【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频监控数据存储，具体涉及基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法。
技术介绍
1、在当今数字化浪潮席卷全球的时代背景下，视频监控系统已然成为维护社会安全、保障生产运营、助力城市管理等诸多领域不可或缺的关键基础设施。从繁华都市的街头巷尾、商业中心，到各类企事业单位的园区、厂房，再到交通枢纽、住宅小区等，监控摄像头如同敏锐的“电子眼”，24小时不间断地捕捉着海量视频数据，为安防决策、事件追溯、日常管理等提供着直观且有力的依据，因此，一种基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法应运而生。
2、现有技术如公告号为：cn114301904a的专利技术申请专利公开的大数据集群的监控方法、装置、监控系统及可读存储介质，所述方法包括：获取大数据集群中各节点的运行数据，并对各所述节点的运行数据进行分析，确定各所述节点中是否存在异常节点；若各所述节点中存在异常节点，则确定各所述异常节点的异常等级；根据各所述异常节点的所述异常等级和各所述异常节点的运行数据，对所述大数据集群进行异常监控。本专利技术由各节点的运行数据分析出潜在故障的异常节点，并根据其异常等级和运行数据，对大数据集群进行异常监控，及时对异常节点进行运维处理，有利于大数据集群的有效运行。
3、针对上述方案，本申请的专利技术人发现上述技术至少存在如下技术问题：1、现有技术大多采用统一标准的安全防护策略，未充分考虑不同区域、监控设备所涉及数据的独特性。，在城市繁华商业区与偏远郊区的监控数据处理上，一视同仁地运用相同加密强度与访问控制机制。繁华商业区人员密
4、2、现有技术倾向于平均分配存储、算力与安全防护资源，未依据数据风险等级进行差异化配置。这导致高价值、高风险数据块在关键时刻得不到充足资源支持，处理复杂任务(如实时智能分析、紧急事件回溯)时效率低下；而低风险数据过度占用资源，造成资源闲置浪费，整体安防系统运行成本升高却成效不佳。资源错配隐患：由于未能精准洞察数据特性，常出现资源错配现象。如将宝贵的高性能存储介质用于存储低时效性、低敏感度的数据，而对实时性要求极高、关联重大安全事件的数据块却使用低速存储设备，严重影响数据读写速度与应急处理效率，延误安防决策时机。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，包括：步骤一、数据参数的分析：获取当前周期目标地区各区域中各监控设备对应的区域重要性参数、数据敏感性参数和数据时效性参数，进而分析得到各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值、数据敏感性评估值和数据时效性评估值。
3、步骤二、数据安全重要性系数的获取：根据各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值、数据敏感性评估值和数据时效性评估值，分析得到各区域中各监控设备对应的数据安全重要性系数，进而对各区域中各监控设备进行安全等级分类，并将各区域中同安全等级对应的各监控设备划分至对应区域节点中同一安全等级数据块中。
4、步骤三、数据块资源策略的分析：获取当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的事件关联率、数据互补率和数据量大小，分析得到当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的数据风险关联系数，进而对当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的资源分配策略进行分析。
5、步骤四、区域节点加密方案的分析：获取当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的数据量比例，进而对当前周期各区域节点对应的加密方案进行分析。
6、优选地，所述区域重要性参数包括犯罪率、人员密度和各固定资产价值等级对应的数量，数据敏感性参数包括可识别个人身份信息比例、各类别隐私信息对应的数量、各等级军事设施对应的数量和各类别机关单位对应的数量，数据时效性参数包括事件响应要求时长、业务活动频率和数据更新需要频率。
7、优选地，所述分析得到各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值、数据敏感性评估值和数据时效性评估值，具体分析过程如下：q1、将各区域中各监控设备对应的犯罪率、人员密度和各固定资产价值等级对应的数量输入至植物电信号评估值分析模型中，输出各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值。
8、q2、将各区域中各监控设备对应的可识别个人身份信息比例、各类别隐私信息对应的数量、各等级军事设施对应的数量和各类别机关单位对应的数量输入至植物电信号评估值分析模型中，输出各区域中各监控设备对应的数据敏感性评估值。
9、q3、将各区域中各监控设备对应的事件响应要求时长、业务活动频率和数据更新需要频率输入至植物电信号评估值分析模型中，输出各区域中各监控设备对应的数据时效性评估值。
10、优选地，所述对各区域中各监控设备进行安全等级分类，具体分类过程如下：将各区域中各监控设备对应的数据安全重要性系数与数据库中各安全等级对应的数据安全重要性系数区间进行对比，若某区域中某监控设备对应的数据安全重要性系数位于数据库中某安全等级对应的数据安全重要性系数区间内，则将数据库中该安全等级记为该区域中该监控设备进行安全等级，以此方式，对各区域中各监控设备进行安全等级分类，并将各区域中同安全等级对应的各监控设备划分至对应区域节点中同一安全等级数据块中。
11、优选地，所述对当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的资源分配策略进行分析，具体分析过程如下：w1、基于系数的优先级排序：当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的数据风险关联系数进行从高到低的排序，将数据风险关联系数排名前10％的各区域节点中各安全等级数据块列为高优先级，为高风险关联系数的数据块分配更多的区块链存储空间，优先扩容其所在节点的存储容量，对于排名前10％的高风险数据块，额外增加50％的存储配额，同时，将高风险数据块存储在可靠性更高的存储介质上，在区块链节点的算力分配上，向高风险数据块倾斜，对于高风险数据块，加强安全防护措施，增加防火墙规则的精细度，部署更高级的入侵检测系统和入侵防范系统，加大加密强度，采用更长密钥长度的加密算法，同时，增加密钥管理的复杂性，定期更新密钥，降低密钥泄露风险。
12、w2、在完成高优先级前10％数据块的筛选后，将接下来的数据风险关联系数排名处于10％-50％区间的各区域节点中各安全等级数据块划定为中优先级范畴，在区块链管理系统中，为这些数据块添加中优先级标识，采用弹性存储分配方案。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述区域重要性参数包括犯罪率、人员密度和各固定资产价值等级对应的数量，数据敏感性参数包括可识别个人身份信息比例、各类别隐私信息对应的数量、各等级军事设施对应的数量和各类别机关单位对应的数量，数据时效性参数包括事件响应要求时长、业务活动频率和数据更新需要频率。
3.如权利要求2所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述分析得到各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值、数据敏感性评估值和数据时效性评估值，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述分析得到各区域中各监控设备对应的数据安全重要性系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述对各区域中各监控设备进行安全等级分类，具体分类过程如下：
6.如权利要求5所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存
7.如权利要求6所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述对当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的资源分配策略进行分析，具体分析过程如下：
8.如权利要求7所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述获取当前周期各区域节点中各安全等级数据块对应的数据量比例，具体获取过程如下：
9.如权利要求8所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述对当前周期各区域节点对应的加密方案进行分析，具体分析过程如下：
...【技术特征摘要】
1.基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述区域重要性参数包括犯罪率、人员密度和各固定资产价值等级对应的数量，数据敏感性参数包括可识别个人身份信息比例、各类别隐私信息对应的数量、各等级军事设施对应的数量和各类别机关单位对应的数量，数据时效性参数包括事件响应要求时长、业务活动频率和数据更新需要频率。
3.如权利要求2所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述分析得到各区域中各监控设备对应的区域重要性评估值、数据敏感性评估值和数据时效性评估值，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的基于区块链技术的视频监控数据安全存储方法，其特征在于，所述分析得到各区域中各监控设备对应的数据安全重要性系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓子龙，程芳，陈磊，杨春晖，洪世祥，田斌，
申请(专利权)人：安庆职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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