车联网大数据平台的安全性与可靠性是确保车辆信息、驾驶行为和道路状况等数据安全传输、存储和分析的关键。以下是对这两个方面的分析：
1. 安全性分析：
（1）数据加密：车联网大数据平台应采用先进的数据加密技术，对传输过程中的数据进行加密处理，以防止数据在传输过程中被截获或篡改。此外，对于存储在云端或本地的敏感数据，也应采用强加密算法进行保护。
（2）访问控制：平台应实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据。这可以通过身份验证、权限管理等方式实现。同时，还应定期审查访问日志，以便及时发现异常访问行为。
（3）网络安全：车联网大数据平台应具备强大的网络安全能力，能够抵御外部攻击，如DDoS攻击、恶意软件感染等。此外，还应定期更新系统和应用程序，修补已知漏洞，以降低安全风险。
（4）数据备份与恢复：平台应定期对关键数据进行备份，并设置自动恢复机制，以确保在发生数据丢失或损坏时能够迅速恢复。
2. 可靠性分析：
（1）硬件可靠性：车联网大数据平台的硬件设备应具备高可靠性，如使用高性能处理器、大容量存储设备等。此外，还应定期检查硬件设备的工作状态，确保其正常运行。
（2）软件可靠性：平台的软件系统应具备高可靠性，如采用模块化设计、冗余备份等技术手段。同时，还应定期进行软件测试，确保软件的稳定性和性能。
（3）容错性：车联网大数据平台应具备一定的容错性，能够在部分硬件或软件故障的情况下继续运行。例如，可以使用热插拔技术、冗余计算等方法提高系统的容错性。
（4）实时性：车联网大数据平台应具备较高的实时性，能够及时处理和分析来自车辆的各种数据。这可以通过优化数据处理流程、提高网络带宽等方式实现。
总之，车联网大数据平台的安全性与可靠性是确保车辆信息、驾驶行为和道路状况等数据安全传输、存储和分析的关键。通过采用先进的数据加密技术、严格的访问控制策略、强大的网络安全能力、定期备份与恢复机制以及高可靠性的硬件和软件系统，可以有效提高平台的安全性和可靠性。
