CN117333981B - 一种机房集成监控管理方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机房集成监控管理方法与系统，属于监控管理技术领域，具体包括：通过数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行数据机房的综合人流量评估值的确定，通过数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定数据机房的门禁验证身份信息与历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据问题门禁开启数据进行数据机房的信息安全风险的确定，利用信息安全风险以及综合人流量评估值对数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率，从而实现了对不同的数据机房的监控装置的差异化管理。

Description

一种机房集成监控管理方法与系统

技术领域

本发明属于监控管理技术领域，尤其涉及一种机房集成监控管理方法与系统。

背景技术

为了保证数据机房的安全运行，现有技术方案中往往需要基于多种类型的监控装置实现对数据机房的安全管理，但是与此同时由于不同的数据机房往往分布在不同区域，因此如何基于云平台实现对数据机房的安全管理成为亟待解决的技术问题。

为了解决上述技术问题，现有技术方案中通过将动力环境数据和机房环境数据转发至中心汇聚节点，从而基于监控管理平台实现对动力环境数据和机房环境数据的分析，实现了对数据机房的集中化管理，但是却存在以下技术问题：

现有技术方案在进行数据机房的环境数据分析时，未考虑不同的数据机房的历史人员流动性的评估结果，具体的，不同的数据机房的人员流动性存在较大的差异，同时同一个数据机房在不同的时段的人员流动性也存在较大的差异，因此若不能综合多方面因素实现对不同时段的数据机房的监控数据进行差异化的分析处理，则无法实现保证数据机房的运行安全性。

针对上述技术问题，本发明提供了一种机房集成监控管理方法与系统。

发明内容

为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：

根据本发明的一个方面，提供了一种机房集成监控管理方法。

一种机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

S1根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

S2基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定，当所述综合人流量评估值满足要求时，进入下一步骤；

S3通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定，并当所述信息安全风险不满足要求时，进入下一步骤；

S4利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率。

本发明的有益效果在于：

1、通过结合数据机房的信息泄露风险以及数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定，不仅考虑到不同的数据机房由于服务器的加密方式以及数量的差异导致的信息泄露风险的差异，同时还考虑到不同的数据机房的数量对图像分析的频率的影响，进而既保证了图像分析的实时性，同时也保证了涉密或者数量较多的数据机房的图像分析的处理效率。

2、根据问题门禁开启数据进行数据机房的信息安全风险的确定，从而实现了从问题门禁的开启情况进行数据机房的信息安全风险的准确评估，充分考虑到由于门禁验证身份信息与进入数据机房的人员的身份信息不一致导致的信息安全风险的差异，也为进一步实现差异化的图像分析奠定了基础。

3、通过利用信息安全风险以及综合人流量评估值进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定，不仅考虑到不同的数据机房由于人流量的差异导致的对图像分析的实时性监测分析的差异，同时考虑到不同的数据机房由于问题门禁的开启导致的信息安全风险的差异对图像分析的实时性监测分析的差异，从而实现了根据不同的数据机房的差异性进行差异性的图像分析。

进一步的技术方案在于，所述集成管理平台通过云端平台进行构建，具体的，将监控管理的数据机房的监控装置的监控图像传输至所述云端平台，所述云端平台对所述监控图像进行解析得到监控图像的分析结果。

进一步的技术方案在于，所述数据机房的服务器设置情况包括所述数据机房中的服务器的密级以及数据量、不同密级的服务器的设置数量。

进一步的技术方案在于，所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定的方法为：

基于所述集成管理平台的监控管理的数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础分析频率的确定，并结合所述数据机房的信息泄露风险进行所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定。

进一步的技术方案在于，所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率跟所述数据机房的信息泄露风险相关，其中所述数据机房的信息泄露风险越大，则所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率越大。

进一步的技术方案在于，所述数据机房在不同时段的人流量根据所述数据机房的监控装置的历史监控图像的分析结果进行确定，具体的根据所述数据机房的监控装置的历史监控图像的分析结果进行不同时段的历史监控图像中的人员识别，并根据所述不同时段的历史监控图像中的人员识别的识别结果进行所述数据机房在不同时段的人流量的确定。

进一步的技术方案在于，当所述综合人流量评估值不满足要求时，则无须进行信息安全风险是否满足要求的判断，直接进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定；当所述信息安全风险满足要求时，则无须进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定，并基于所述基础频率进行所述监控装置的图像分析。

进一步的技术方案在于，所述问题门禁开启数据包括所述问题门禁开启的时间以及不同的问题门禁开启时的不一致人员的数量，具体的，当所述数据机房的门禁身份验证信息与所述历史监控图像的人脸识别结果不一致时或者当所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的人员数量与所述历史监控图像的人脸识别结果所确定的人员数量不一致时，则确定所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的门禁开启为问题门禁开启。

第二方面，本发明提供了一种机房集成监控管理系统，采用上述的机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

频率评估模块，人流量评估模块，安全风险确定模块，频率修正模块；

其中所述频率评估模块负责根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

所述人流量评估模块负责基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

所述安全风险确定模块负责通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定；

所述频率修正模块负责利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率。

其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显;

图1是一种机房集成监控管理方法的流程图；

图2是数据机房的综合人流量评估值的确定的方法的流程图；

图3是一种机房集成监控管理系统的框架图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

在基于统一云平台进行机房的监控装置的管理过程中，不仅不同的机房的服务器的涉密级别和存储数据量存在差异，同时不同的机房的人流量和门禁验证信息与进入人员的身份信息的不一致的情况也存在差异，因此若不能结合上述因素进行动态的对机房的监控装置的解析频率的调整，则无法保证数据机房的信息安全。

实施例1

为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了一种机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

S1根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

具体的，所述集成管理平台通过云端平台进行构建，具体的，将监控管理的数据机房的监控装置的监控图像传输至所述云端平台，所述云端平台对所述监控图像进行解析得到监控图像的分析结果。

可以理解的是，所述数据机房的服务器设置情况包括所述数据机房中的服务器的密级以及数据量、不同密级的服务器的设置数量。

在其中的一个可能的实施例中，上述步骤S1中的所述数据机房的信息泄露风险值的确定的方法为：

S11基于所述数据机房的服务器设置情况进行所述数据机房的服务器的数量的确定，并通过所述数据机房的服务器的数量进行所述数据机房的基础信息泄露风险值的确定；

S12获取所述数据机房的不同的服务器的数据量，并基于所述服务器的数据量以及预设数据量阈值进行重要服务器的确定，通过所述重要服务器的数量以及数据量、数据机房的服务器的数据量的总和进行所述数据机房的数据量评估值的确定，并根据所述数据量评估值确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则进入步骤S14；

S13通过所述数据机房的服务器的密级进行所述数据机房中的不同密级的服务器的数量的确定，并结合所述数据机房的特定密级的服务器的数量以及特定密级的服务器的数据量进行所述数据机房的数据安全评估量的确定，并根据所述数据安全评估量确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，若是，则将所述基础信息泄露风险值作为所述数据机房的信息泄露风险值，若否，则进入步骤S14；

S14获取所述重要服务器中的特定密级的服务器的数量以及数据量，并结合重要服务器中的密级、数据机房的数据安全评估量以及数据量评估值进行信息泄露补偿量的确定，通过所述信息泄露补偿量以及所述基础信息泄露风险值进行所述数据机房的信息泄露风险值的确定。

需要进一步说明的是，根据所述数据安全评估量确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，具体包括：

当所述数据安全评估量不大于预设安全阈值时，则确定所述基础信息泄露风险值的准确率满足要求，其中所述预设安全阈值根据所述数据机房的服务器的数量进行确定，数据机房的服务器的数量越多，则所述数据机房的预设安全阈值越小。

在另外的一个可能的实施例中，上述步骤S1中的所述数据机房的信息泄露风险值的确定的方法为：

基于所述数据机房的服务器设置情况进行所述数据机房的服务器的数量以及不同服务器的数据量的确定，通过所述数据机房的服务器的密级进行所述数据机房中的不同密级的服务器的数量的确定，并结合所述数据机房的特定密级的服务器的数量以及特定密级的服务器的数据量进行所述数据机房的数据安全评估量的确定；

当所述数据机房的数据安全评估量满足要求时：

通过所述数据机房的服务器的数量以及不同服务器的数据量进行所述数据机房的信息泄露风险的确定；

当所述数据机房的数据安全评估量不满足要求时：

获取所述数据机房的不同的服务器的数据量，并基于所述服务器的数据量以及预设数据量阈值进行重要服务器的确定，通过所述重要服务器的数量以及数据量、数据机房的服务器的数据量的总和进行所述数据机房的数据量评估值的确定；

获取所述重要服务器中的特定密级的服务器的数量以及数据量，并结合重要服务器中的密级、数据机房的数据安全评估量以及数据量评估值进行信息泄露补偿量的确定，通过所述信息泄露补偿量以及所述基础信息泄露风险值进行所述数据机房的信息泄露风险值的确定。

进一步的，所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定的方法为：

基于所述集成管理平台的监控管理的数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础分析频率的确定，并结合所述数据机房的信息泄露风险进行所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定。

需要进一步说明的是，所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率跟所述数据机房的信息泄露风险相关，其中所述数据机房的信息泄露风险越大，则所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率越大。

S2基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定，当所述综合人流量评估值满足要求时，进入下一步骤；

可以理解的是，所述数据机房在不同时段的人流量根据所述数据机房的监控装置的历史监控图像的分析结果进行确定，具体的根据所述数据机房的监控装置的历史监控图像的分析结果进行不同时段的历史监控图像中的人员识别，并根据所述不同时段的历史监控图像中的人员识别的识别结果进行所述数据机房在不同时段的人流量的确定。

在其中的一个可能的实施例中，如图2所示，上述步骤S2中的所述数据机房的综合人流量评估值的确定的方法为：

S21通过所述数据机房在不同时段的人流量进行所述数据机房在预设时间内的人流量的确定，并基于所述数据机房在预设时间内的人流量确定所述数据机房的侵入风险是否可控，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述数据机房在预设时间内的人流量进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

S22基于所述数据机房在不同时段的门禁开启数据确定所述数据机房在预设时间内的存在人员进入的时段，并将其作为人员流动时段，判断所述数据机房在预设时间内的人员流动时段的比例是否大于预设时段占比，若是，则进入步骤S24，若否，则进入步骤S23；

S23利用所述数据机房在人员流动时段的人流量进行所述数据机房在人员流动时段的人流量的最大值以及人流量的平均值的确定，并结合所述数据机房的人员流动时段的数量以及人流量与所述人流量的平均值的偏差量在预设范围内的人员流动时段的数量进行所述数据机房在人员流动时段的人流量综合繁忙度的确定，并基于所述数据机房在预设时间内的人流量综合繁忙度确定所述数据机房的侵入风险是否可控，若是，则通过所述人流量综合繁忙度进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定，若否，则进入步骤S24;

S24基于所述数据机房在不同时段的门禁开启数据确定所述数据机房在预设时间内的人员流动时段的门禁开启次数和门禁开启的累计时长的确定，并结合所述数据机房在预设时间内的门禁开启次数大于预设次数的人员流动时段的数量以及累计时长大于预设开启时长的人员流动时段的数量进行所述数据机房的门禁开启频繁度的确定，并结合所述人流量综合繁忙度进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定。

在其中的一个可能的实施例中，基于所述数据机房在预设时间内的人流量确定所述数据机房的侵入风险是否可控，具体包括：

当所述数据机房在预设时间内的人流量满足预设人流量范围要求时，则确定所述数据机房的侵入风险可控。

在另外的一个可能的实施例中，上述步骤S2中的所述数据机房的综合人流量评估值的确定的方法为：

通过所述数据机房在不同时段的人流量进行所述数据机房在预设时间内的人流量的确定，基于所述数据机房在不同时段的门禁开启数据确定所述数据机房在预设时间内的存在人员进入的时段，并将其作为人员流动时段，并利用数据机房在预设时间内的人流量以及人员流动时段的数量进行所述数据机房的人流量基础评估值的确定；

当基于所述数据机房的人员人流量基础评估值确定数据机房的侵入风险可控时：

通过所述数据机房的人流量基础评估值进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

当基于所述数据机房的人流量基础评估值确定数据机房的侵入风险不可控时：

利用所述数据机房在人员流动时段的人流量进行所述数据机房在人员流动时段的人流量的最大值以及人流量的平均值的确定，并结合所述数据机房的人员流动时段的数量以及人流量与所述人流量的平均值的偏差量在预设范围内的人员流动时段的数量进行所述数据机房在人员流动时段的人流量综合繁忙度的确定；

基于所述数据机房在预设时间内的人流量综合繁忙度确定所述数据机房的侵入风险可控时：

通过所述人流量综合繁忙度进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

基于所述数据机房在预设时间内的人流量综合繁忙度确定所述数据机房的侵入风险不可控时：

基于所述数据机房在不同时段的门禁开启数据确定所述数据机房在预设时间内的人员流动时段的门禁开启次数和门禁开启的累计时长的确定，并结合所述数据机房在预设时间内的门禁开启次数大于预设次数的人员流动时段的数量以及累计时长大于预设开启时长的人员流动时段的数量进行所述数据机房的门禁开启频繁度的确定，并结合所述人流量综合繁忙度以及人流量基础评估值进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定。

需要说明的是，当所述综合人流量评估值不满足要求时，则无须进行信息安全风险是否满足要求的判断，直接进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定；当所述信息安全风险满足要求时，则无须进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定，并基于所述基础频率进行所述监控装置的图像分析。

S3通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定，并当所述信息安全风险不满足要求时，进入下一步骤；

具体的，上述步骤S3中的所述问题门禁开启数据包括所述问题门禁开启的时间以及不同的问题门禁开启时的不一致人员的数量，具体的，当所述数据机房的门禁身份验证信息与所述历史监控图像的人脸识别结果不一致时或者当所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的人员数量与所述历史监控图像的人脸识别结果所确定的人员数量不一致时，则确定所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的门禁开启为问题门禁开启。

在其中的一个可能的实施例中，上述步骤S3中的所述数据机房的信息安全风险的确定的方法为：

S31通过所述问题门禁开启数据进行所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数的确定，并基于所述问题门禁开启次数确定所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数确定所述数据机房是否存在信息泄露风险，若是，则进入下一步骤，若否，则进入步骤S33；

S32根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房在预设时间内的不同的问题门禁开启次数的与门禁身份验证信息不一致的数据机房的进入人员的数量的确定，并结合数据机房在预设时间内的不同的问题门禁开启次数的开启时长进行不同的问题门禁开启次数的问题评估量以及严重问题门禁开启次数的确定，判断所述数据机房是否存在严重问题门禁开启次数，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数进行所述数据机房的信息安全风险的确定；

S33通过所述数据机房的问题门禁开启次数的时间进行存在问题门禁开启次数的问题门禁时段的确定，并根据不同的问题门禁开启时段的严重问题门禁开启次数以及不同的严重问题门禁开启次数的问题评估量的权重和、问题门禁开启次数以及不同的问题门禁开启次数的问题评估量的权重和进行不同的问题门禁开启时段的时段问题评估量的确定；

S34获取所述数据机房在预设时间内的问题门禁时段的数量以及时段占比，并结合数据机房在预设时间内的不同的问题门禁时段的时段问题评估量的最大值以及权重和进行所述数据机房的信息安全风险的确定。

S4利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率。

实施例2

另一方面，如图3所示，本发明提供了一种机房集成监控管理系统，采用上述的机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

频率评估模块，人流量评估模块，安全风险确定模块，频率修正模块；

其中所述频率评估模块负责根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

所述人流量评估模块负责基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

所述安全风险确定模块负责通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定；

所述频率修正模块负责利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率。

通过上述实施例，本发明主要取得以下有益效果：

1、通过结合数据机房的信息泄露风险以及数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定，不仅考虑到不同的数据机房由于服务器的加密方式以及数量的差异导致的信息泄露风险的差异，同时还考虑到不同的数据机房的数量对图像分析的频率的影响，进而既保证了图像分析的实时性，同时也保证了涉密或者数量较多的数据机房的图像分析的处理效率。

2、根据问题门禁开启数据进行数据机房的信息安全风险的确定，从而实现了从问题门禁的开启情况进行数据机房的信息安全风险的准确评估，充分考虑到由于门禁验证身份信息与进入数据机房的人员的身份信息不一致导致的信息安全风险的差异，也为进一步实现差异化的图像分析奠定了基础。

3、通过利用信息安全风险以及综合人流量评估值进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定，不仅考虑到不同的数据机房由于人流量的差异导致的对图像分析的实时性监测分析的差异，同时考虑到不同的数据机房由于问题门禁的开启导致的信息安全风险的差异对图像分析的实时性监测分析的差异，从而实现了根据不同的数据机房的差异性进行差异性的图像分析。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (9)

1.一种机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定，当所述综合人流量评估值满足要求时，进入下一步骤；

通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定，并当所述信息安全风险不满足要求时，进入下一步骤；

利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率；

所述问题门禁开启数据包括所述问题门禁开启的时间以及不同的问题门禁开启时的不一致人员的数量，具体的，当所述数据机房的门禁身份验证信息与所述历史监控图像的人脸识别结果不一致时或者当所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的人员数量与所述历史监控图像的人脸识别结果所确定的人员数量不一致时，则确定所述数据机房的门禁身份验证信息所对应的门禁开启为问题门禁开启。

2.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，所述集成管理平台通过云端平台进行构建，具体的，将监控管理的数据机房的监控装置的监控图像传输至所述云端平台，所述云端平台对所述监控图像进行解析得到监控图像的分析结果。

3.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，所述数据机房的服务器设置情况包括所述数据机房中的服务器的密级以及数据量、不同密级的服务器的设置数量。

4.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，所述数据机房的信息泄露风险值的确定的方法为：

S11基于所述数据机房的服务器设置情况进行所述数据机房的服务器的数量的确定，并通过所述数据机房的服务器的数量进行所述数据机房的基础信息泄露风险值的确定；

S12获取所述数据机房的不同的服务器的数据量，并基于所述服务器的数据量以及预设数据量阈值进行重要服务器的确定，通过所述重要服务器的数量以及数据量、数据机房的服务器的数据量的总和进行所述数据机房的数据量评估值的确定，并根据所述数据量评估值确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，若是，则进入下一步骤，若否，则进入步骤S14；

S13通过所述数据机房的服务器的密级进行所述数据机房中的不同密级的服务器的数量的确定，并结合所述数据机房的特定密级的服务器的数量以及特定密级的服务器的数据量进行所述数据机房的数据安全评估量的确定，并根据所述数据安全评估量确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，若是，则将所述基础信息泄露风险值作为所述数据机房的信息泄露风险值，若否，则进入步骤S14；

S14获取所述重要服务器中的特定密级的服务器的数量以及数据量，并结合重要服务器中的密级、数据机房的数据安全评估量以及数据量评估值进行信息泄露补偿量的确定，通过所述信息泄露补偿量以及所述基础信息泄露风险值进行所述数据机房的信息泄露风险值的确定。

5.如权利要求4所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，根据所述数据安全评估量确定所述基础信息泄露风险值的准确率是否满足要求，具体包括：

当所述数据安全评估量不大于预设安全阈值时，则确定所述基础信息泄露风险值的准确率满足要求，其中所述预设安全阈值根据所述数据机房的服务器的数量进行确定，数据机房的服务器的数量越多，则所述数据机房的预设安全阈值越小。

6.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定的方法为：

基于所述集成管理平台的监控管理的数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础分析频率的确定，并结合所述数据机房的信息泄露风险进行所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定。

7.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，当所述综合人流量评估值不满足要求时，则无须进行信息安全风险是否满足要求的判断，直接进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定；当所述信息安全风险满足要求时，则无须进行监控装置的图像分析的修正监测频率的确定，并基于所述基础频率进行所述监控装置的图像分析。

8.如权利要求1所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，所述数据机房的信息安全风险的确定的方法为：

S31通过所述问题门禁开启数据进行所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数的确定，并基于所述问题门禁开启次数确定所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数确定所述数据机房是否存在信息泄露风险，若是，则进入下一步骤，若否，则进入步骤S33；

S32根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房在预设时间内的不同的问题门禁开启次数的与门禁身份验证信息不一致的数据机房的进入人员的数量的确定，并结合数据机房在预设时间内的不同的问题门禁开启次数的开启时长进行不同的问题门禁开启次数的问题评估量以及严重问题门禁开启次数的确定，判断所述数据机房是否存在严重问题门禁开启次数，若是，则进入下一步骤，若否，则通过所述数据机房在预设时间内的问题门禁开启次数进行所述数据机房的信息安全风险的确定；

S33通过所述数据机房的问题门禁开启次数的时间进行存在问题门禁开启次数的问题门禁时段的确定，并根据不同的问题门禁开启时段的严重问题门禁开启次数以及不同的严重问题门禁开启次数的问题评估量的权重和、问题门禁开启次数以及不同的问题门禁开启次数的问题评估量的权重和进行不同的问题门禁开启时段的时段问题评估量的确定；

S34获取所述数据机房在预设时间内的问题门禁时段的数量以及时段占比，并结合数据机房在预设时间内的不同的问题门禁时段的时段问题评估量的最大值以及权重和进行所述数据机房的信息安全风险的确定。

9.一种机房集成监控管理系统，采用权利要求1-8任一项所述的机房集成监控管理方法，其特征在于，具体包括：

频率评估模块，人流量评估模块，安全风险确定模块，频率修正模块；

其中所述频率评估模块负责根据集成管理平台的监控管理的数据机房的服务器设置情况进行不同的数据机房的信息泄露风险值的确定，并结合所述数据机房的数量进行不同的数据机房的监控装置的图像分析的基础频率的确定；

所述人流量评估模块负责基于所述数据机房的监控装置的历史监控图像进行所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据的确定，并通过所述数据机房在不同时段的人流量以及门禁开启数据进行所述数据机房的综合人流量评估值的确定；

所述安全风险确定模块负责通过所述数据机房的历史监控图像以及门禁开启数据确定所述数据机房的门禁验证身份信息与所述历史监控图像的分析结果不一致的问题门禁开启数据，并根据所述问题门禁开启数据进行所述数据机房的信息安全风险的确定；

所述频率修正模块负责利用所述信息安全风险以及综合人流量评估值对所述数据机房的监控装置的图像分析的基础频率进行修正得到监控装置的图像分析的修正监测频率。