随着高科技的快速发展，公安部门可以更快地利用智能技术破获案件，以人脸识别为代表的身份识别方式也方便了我们的生活。这就要求安全企业把用户利益放在首位，加强相关技术的研发和管理，定期升级产品固件，控制风险。在数据安全受到广泛关注的情况下，发展的关键是依靠强大的技术实力不断加强网络安全保护。
安全是一个广泛的主题，涉及许多不同的区域（物理设备、网络、系统平台、应用程序等），每个区域都有相关的风险、威胁和解决方案。网络视频监控系统中的安全因素主要包括操作系统、用户信息、应用软件和网络的安全。
主流技术
行业内网络安全保护的主流技术包括SSL安全认证技术，MPLS虚拟专用网络、防火墙系统等SSL即避孕套接层协议，是指使用公钥和私钥技术组合的安全网络通信协议。SSL协议是网景公司(Netscape)推出的基于WEB应用安全协议，SSL协议指定了应用程序协议(如协议)Http、Telenet、NMTP和FTP等)和TCP/IP为协议提供数据安全分层机制TCP/IP连接提供数据加密、服务器认证、信息完整性和可选客户机认证，主要用于提高应用程序之间数据的安全性，加密和隐藏传输的数据，确保数据在传输过程中不变化，即数据的完整性。
MPLS虚拟专用网络每个IP将固定长度固定长度的标签，并根据标签值转发数据包。MPLS它实际上是一种隧道技术，所以用它来建立它虚拟专用网络隧道简单高效。MPLS虚拟专用网络采用路由隔离、地址隔离、信息隐藏等多种手段，提供抗攻击、标记欺骗的手段。
防火墙产品一般通过包装过滤技术、代理服务技术、网络地址转换技术等保证系统安全。
应用人工智能技术
近年来，随着人工智能技术的实施，网络安全中的人工智能市场也在增长。
网络安全AI技术主要包括机器学习、自然语言处理、情境感知计算等。安全应用主要针对应用程序安全、端点安全、云安全、网络安全等。
主要应用包括数据丢失预防、统一威胁管理、加密、身份和访问管理、风险和合规管理、病毒预防/恶意软件、侵权检测/预防系统、分布式拒绝服务缓解、安全信息和事件管理、威胁、欺诈检测等。
事实上，利用人工智能技术来对抗安全行业的安全挑战已经成为一种趋势。如身份认证识别、异常检测等。近年来，越来越多的无监督学习被用于异常检测。数据降低维度可以减少数据向量的维度，消除冗余信息，提高识别精度，进一步探索数据内部的基本特征。相关规则学习可以通过学习源数据找到行为集合和异常状态的潜在相关信息。通过基于概率分布和频率的聚类算法，最终可以区分正常行为和异常行为。这一系列的机器学习算法使网络安全的异常检测应用更加成熟。
区块链技术
区块链是信息技术领域的一个术语。本质上，它是一个存储在数据或信息中的共享数据库“不可伪造”、“全程留痕”、“可以追溯”、“公开透明”、“集体维护”其他特征。基于这些特点，区块链技术奠定了坚实的基础“信任”创造可靠的基础"“合作”机制，具有广阔的运用前景。
区块链分散、数据篡改、永久可追溯性等特点，可以通过整个网络分布会计、自由公证，建立共识数据库，重建数据市场主体关系，最终实现数据制造商、数据用户和数据垄断，使安全数据信息在短时间内发挥更大的作用。
安全是区块链技术的另一个主要特点。主要体现在两个方面：一是分布式存储架构，节点多，数据存储安全性高；二是防篡改和分散设计，难以不按规则修改数据。对于安全，区块链可以颠覆性地解决当今安全产品开发面临的一些关键问题，为智能家居、智能交通、智能城市等经典安全应用场景带来更广阔的想象空间。