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當特斯拉上海超級工廠監控視頻數據泄露沖上熱搜，圈外人激情討論，圈內人喜憂參雜。
憂于如此視頻安全問題，業內實屬普遍。
宇視網安總工周欣如指出，特斯拉工廠的數據泄露主要因攝像頭連接了互聯網但并未做相關的安全防護，黑客的方法也并不復雜：通過“超級管理員”賬戶獲得了Verkada的訪問權限。
某位聲稱享有信譽的黑客Tillie Kottmann的言論也證實了這一點。
“數據泄露是由一個國際黑客團體實施的，目的是展示那些視頻監控系統可以輕松地入侵的地方，而他們這樣做是出于娛樂目的。”
說者本無惡意，聽者略嗅挑釁，因其揭開了視頻監控網絡安全的遮羞布：全球超級企業尚未如此，更何況萬千中小企業。
喜于視頻監控安全數次出圈，也許能讓這個居于角落的現象，得到它應有的重視。
某安全界前輩曾對雷鋒網提到，數據、隱私泄露并不是AI之后存在的，AI之后，黑客可遠程操作，方便快捷，數據獲取成本更低，范圍更廣，危害也更大。
但在AI逐漸規模化落地后，硬件的鋪陳并未讓市場更加成熟，安全依然未能走向聚光燈下。
視頻網絡安全，值得一個C位。
在圈外人震驚、戲謔、譴責之余，我們或許更應該停下來討論，如何真正保護視頻網絡安全。
首先要明白一點，視頻監控的安全至關重要。
深信服行業解決方案資深專家黃智林指出，在平安城市、雪亮工程、天網工程建設之下，視頻接入網絡幾乎覆蓋城市所有區域。
數量龐大的前端設備，管控措施并不到位。
在此基礎上收集到的海量城市數據（人臉、車牌、行蹤），無論是視頻數據后端的存儲、共享還是調閱，幾乎沒有基礎安全設施，數據泄露問題嚴重。
公安專網與物聯網、政務網、公安信息網等存在諸多互聯，這張無死角、全覆蓋的網絡，與其他網絡互聯互通時，控制權尤為重要。
“視頻監控網絡的頭號威脅，是網絡攻擊戰，攻擊強度、滲透深度也會不斷地增強。”
受攻擊后，視頻數據泄露、監控區域成為盲區、失去敏感數據控制權將接踵而至。
但一直以來，視頻監控的網絡安全并未得到應有的重視。
中國政府是有全世界對新技術最包容的國家政府，先引入，再在實踐中改進，在過去70年中大體如一。
重建設，輕安全，是十三五建設中的安防領域面臨的處境。
以往視頻監控建設中，大多應用先行、網絡為后。
首先保障系統的業務可行，其次是系統的安全性，甚至沒有“其次”。
也因此，缺乏體系化地規劃、部署網絡安全，缺乏系統地培養安全管理人才，缺乏視頻接入網絡流程和制度。
信息化和網絡安全發展脫節。
“從政策上看，等級保護1.0是2014年才推出，直到2019年等保2.0推出，才起到關鍵作用，全行業、全業界才開始真正進行到位的建設和監管力度。”
奇安信華南區技術總監張雄強調，網絡安全的建設一直滯后于信息化建設。
兩者的脫節，不僅在技術層面，還在體系化、建設思路、戰略性等層面。
脫節的視頻網絡安全存在哪些風險？
在2017年物聯網安全研究報告中，就已經發現物聯網的設備暴露在互聯網之下，普遍存在被攻擊、被利用的風險。其中，路由器和安防設備暴露的數量最多。
2019年的物聯網安全事件中，主要是三類：漏洞和弱口令、準入控制乏力、應用監管不足。
宇視安全&網絡解決方案總工王連朝告訴AI掘金志，其中有一半是漏洞和弱密碼造成的。漏洞和弱密碼使得設備很容易被控制、被利用，從而造成信息泄露，或引發DDOS攻擊。
而造成產品本身安全不足的原因有二：
組織管理不足，設計之初未曾考慮安全設計，未曾建立漏洞發現、修復、響應機制等，導致后期難以修復。
技術防范手段不足，存在弱口令，預留后門，或者軟件開發本身不規范，缺失認證機制、數據明文傳輸等。
換句話說，漏洞和弱口令風險說明一個問題：安防產品自身的可靠性是系統安全的根基。
如果自身的安全性得不到保障，僅通過外部防護，很難做到完全的安全。
除弱口令和漏洞的風險外，在整個安防系統建設中，缺乏設備的準入控制。IT系統較成熟，準入控制考慮得較周全，業界對IT系統的黑客攻擊、網絡風險的暴露認識更深刻。
但是行業對安防系統中的安全問題普遍認識不足。
正如2018年，某地的交警處罰系統被黑客侵入，造成了非法銷分，原因正式安防系統進行設備準入控制。
安全是三分技術、七分管理。
應用監管不足，視頻信息容易被內部人員泄露。
無論是安防系統的個人使用者還是主管方，對此意識都比較缺乏。
“安防系統從前端接入區到數據匯聚區再到核心應用區，從數據產生、傳輸、存儲、應用、管理等，多個維度每一個環節都存在非常突出的安全問題。”周欣如強調。
360視覺曾對市面上的人臉識別設備測試，發現70-80%沒有任何安全防護，基本處于裸奔狀態。
“攻擊它們甚至不需要黑客，一個網絡工程師就能通過wifi、藍牙或者網線等方式遠程接入端口，除了拷貝數據，還能植入一個定向傳輸的木馬，自動傳輸數據。”360視覺科技CEO邱召強表示。
在360視覺看來，安全并非只針對軟件，而是整個系統，具體在四個方面：
硬件終端、硬件與服務器的連接和傳輸、管理平臺、應用。
在一切皆可編程的AI時代，各種智能終端技術越新，漏洞越多。
凡是人編的程序，每千行代碼中中就有約4-6個漏洞。
這些漏洞往往是網絡安全的命門，極易被攻擊。
智能硬件中，具備算力的終端中除了操作系統，還會用到大量的電子元器件，比如當內存的算法明文保存，黑客就可遠程登錄，調式硬件，內存條芯片接口就能成為被攻擊的入口。
云管端管邊的物聯網架構造就了萬物互聯的美好設想，但卻忽略了智能硬件在與服務器或云連接與傳輸過程中，黑客可以通多如網絡截取數據包的方式，破解數據包中的所有內容。
在管理平臺中，黑客同樣可以通過軟件的反編譯查看到軟件漏洞并侵入。
萬物互聯的同時，也拉長了網絡攻擊的指數和戰線，單點防護難以保護整個網絡。
物聯網的打通，模糊了虛擬和現實的邊界，虛擬世界中的漏洞可能給物理世界帶來巨大的災難。
正如一輛無人駕駛汽車出現一個安全漏洞，在高速公路上突然停車，會造成車毀人亡的慘案。
紫光華智認為，視頻網絡安全主要在三大層面：
海量攝像機處于裸奔狀態，異構終端私接、仿冒，無法阻斷。
通俗講，就是私接、仿冒“控不住”，未知設備接入網絡“管不了”，設備身份“不知道”。
AI時代下視頻圖像的價值更高，敏感數據易被盜用泄密。
比如公安行業擁有八大數據庫，涉及全國人口基本信息、駕駛人、警員、在逃人員、違法犯罪人員、被盜汽車、安全重點單位等等信息資源庫。
除結構化數據外，據統計，來自外部海量增長的社會數據中，公安機關掌握的數據中95%為視頻圖像等非結構化數據，97%的數據為公安物聯網數據。
而這些數據，可輕易通過盜取錄像、抓圖導出、截屏、錄屏、外發等各種方式泄密。
視圖數據共享時安全不可控，數據泄密，無法溯源。
在大數據時代，行業上下致力于消除數據孤島，但共享數據時，難以保護所涉人員隱私、名譽安全，視圖外泄后更難以溯源、定責。
To G市場的網絡安全中，安防企業所占份額極小，玩家以傳統信息安全廠家為主。
視頻物聯的發展，視頻安全需求劇增，唯有深入視頻業務的企業才能做出更貼合的視頻保護方案。
即使養在深閨無人知，深諳安全之要的視覺企業們似乎從未放棄過修建視頻安全的圍墻。
整個安防系統中的風險來自感知層、傳輸層、管理層和應用層4大方面。
感知層
感知層，前端攝像機部署廣泛、數量巨多。在物理接入上，首先需考慮防拆設計，防止設備被替換或竊取，其次是傳統設備的調試接口，建議屏蔽、隱藏或去除，容易給非法人員可乘之機。
網絡接入上，宇視增加了PON口接入，這種光纖接入和傳輸方式，可以防止電口私接、偵聽。物理層外，整個終端設備安全也應考慮。
攝像機其實是弱功能系統，需要檢查它是否存在弱口令、端口信息、協議信息、CPU占用情況等，實時記錄并上傳，及時發現終端設備的安全狀態。
終端的另一個關鍵，就是視頻數據安全。
攝像頭系統中的標準協議，對視頻的保護規定不足，完全以明文狀態在網絡中傳輸，數據容易被截取。而一般的視頻數據安全保護方案有兩種。
一是對數據全部進行加密，信令、數據、傳輸協議，經過加解密設備直接進行加密。但必須要成對地配置加解密設備，另外它導致數據很難識別，成本相對較高。
二是通道加密，但因數據都封裝在通道內，導致通用的網絡流量分析工具難做到安全的分析，無法準確的判斷實際網絡中的真實狀態。
宇視采用的視頻加密方案，可以正常的信令交互，在交互的情況下不影響系統的兼容性，即使視頻數據被非法獲取，只有在合法的解碼端才可正常觀看，仍然可以保證其安全。
傳輸層
市場上有多種傳輸層方案，各有優劣，完全適合安防的方案并不多。
比如信息系統相對成熟，但物理網或安防系統中，攝像頭與PC機等終端設備不同，不能主動連接、配置密碼，攝像頭相當于啞終端。
再比如掃描檢測方案，需要先掃描再人工判定合法性與非法性，效率和安全性較弱。
宇視認為，物聯網的安全準入方案更加適合安防系統。
除了實現防火墻方案中對IP、MAC及端口綁定之外，還可進行應用的感知，識別安防的接入協議，感知設備的狀態，且與檢測異常等信息相配合，實時防控得以實現，且支持旁掛、串接，防護手段更加豐富。
跨互聯網或廣域網接入，主要是保證傳輸的安全性，且需要對整體的網絡、系統和結構適配。
基于此，行業內以VPN方案和ALG網關為主。
前者可實現安全傳輸，但涉及到IP地址沖突或系統的改造，靈活度低，后者兼容性差，且明文傳輸，安全性差。
宇視推出了UNP方案，同時滿足了方便部署、安全性高和視頻跨網設計的需求，且針對安防系統里的協議做了適配，保證了一定的安全性。
管理平臺安全防護在主機層，宇視通過多機備份，比如雙機或一對多備份的快速切換，保證應用服務安全。
在數據存儲上，則使用多級備份、多陣列存儲等，另外支持流量中斷的及時備份，另外使用了安全塊存儲。
“安全塊存儲是我們的創新，它是基于視頻流/塊的存儲技術，因為它的關鍵信息是獨立存放的，即使獲取到硬盤也無法直接拷貝出數據。”王連朝表示。
用戶管理安全許多重要信息泄漏于用戶側，宇視在用戶側做事前、事中、事后三個階段的安全管理。
事前防御，在用戶終端接入系統前做準入判斷；
事中控制，定義授權范圍，即對用戶的一些操作做授權或者管控；
事后審計，對所有操作做日志審計。
從安全界到CV 圈，從網絡安全把關人到 AI 落地踐行者，進軍人臉識別的360視覺發出了“如果智能不以安全為基礎，還不如不智能”的聲音。
360所有的產品、所有的平臺，都在360安全大腦防護體系之內。
數字世界的安全是動態的、持續的、長久的，而非階段性、事件性，所有一時興起、一蹴而就的“安全”，都無法適得其所。
360安全大腦，正是基于一個不間斷的動態安全機制構建。
在此機制下，用戶可以成為“危險”的知情人，知曉出現的漏洞類型、未來可能受到何種攻擊、受到攻擊后快速應急和反應方式等等。
在硬件的安全加固上，360先是在智能識別終端上集成硬件安全加固芯片，將人臉識別的算法和計算模型全部固化到硬件安全芯片之中，確保不被攻擊。
而后又通過對核心文件的代碼、邏輯結構等的混淆，防止黑客的反編譯攻擊，保護核心代碼和核心函數的運行邏輯不被發現，降低后續高級攻擊風險。
對人臉識別系統中的控制終端而言，防護措施應該覆蓋主流操作系統，確保對不同平臺用戶的數據和設備安全。
代碼加固，應用程序也是重點防控環節。除了只允許安裝具有360安全簽名許可的應用程序，保證其完整性和來源的合法性外，還對其進行權限管理，所有的應用程序都需經過360 APP加固和滲透測試。
在應用程序上，防反調試、防惡意代碼篡改、防反編譯、防游戲外掛、防二次打包，防破解、防支付鏈接，廣告篡改、防用戶隱私泄露，降低漏洞被他人利用的風險。
上文提到的傳輸過程，也是黑客入侵的渠道，360視覺采用SSL/TLS加密傳輸方式，多種網絡認證方式，滿足不同安全級別需求。密鑰安全是業務安全的基礎。
360視覺全程都采用了獨創的密鑰白盒技術，已經應用于90%的政府和銀行，它破除傳統硬件的限制，確保傳輸收到安全加密保護，以軟件形態解決在不安全環境中密鑰安全存儲的問題。
紫光華智則從水印、視圖加密、隱私遮擋等環節入手。
一手通過顯性水印警示威懾，正常觀看同時有效降低信息泄露風險。一手通過隱性水印有效追溯泄密的相關人員，并進行責任判定。動態隱私遮擋在確保敏感數據的合法最小訪問，保護個人隱私信息，降低敏感信息泄露的風險。
有人以低價產品換數據，以廉價缺乏安全的產品換利益，就有人以日夜技術磨練換口碑，以底線扶正行業的船桅。
而以上，只是部分企業的縮影，更多的視覺企業在角落，為視頻網絡安全厲兵秣馬。
“但我們應該意識到，業務在不斷變化，視頻網安全一定是威脅和風險長期共存，這是一個常態。”
在黃智林看來，整個視頻監控網絡必須要保證不因網絡攻擊而導致視頻監控無用，也不因網絡攻擊導致畫面被監視或者被竊取。
威脅長存中，數字化轉型汽笛聲已響徹云霄。
智慧交通、智慧物流、智慧社區、 智慧港口、智慧醫療、智慧警務......場景化蔓延，無處不智慧。
在云霄之下，是安全隱患的轟鳴，你甚至無法想象，沒有安全保駕護航的世界如何智慧。
智慧醫療，手術中會危及患者生命；自動駕駛，被黑客控制會車毀人亡；智慧水務，黑客更改程序增加水消毒的某個成分，整個城市的用水將影響。
“重建設，輕安全的現象會在2021年開始完全改善。”周欣如語氣里帶著喜悅。
發改委、中央綜治辦、公安部等九部委聯合下發996號文，要求加強公共安全視頻監控聯網建設和應用，提出到2020年，實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”的公共安全視頻監控建設聯網應用。
十四五規劃中，網絡安全高頻出現，多個安全法規以及視頻監控相關的安全法律法規將相繼落地執行。
顯而易見，安防領域的網絡安全已得到空前高度的重視。
不管世界對安全重視與否，依賴與否，安全的本質使命未曾改變。
AI視覺，潤物無聲走進這個世界，人們從好奇，到不以為然，到接受，到習以為常。
它帶來了便捷、安全和智能，也會帶來不確定和潛在危害。
但AI視覺技術本身，不是原罪；視覺企業，也不應成為眾矢之的。
技術永遠只是產業中的一環，沒有哪個技術能獨立于政策、環境、標準、市場、用戶而存在。
而當企業們日夜鍛造安全能力，殫精竭慮修建安全圍墻時，我們可以做的，就是多一點寬容，多一點期待。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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