一、智慧城市定义
国内的智慧城市概念最初由住建部提出，并随着智慧城市认知的深化和进程的推进而不断发展。
2014年国家发改委从数字化与技术的角度对其进行明确定义，智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，打通内部系统和服务，让城市实现精细化、动态化、信息化管理，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。
二、智慧城市建设历程
我国智慧城市建设历经三个阶段。
1、2008年-2012年
以智慧城市概念导入为特征，各领域分头推进行业数字化智能化改造，整体来看属于分散建设阶段。
2、2012年-2015年
以智慧城市试点探索发展为特征，在智慧城市部际协调工作组指导下，各业务应用领域开始探索局部联动共享，并于2014年上升为国家战略。步入规范发展阶段。
3、2016年-至今
智慧城市发展理念、建设思路、实施路径、运行模式、技术手段的全方位迭代升级，进入以人为本、成效导向、统筹集约、协同创新的智慧城市发展阶段。
三、智慧城市发展趋势
随着中国城市规模的不断扩大和城镇人口的增多，政府出台多层面政策，助力智慧城市加速建设，持续增加智慧城市市场支出规模，智慧城市试点数量逐步增加。未来，智慧城市的整体发展趋势有以下几点：
1、政务服务场景深化应用，实现“一网通办”
政务服务场景需要在数据纵向贯通的基础上，实现跨部门、跨层级的业务横向联动，基于人工智能以及大数据，实现更多业务场景的智能应用。
2、智能设施
智能基础设施是融合感知、传输、存储、计算、处理为一体的战略性设施，是支撑城市经济社会发展的“新基建”，支撑产业和社会智能化升级的智能设施将成为未来增长点。
3、智慧生活
智慧城市建设已全面进入服务为内核、成效为标尺的新阶段，触手可及的惠民便企服务成为智慧城市近年来发展重点，超级应用崛起成为服务触达的重要渠道，智慧政务服务全面普及深化，新技术赋能便捷生活服务，各类企业积极参与提供城市融合服务。
4、安全保障体系
智慧城市的核心是数据驱动，以人为本，实现了信息资源的高度集中和共享，但信息资源越集中，所面临的安全风险也就越大，数据泄露事件更是呈现愈演愈烈之势。从智慧城市需求侧和供给侧安全发展两个视角来看，“个人隐私信息保护”和“数据泄露溯源”则成为多方关注焦点。
四、智慧城市的基石——数据安全
智慧城市是一个系统工程，这意味着它必须是可信、可靠的。智慧城市建设以物联网、云计算等大数据技术体系为支撑，数据量异常巨大，涉及到政务、商业、民生等方方面面，关系到国民经济建设和发展，所以智慧城市及其产业必然是建立在以安全为核心的大数据共享共用基础之上，如果大数据存在着重大安全隐患，后果将不堪设想。
五、全息智慧城市数据安全解决方案思路
全息智慧城市数据安全解决方案是全息网御自研的专注于流动数据安全的创新性产品，以行为数据驱动信息安全为核心理念，将深度内容检测、全息用户和实体行为分析、云访问安全代理、大数据实时智能处理分析等功能无缝融合。提供无感知、无死角，集流动数据的发现、监测、风险告警、和追溯取证于一体的数据风险感知平台。结合大数据和AI技术，构筑数据分级分类、流转监测、风险感知、智能溯源的能力，实现“现状可知、风险可控、泄露可溯”，满足智慧城市大数据批处理、微批处理、 实时处理等业务需求，提高在安全事故的发现、响应、溯源取证和合规环节及运维方面的效率和能力；提供完整证据链，界定责任，追责去责。
1、数据资产分级分类
通过全息数据安全风险感知平台，自定义分级分类模板。
实时捕获网络中流动的数据，对其进行分级分类后的可视化，并提供宏观数据资产视图、在网络中敏感数据的分布、敏感数据流动趋势等。
2、敏感数据实时监测
实时捕获、监测并在图形界面上展示网络中各种流动的敏感数据，以及每个敏感数据涉及的详细信息，包括时间、用户、应用、数据大小、设备IP、事件、访问动作等。
3、数据泄露发现和告警
实时监测网络中数据流动的实况，第一时间发现数据外泄和内部数据窃取行为并进行告警。
实时展现当前数据外泄的态势，查询任意时间段内数据外泄到互联网的行为。
实时捕获内部数据下载和窃取行为，支持任意时间段内数据下载和窃取事件的追溯和审计。
4、数据违规监测和告警
通过自定义各种场景，实时监测、发现和告警各种数据违规，从用户、应用、业务敏感性、设备、IP地址、时间、地点等角度灵活应用各种策略，精确发现数据脱敏、用户违规访问、账号违规共享、数据违规流转等行为。覆盖数据安全领域的各种违规和滥用行为，同时提供每个安全事件的详细的信息。
5、数据溯源取证和审计
回溯和审计任意时间的数据行为，对任何流动数据的当前和历史状况进行追溯，还原数据流转路径及流转范围，数据使用的访问者、发生的时间、使用设备、IP地址、访问行为、涉及的应用等详细信息，提供完整数据轨迹和证据链。
关于全息网御：全息网御是行为数据驱动信息安全的领航者，通过其特有的专利技术系统性融合了NG-DLP、UEBA、NG-SIEM、CASB四项先进技术，结合机器学习（人工智能），发现并实时重构网络中不可见的“用户-设备-数据”互动关系，推出以数据为核心的数据安全风险感知平台。为企业的信息安全管理提供无感知、无死角的智能追溯系统，高效精准的审计过去、监控现在、防患未来，极大提高IT安全运维和安全人员响应事故、抓取证据链、追责去责无责、恢复IT系统的能力和效率。