征求意見稿-計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)技術規(guī)范

1T/UNPXXX-XXXX計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)技術規(guī)范本文件規(guī)定了計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)的術語和定義、基本要求、性能要求、系統(tǒng)架構(gòu)、功能要求、安全要求、測試與運行維護。本文件適用于計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)的設計、開發(fā)、測試、部署與維護。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T8567計算機軟件文檔編制規(guī)范GB/T16680系統(tǒng)與軟件工程用戶文檔的管理者要求GB/T20270信息安全技術網(wǎng)絡基礎安全技術要求GB/T20988信息安全技術信息系統(tǒng)災難恢復規(guī)范GB/T22239信息安全技術網(wǎng)絡安全等級保護基本要求GB/T22240信息安全技術網(wǎng)絡安全等級保護定級指南GB/T28035軟件系統(tǒng)驗收規(guī)范GA/T708信息安全技術信息系統(tǒng)安全等級保護體系框架3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.1計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)computervisiondevelopmentinferencesystem一種集成數(shù)據(jù)處理、模型訓練、算法開發(fā)與推理應用功能，旨在實現(xiàn)計算機視覺任務從數(shù)據(jù)到模型部署全流程自動化與智能化的軟件系統(tǒng)。3.2數(shù)據(jù)標注dataannotation對計算機視覺數(shù)據(jù)（如圖像、視頻）中的目標對象進行標記、分類或繪制邊界框等操作，為模型訓練提供有監(jiān)督學習的樣本標簽，標注方式包括人工標注、基于深度學習模型的智能標注以及兩者結(jié)合的半自動化標注。3.3異構(gòu)算法開發(fā)heterogeneousalgorithmdevelopment在計算機視覺開發(fā)推理系統(tǒng)中，針對不同硬件架構(gòu)（如CPU、GPU、FPGA等）和軟件環(huán)境進行算法適配與開發(fā)的過程。3.4模型優(yōu)化智能調(diào)參modeloptimizationintelligentparametertuning2T/UNPXXX-XXXX利用自動化算法或工具，在計算機視覺模型訓練過程中對模型的超參數(shù)（如學習率、批大小、迭代次數(shù)等）進行調(diào)整與優(yōu)化，以提高模型的性能指標（如準確率、召回率、F1值等）。4基本要求4.1一般要求4.1.1系統(tǒng)建設應遵循整體設計、統(tǒng)籌建設，對接審批、優(yōu)化服務，統(tǒng)一標準、安全可靠的原則。應易于操作、界面美觀、方便用戶進行瀏覽、搜索和交互。4.1.2系統(tǒng)中涉及涉密數(shù)據(jù)時，應符合國家和行業(yè)保密管理的規(guī)定。4.1.3系統(tǒng)運行環(huán)境應符合國家信息安全保密管理的規(guī)定，系統(tǒng)應對用戶實行統(tǒng)一身份認證，實現(xiàn)分權(quán)分域管理。4.1.4系統(tǒng)的密碼使用和管理應符合國家密碼管理的規(guī)定。4.1.5系統(tǒng)應通過驗收，系統(tǒng)驗收應符合本文件和GB/T28035的有關規(guī)定。4.1.6系統(tǒng)應及時進行日常管理維護、軟件維護、數(shù)據(jù)維護、運行環(huán)境維護等。4.1.7系統(tǒng)文檔內(nèi)容和編排應滿足GB/T8567的要求，系統(tǒng)文檔管理應滿足GB/T16680的要求。4.2運行環(huán)境要求4.2.1硬件環(huán)境服務器配置.1符合國家現(xiàn)行標準配置，應具有可靠性、安全性、開放性、便于擴充等特性。.2服務器的CPU配置應支持多核心處理器，如IntelXeon系列或AMDEPYC系列，核心數(shù)根據(jù)系統(tǒng)并發(fā)處理需求配置，宜不少于16核，應滿足數(shù)據(jù)處理、模型訓練與推理的計算需求。.3適配NVIDIAGPU系列（如A10、A100等）或其他兼容的高性能GPU。對于分布式訓練或大規(guī)模推理場景，可配置多GPU卡，支持單機多卡或多機多卡架構(gòu)。.4系統(tǒng)內(nèi)存容量應不少于64GB，且具備高速數(shù)據(jù)讀寫能力，如DDR4或更高規(guī)格內(nèi)存，在數(shù)據(jù)加載、模型訓練與多任務并發(fā)執(zhí)行時數(shù)據(jù)應快速存儲與訪問。.5配備高速系統(tǒng)盤用于安裝操作系統(tǒng)與系統(tǒng)軟件，數(shù)據(jù)盤應采用大容量存儲設備（如HDD或SSD陣列），總?cè)萘扛鶕?jù)數(shù)據(jù)存儲需求規(guī)劃，應滿足海量圖像、視頻數(shù)據(jù)及模型文件的長期存儲與管理要求，支持數(shù)據(jù)的快速讀寫與隨機訪問。網(wǎng)絡設備.1網(wǎng)絡基礎設施應包含高性能交換機與路由器，內(nèi)部網(wǎng)絡帶寬應支持數(shù)據(jù)密集型任務（如大規(guī)模數(shù)據(jù)集傳輸、分布式訓練數(shù)據(jù)同步）的高效進行，對外網(wǎng)絡連接應具備足夠帶寬以滿足系統(tǒng)與外部設備（如攝像頭、客戶端）的數(shù)據(jù)交互需求。.2應嚴格按照國家有關保密政策的要求配置，應具有可靠性、安全性、開放性、便于擴充等特性。.3涉密的數(shù)據(jù)只能在涉密網(wǎng)中運行，非涉密的數(shù)據(jù)才可在非涉密網(wǎng)中運行。.4根據(jù)GB/T22239及數(shù)據(jù)安全等級設定相應網(wǎng)絡安全設備，建立相一致的網(wǎng)絡環(huán)境安全管理制度。.5建立較為完備的網(wǎng)絡日常管理維護制度，對網(wǎng)絡系統(tǒng)進行日常維護；宜配置網(wǎng)絡管理軟件，實現(xiàn)對網(wǎng)絡資源進行管理維護，實現(xiàn)故障管理、配置管理、安全管理等方面的功能。3T/UNPXXX-XXXX4.2.2軟件環(huán)境操作系統(tǒng)支持Linux操作系統(tǒng)發(fā)行版（如Ubuntu、CentOS等），利用其穩(wěn)定的性能、多用戶支持與豐富的開源軟件生態(tài)，為系統(tǒng)運行提供基礎軟件平臺。操作系統(tǒng)應進行安全配置與性能優(yōu)化，包括定期更新系統(tǒng)補丁、調(diào)整內(nèi)核參數(shù)（如網(wǎng)絡參數(shù)、內(nèi)存管理參數(shù)）。容器化技術采用Docker或Kubernetes等容器化技術進行系統(tǒng)部署與資源管理。容器引擎應保持最新版本。通過容器化技術實現(xiàn)系統(tǒng)組件的解耦與獨立部署。深度學習框架集成主流深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，并應支持框架的持續(xù)更新與版本兼容。深度學習框架應充分利用GPU計算資源，提供高效的模型訓練與推理接口，支持常見計算機視覺模型（如CNN、R-CNN系列等）的快速開發(fā)與部署，具備豐富的模型庫與工具集，同時應提供可視化工具輔助模型訓練過程監(jiān)控與分析。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)宜選用MySQL、PostgreSQL等關系型數(shù)據(jù)庫或MongoDB等非關系型數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)元數(shù)據(jù)、用戶信息、任務配置、模型參數(shù)等結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫應具備高可用性與可擴展性，支持數(shù)據(jù)的高效讀寫、查詢優(yōu)化與事務處理，數(shù)據(jù)應一致、完整，利用數(shù)據(jù)備份與恢復機制保障數(shù)據(jù)安全，應滿足系統(tǒng)在大規(guī)模用戶與復雜任務場景下的數(shù)據(jù)管理需求。4.3數(shù)據(jù)管理4.3.1基本要求各類數(shù)據(jù)及元數(shù)據(jù)應按本文件的規(guī)定，建立數(shù)據(jù)庫，且應滿足系統(tǒng)高效運行和查詢檢索的需要。數(shù)據(jù)處理完成后，應進行成果質(zhì)量檢查，通過后方可提交系統(tǒng)入庫。數(shù)據(jù)均應及時更新，并應保證其準確性與有效性；數(shù)據(jù)更新前應做歷史數(shù)據(jù)的備份工作。數(shù)據(jù)的安全保密應符合GA/T708第二級基本要求的規(guī)定。4.3.2數(shù)據(jù)接入應支持多種格式的圖像（如JPEG、PNG、TIFF等）、視頻（如AVI、MP4、MOV等）數(shù)據(jù)接入，同時兼容常見文本格式（如TXT、CSV等）與音頻格式（如WAV、MP3等）。支持本地文件系統(tǒng)、FTP、OSS等多種數(shù)據(jù)來源接入方式，應提供靈活的數(shù)據(jù)上傳接口與批量導入功能。應具備數(shù)據(jù)接入校驗機制，對上傳數(shù)據(jù)進行格式驗證、完整性檢查與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，接入數(shù)據(jù)應符合系統(tǒng)處理要求與任務規(guī)范。對于不符合要求的數(shù)據(jù)，應及時反饋錯誤信息與提示，引導用戶進行數(shù)據(jù)修正或重新上傳。避免因數(shù)據(jù)問題導致系統(tǒng)運行錯誤或模型訓練偏差。4.3.3數(shù)據(jù)預處理針對圖像數(shù)據(jù)，應提供去噪、灰度化、歸一化、圖像增強（如旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、翻轉(zhuǎn)、亮度/對比度調(diào)整、添加噪聲等）等預處理操作。4T/UNPXXX-XXXX對于視頻數(shù)據(jù)，應支持抽幀、幀率轉(zhuǎn)換、關鍵幀提取等處理功能。文本數(shù)據(jù)應支持進行詞法分析、去除停用詞、文本編碼轉(zhuǎn)換等預處理步驟。音頻數(shù)據(jù)應支持降噪、音量歸一化等操作。應支持用戶根據(jù)具體任務需求靈活組合與配置預處理流程。應支持自定義預處理算法與插件擴展機制，允許用戶基于系統(tǒng)提供的開發(fā)接口編寫特定的數(shù)據(jù)預處理邏輯，適應不同領域與特殊任務的數(shù)據(jù)預處理要求。4.3.4數(shù)據(jù)集管理應提供數(shù)據(jù)集創(chuàng)建、編輯、刪除、查詢功能，支持數(shù)據(jù)集版本管理，記錄數(shù)據(jù)集的更新歷史與變更信息。用戶應可對數(shù)據(jù)集進行分類、標注、添加描述信息等操作。應具備數(shù)據(jù)集分割功能，支持按照一定比例或規(guī)則將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集、測試集，支持隨機抽樣、分層抽樣等分割方式。4.3.5數(shù)據(jù)標注應提供多種標注工具，包括但不限于矩形框標注、多邊形標注、點標注、語義分割標注、實例分割標注等，符合不同計算機視覺任務（如目標檢測、圖像分類、語義分割、實例分割等）的標注需求。標注工具應具備友好的用戶界面與便捷的操作方式，支持鼠標、鍵盤快捷鍵操作。應支持多人協(xié)作標注，具備任務分配、進度監(jiān)控、沖突解決功能，支持實時跟蹤標注人員的工作進度與標注質(zhì)量，對標注結(jié)果進行交叉驗證與審核。同時支持智能標注功能，利用預訓練的深度學習模型對數(shù)據(jù)進行預標注，輔助人工標注人員提高標注效率。5性能要求5.1系統(tǒng)容量5.1.1支持至少100個注冊用戶，應滿足大規(guī)模團隊或多用戶場景下的并發(fā)使用需求。系統(tǒng)應具備良好的用戶管理與權(quán)限控制機制。5.1.2可管理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量應不少于500GB，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量（如圖像、視頻數(shù)據(jù)）不低于4TB，適應不同規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與處理需求。系統(tǒng)應具備高效的數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)與索引機制，隨著數(shù)據(jù)量增長應實現(xiàn)線性或近似線性的性能擴展，系統(tǒng)在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下應持續(xù)穩(wěn)定運行。5.2響應時間5.2.1系統(tǒng)首頁訪問平均響應時間在業(yè)務正常情況下應小于3s，業(yè)務高峰時應小于5s；用戶登錄平均響應時間業(yè)務正常時應小于3s，高峰時應小于5s；頁面打開及刷新平均響應時間業(yè)務正常時應小于3s，高峰時應小于5s；基本提交操作響應時間業(yè)務正常時應小于2s，高峰時應小于3s。5.2.2數(shù)據(jù)查詢操作響應時間根據(jù)查詢復雜度區(qū)分，簡單查詢（如基于單一條件的精確查詢）響應時間不超過5s，復雜查詢（如多條件組合查詢、模糊查詢）響應時間不超過10s；基本統(tǒng)計報表響應時間不超過5s，復雜統(tǒng)計報表響應時間不超過10s；圖形統(tǒng)計報表響應時間不超過15s；模型加載響應時間不超過30s。5.3吞吐量系統(tǒng)應具備根據(jù)硬件資源與網(wǎng)絡條件自適應調(diào)整的能力，在不同業(yè)務負載下保持穩(wěn)定的吞吐量。5.4可靠性5T/UNPXXX-XXXX應運行穩(wěn)定，準確完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、存儲、管理任務，并具有容錯能力。系統(tǒng)軟件及硬件的升級不應影響服務系統(tǒng)的運行及服務的提供。數(shù)據(jù)庫服務與應用服務器應采用集群部署，系統(tǒng)的業(yè)務場景應在線處理，系統(tǒng)應通過業(yè)務與數(shù)據(jù)庫事務實現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整一致性，系統(tǒng)應通過記錄系統(tǒng)日志與系統(tǒng)管理工具查詢系統(tǒng)狀態(tài)。5.5易用性應提供聯(lián)機幫助，軟件中各子系統(tǒng)用戶界面風格應一致，應搭建統(tǒng)一風格的接口軟件，應易學易用。5.6集成性應具有開放式體系結(jié)構(gòu)，提供多種數(shù)據(jù)接口，與其他通用應用軟件及專業(yè)應用軟件之間應實現(xiàn)集成。5.7可擴展性結(jié)構(gòu)應具有可擴展性，系統(tǒng)應有統(tǒng)一的中控系統(tǒng)，可實現(xiàn)對各個應用模塊的數(shù)據(jù)維護管理。并支持通過增加服務器或換用處理能力更強的服務器的方式對系統(tǒng)進行擴展。組成系統(tǒng)的每個邏輯單元都可獨立于其他單元進行升級。6系統(tǒng)架構(gòu)6.1功能架構(gòu)系統(tǒng)底層通過Gitlab、Harbor、Kubernetes等技術實現(xiàn)系統(tǒng)集群管理，包括數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)、推理應用與管理后臺四個功能模塊，如圖1所示。圖1功能架構(gòu)圖6.2技術架構(gòu)6.2.1底層技術6T/UNPXXX-XXXX采用分布式文件系統(tǒng)（如Ceph、HDFS等）存儲大規(guī)模圖像、視頻數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲、冗余備份與高可用性，支持海量數(shù)據(jù)的高效管理與快速讀寫。基于Kubernetes等容器編排引擎實現(xiàn)系統(tǒng)組件的容器化部署與集群管理，對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理、模型訓練、推理服務等模塊進行資源調(diào)度與生命周期管理。通過容器化技術實現(xiàn)組件的隔離與獨立升級，在不同硬件環(huán)境下快速部署與彈性擴展系統(tǒng)。6.2.2中間層技術設計微服務架構(gòu)，將系統(tǒng)功能拆分為多個獨立的微服務模塊，如數(shù)據(jù)管理服務、模型訓練服務、推理服務、用戶管理服務、監(jiān)控服務等，各微服務通過輕量級通信協(xié)議（如RESTfulAPI、gRPC等）進行交互與協(xié)作。引入消息隊列（如RabbitMQ、Kafka等）實現(xiàn)系統(tǒng)組件間的異步通信與事件驅(qū)動架構(gòu)，用于處理任務調(diào)度、數(shù)據(jù)更新通知、日志收集等異步任務。消息隊列緩沖消息，解耦發(fā)送方與接收方。6.2.3上層技術提供可視化開發(fā)環(huán)境與用戶界面，支持用戶通過拖拽、配置等方式進行模型開發(fā)、訓練任務配置與數(shù)據(jù)處理流程設計?？梢暬缑鎽峁┴S富的圖表、報表展示系統(tǒng)運行狀態(tài)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息與模型性能指標。集成自動化測試與持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）工具鏈，在代碼提交、模型更新時自動觸發(fā)測試流程，包括單元測試、集成測試、性能測試等，確保系統(tǒng)代碼質(zhì)量與功能穩(wěn)定性。CI/CD流程實現(xiàn)系統(tǒng)的自動化構(gòu)建、測試與部署，將經(jīng)過測試的代碼與模型快速部署到生產(chǎn)環(huán)境。技術架構(gòu)如圖2所示。圖2技術架構(gòu)圖7T/UNPXXX-XXXX6.3部署架構(gòu)6.3.1平臺部署分為前后端應用業(yè)務集群、算力服務器K8s集群、master集群（基礎組件）:a)應用程序部署包括前端和后端程序的部署，以及應用程序依賴的中間件、數(shù)據(jù)庫、存儲的部署；b)算力服務部署應安裝k8s環(huán)境，promtheus環(huán)境，對算力進行納管；c)Master節(jié)點包括基礎組件、K8s基礎組件、業(yè)務組件等。6.3.2應用程序、依賴、算力設備之間的網(wǎng)絡環(huán)境應提前打通，應能互聯(lián)和通信。部署架構(gòu)如圖3所示。圖3部署架構(gòu)圖8T/UNPXXX-XXXX7功能要求7.1數(shù)據(jù)處理功能7.1.1實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全流程處理，涵蓋數(shù)據(jù)接入、清洗、標注、增強、轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，形成完整的數(shù)據(jù)處理流水線。各環(huán)節(jié)應具備高度的可配置性與擴展性，用戶可根據(jù)任務需求靈活調(diào)整處理流程與參數(shù)，支持不同類型數(shù)據(jù)與任務的定制化處理，為后續(xù)模型訓練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。7.1.2支持數(shù)據(jù)的實時處理與批量處理模式，對于實時視頻流數(shù)據(jù)應進行在線處理與分析，及時提取視覺信息并反饋結(jié)果；同時對于大規(guī)模離線數(shù)據(jù)集，支持進行高效的批量處理操作，利用系統(tǒng)資源提高數(shù)據(jù)處理速度，應滿足不同應用場景下的數(shù)據(jù)處理需求，如實時監(jiān)控系統(tǒng)與離線數(shù)據(jù)分析任務。7.2算法開發(fā)功能7.2.1應提供多種主流算法框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）的支持，允許開發(fā)者在系統(tǒng)中選擇合適的框架進行模型開發(fā)。7.2.2系統(tǒng)應提供框架的版本管理與環(huán)境配置功能，不同框架間應具有兼容性與獨立運行，開發(fā)者應可根據(jù)項目需求與自身技術棧進行靈活選擇與切換。7.2.3具備模型訓練、調(diào)試、評估、優(yōu)化功能，支持分布式訓練架構(gòu)（如數(shù)據(jù)并行、模型并行），支持利用多GPU、多節(jié)點資源加速模型訓練過程。7.2.4提供可視化工具用于監(jiān)控訓練過程中的損失函數(shù)、準確率、召回率等指標變化，同時提供模型評估指標計算與分析功能，對訓練后的模型進行全面性能評估，指導模型優(yōu)化方向。7.3推理應用功能7.3.1支持將訓練好的模型快速部署到推理服務器或邊緣設備，提供模型的在線推理服務。7.3.2推理服務應具備高并發(fā)處理能力，支持同時處理多個推理請求，推理響應時間滿足實時性要求，如在視頻監(jiān)控場景下及時對視頻流中的每一幀進行目標檢測與識別，輸出準確的結(jié)果。7.3.3提供推理結(jié)果的后處理功能，如對目標檢測結(jié)果進行非極大值抑制、類別篩選、結(jié)果可視化等操作，將原始推理輸出轉(zhuǎn)換為用戶可理解與應用的形式。7.3.4支持與外部系統(tǒng)（如業(yè)務應用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)）的集成，通過標準接口（如RESTfulAPI、WebSocket等）將推理結(jié)果推送或查詢至其他系統(tǒng)，支持計算機視覺功能在實際業(yè)務流程中的嵌入與應用。7.4系統(tǒng)管理功能7.4.1實現(xiàn)用戶管理、權(quán)限管理、資源管理功能：a)用戶管理包括用戶注冊、登錄、信息管理、角色分配等操作；b)權(quán)限管理應基于角色的訪問控制（RBAC）模型，對不同用戶角色授予相應的系統(tǒng)功能訪問權(quán)限與數(shù)據(jù)操作權(quán)限；c)資源管理對系統(tǒng)硬件資源（如CPU、GPU、內(nèi)存、存儲）和軟件資源（如算法庫、模型庫、數(shù)據(jù)集）進行監(jiān)控、分配與調(diào)度。7.4.2具備系統(tǒng)監(jiān)控與日志管理功能，對系統(tǒng)運行狀態(tài)（如CPU使用率、GPU負載、內(nèi)存占用、網(wǎng)絡流量等）進行實時監(jiān)控與可視化展示，及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障與性能瓶頸，并通過告警機制通知管理員進行處理。7.4.3日志管理記錄系統(tǒng)操作、任務執(zhí)行、錯誤信息等日志數(shù)據(jù)。9T/UNPXXX-XXXX8安全要求8.1信息安全應符合GB/T20270、GB/T20988的相關要求。8.2系統(tǒng)安全8.2.1采用身份認證、授權(quán)管理、數(shù)據(jù)加密、訪問控制等安全技術，采用多因素認證（如密碼、短信驗證碼、指紋識別等），并對用戶操作進行審計和追溯，防止非法操作和數(shù)據(jù)泄露。8.2.2基于角色的訪問控制（RBAC）應精確到系統(tǒng)功能模塊與數(shù)據(jù)資源級別，用戶只能在其授權(quán)范圍內(nèi)操作，定期審查與更新用戶權(quán)限。8.2.3訪問控制應滿足以下要求:a)應支持基于調(diào)度員、監(jiān)控員、運維人員、審計管理員、系統(tǒng)管理員等角色的訪問控制功能；b)應支持角色與權(quán)限的綁定，不同角色人員應按照工作范圍、職責分工分配相應的訪問控制權(quán)限；c)應支持角色互斥功能，禁止配置同時具有控制和維護修改權(quán)限的角色；d)應依據(jù)安全策略控制用戶對監(jiān)控信息等文件或數(shù)據(jù)庫表等客體的訪問。8.3網(wǎng)絡安全8.3.1部署防火墻、入侵檢測/防御系統(tǒng)（IDS/IPS）、防病毒軟件等網(wǎng)絡安全設備，對網(wǎng)絡流量進行訪問控制與安全監(jiān)測。8.3.2防火墻應根據(jù)安全策略規(guī)則允許或拒絕網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包的進出，阻止外部非法訪問與內(nèi)部敏感信息泄露；IDS/IPS實時監(jiān)測網(wǎng)絡流量，識別并防范端口掃描、惡意攻擊（如DDoS、SQL注入、XSS攻擊等），及時發(fā)出警報并采取相應防護措施。8.3.3采用虛擬專用網(wǎng)絡（VPN）技術保障遠程訪問的安全，對傳輸數(shù)據(jù)進行加密封裝，數(shù)據(jù)在公網(wǎng)傳輸過程中應具有保密性與完整性。VPN應支持多種認證方式（如用戶名/密碼、數(shù)字證書等），加強用戶身份驗證，防止非法用戶接入系統(tǒng)網(wǎng)絡。8.4算法安全8.4.1對開發(fā)的計算機視覺算法進行安全審計與驗證，算法應正確、穩(wěn)定與安全。審計過程應涵蓋算法邏輯、數(shù)據(jù)處理流程、模型訓練機制等方面，評估算法在不同輸入情況下的行為表現(xiàn)，算法輸出應符合預期且無安全隱患。8.4.2在算法開發(fā)與部署過程中，防范對抗樣本攻擊，采用對抗訓練、輸入數(shù)據(jù)預處理等技術增強算法的魯棒性，使模型能抵御惡意構(gòu)造的對抗樣本干擾，在復雜環(huán)境與惡意攻擊場景下算法應具有準確性與穩(wěn)定性。8.5數(shù)據(jù)安全及備份恢復8.5.1數(shù)據(jù)保密性對公民身份信息、活動信息等敏感數(shù)據(jù)，應進行加密存儲。8.5.2數(shù)據(jù)安全采用數(shù)據(jù)加密技術對敏感數(shù)據(jù)（如用戶信息、標注數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等）進行存儲加密與傳輸加密，數(shù)據(jù)在靜態(tài)存儲與網(wǎng)絡傳輸過程中應保密。加密算法應選用符合行業(yè)要求的高強度加密算法（如AES、RSA等），密鑰管理應遵循安全規(guī)范，定期更新密鑰，防止數(shù)據(jù)泄露與惡意攻擊。T/UNPXXX-XXXX8.5.3數(shù)據(jù)備份恢復數(shù)據(jù)備份恢復應包括：a)應有數(shù)據(jù)備份機制,定期對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行全量或增量備份，備份數(shù)據(jù)存儲在異地或獨立的存儲介質(zhì)中；b)數(shù)據(jù)備份與恢復過程應進行完整性與一致性校驗，在使用恢復的數(shù)據(jù)前應校驗其可用性、完整c)日志數(shù)據(jù)、采集數(shù)據(jù)、基礎數(shù)據(jù)、主題數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)