数据在传输过程中被篡改或窃取；（3）保护存储设备中的数据不被非法访问；（4）提高监控中心的安全防护能力。9.2.2安全防护方案（1）前端摄像头安全防护前端摄像头采用加密通信技术，保证数据在传输过程中不被窃取。同时对摄像头进行身份认证，防止非法接入。（2）传输网络安全防护传输网络采用VPN技术，对数据传输进行加密，保证数据安全。设置防火墙和入侵检测系统，防止非法访问和攻击。（3）存储设备安全防护存储设备采用加密存储技术，保证数据不被非法访问。同时对存储设备进行定期检查和维护，防止硬件故障导致数据丢失。（4）监控中心安全防护监控中心设置权限管理系统，对操作人员实行分级授权。对监控中心服务器进行安全加固，提高其安全防护能力。9.3数据分析成果9.3.1数据采集本项目涉及的视频监控系统共采集了1000多个摄像头的数据，包括图像、音频、时间戳等信息。通过对这些数据进行采集，为后续分析提供了丰富的数据来源。9.3.2数据预处理对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。预处理后的数据具有更好的可用性和准确性，为后续分析提供了可靠的基础。9.3.3数据分析（1）异常行为检测通过对视频监控系统中的图像数据进行深度学习分析，实现了异常行为检测功能。该功能可自动识别打架斗殴、非法入侵等异常行为，并实时报警。（2）人流统