面向大數(shù)據(jù)的反恐決策方法研究

屈健　張雙獅　蘭月新　張鵬　夏一雪

[摘 要] 近年來恐怖主義對國家安定團結(jié)的政治局面、人民安居樂業(yè)的生命財產(chǎn)安全造成越來越大的威脅，反恐成為每一個組織和個人必須面對的現(xiàn)實問題。決策方法研究成為反恐成功的關(guān)鍵。本文提出了面向大數(shù)據(jù)的反恐信息監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析及智能決策的方法和輿論宣傳策略，通過采用大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)，并結(jié)合社會主義國家放手發(fā)動群眾，集中消滅敵人的優(yōu)勢，建立全民參與、全民監(jiān)控、多聯(lián)分析、風險決策的反恐網(wǎng)絡(luò)與反恐體系，將恐怖主義置于全民反恐的汪洋大海之中。從心理上給予恐怖分子不敢動的壓力，從技術(shù)上給予恐怖分子不能動的壓力，從輿論上給予恐怖分子不想動的感化和教育，以期從根本上減少和消除恐怖主義隱患和行為，為國家反恐決策行動部門提供理論和技術(shù)支持。

[關(guān)鍵詞] 大數(shù)據(jù)；反恐；恐怖分子；效用情報；決策

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 17. 057

[中圖分類號] TP39 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）17- 0149- 06

1 引 言

恐怖主義是近年來世界各國普遍面對的問題，隨著智能科技和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，恐怖主義有愈演愈烈、國際化、網(wǎng)絡(luò)化、線上線下聯(lián)動的發(fā)展趨勢。我國正處于改革發(fā)展的關(guān)鍵時期，受到國際社會的廣泛關(guān)注，同時也受到境內(nèi)外敵對勢力的仇視與嫉恨，由此引發(fā)的恐怖活動時有發(fā)生，給國家穩(wěn)定，人民生命財產(chǎn)安全造成很大的威脅。黨和國家高度重視防恐和反恐，制定專門法律法規(guī)，建設(shè)反恐精兵隊伍，廣泛開展國際及區(qū)域合作，多措并舉，極大地打擊了恐怖主義在我國擴散的囂張氣焰。學術(shù)界從法律法規(guī)、隊伍建設(shè)、情報、大數(shù)據(jù)、決策行動等多個方面進行了深入而廣泛的研究。其中，梅建明教授團隊對英、美、法、俄等西方國家反恐的經(jīng)驗進行了深入細致的分析，從情報的角度對反恐情報特征、情報體系構(gòu)建、情報分析、情報決策、情報預警以及從大數(shù)據(jù)角度用各種方法做了數(shù)據(jù)挖掘分析[1-4]；蘭月新團隊從大數(shù)據(jù)角度研究了反恐情報采集、數(shù)據(jù)庫的建設(shè)及保障等方面的研究[5-7]；裴毅東對大數(shù)據(jù)提升國家反恐能力的重要性進行了全面的分析和闡述，并對美國利用大數(shù)據(jù)實施監(jiān)控與反恐的策略進行了細致的解讀，給我們以重要啟示[8]；鄭國用從軍事運籌學角度研究了反恐行動決策，陳明等研究了反恐情報決策和行動[9]。這些研究對我國反恐理論和實踐都起到非常重要的作用，但是，主要針對專門部門的情報決策行動展開，屬于單方面反恐，著重強調(diào)警察、特戰(zhàn)隊等專業(yè)部門的作用，這也是西方國家反恐慣用的方法，也是造成當前國際上越反越恐尷尬局面的重要原因[10-12]。恐怖主義威脅社會每一分子的安全，因此，反恐反暴人人有責，完全依靠公安、部隊等專門部門的單方面反恐已經(jīng)無法適應當今互連互通，一體化的社會發(fā)展要求。其實，我國在建國初期鎮(zhèn)壓反革命（國民黨遺留在大陸的大量軍統(tǒng)特務(wù)及殘余武裝）運動中就已經(jīng)積累了非常豐富的反恐防暴經(jīng)驗，如構(gòu)建以情報部門、公安部門、部隊為主，交通、郵電、銀行等各業(yè)務(wù)部門密切配合以及廣大人民群眾大力支持的多維度鎮(zhèn)壓反革命網(wǎng)絡(luò)。這種全民反恐的方法非常適合我國當前國情，當前依然有非常重要的借鑒意義，只是需要借用現(xiàn)代大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建起數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型反恐網(wǎng)絡(luò)。其中，群眾路線，廣泛的發(fā)動群眾，依靠群眾，依然是我國反恐的基石。

本文研究面向大數(shù)據(jù)的全民反恐決策方法，邏輯思路如圖1所示，按照研究方法以控制流將反恐決策分成研究對象、研究方法和研究結(jié)果三個部分，以數(shù)據(jù)流將反恐決策分為三個步驟，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)分析和反恐決策。

2 面向反恐決策的大數(shù)據(jù)采集

廣泛的數(shù)據(jù)采集是反恐決策的前提。隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實生活的映射空間。任何人的言行舉止逐步的都數(shù)字化，其吃、喝、拉、撒、睡，行、立、坐、臥、走都不可避免的在日常居住地的交通、住宿、通信、金融、消費、社交等等多個子空間留下數(shù)據(jù)腳印，這是大數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)。因此，全民數(shù)據(jù)采集與重點分子跟蹤監(jiān)控相結(jié)合成為科學的反恐大數(shù)據(jù)采集策略。

通常恐怖分子與普通民眾生活在一起，存在于現(xiàn)實生活和虛擬網(wǎng)絡(luò)中，而且普通民眾受蠱惑脅迫可能變成恐怖分子，參與恐怖活動，而恐怖分子也有可能經(jīng)過宣傳教育感化變成普通民眾和合法公民。因此，在沒有鎖定目標之前，數(shù)據(jù)采集是針對全民的，其流程如圖2所示。可將數(shù)據(jù)來源分為業(yè)務(wù)部門、媒體網(wǎng)站和人民群眾三個方面，按照采集渠道將數(shù)據(jù)分為互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。由公安反恐部門牽頭，建立起各媒體網(wǎng)站、各業(yè)務(wù)部門協(xié)同配合，廣大人民群眾積極參與的反恐大數(shù)據(jù)采集通道。

業(yè)務(wù)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集如社交、工作、生活、娛樂中的財務(wù)往來、投資理財、債券交易、電子商務(wù)中產(chǎn)生的賬單數(shù)據(jù)，出行旅游在鐵路、汽運、航空、路卡等地的交通數(shù)據(jù)，日常在電信部門的通話交流數(shù)據(jù)等等；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集如生活居住區(qū)、購物娛樂場所等處的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)和導航定位數(shù)據(jù)，各處保安、人民群眾的異常發(fā)現(xiàn)，及時投訴和報警；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集如微信、微博、論壇、貼吧等媒體平臺的互動交流數(shù)據(jù)，各媒體網(wǎng)站提問咨詢，發(fā)表意見，搜索引擎中的搜索歷史、愛好等信息。所有這些構(gòu)成了日常生活大數(shù)據(jù)，它將所有人在生活中線上線下公共場所的言談舉止和各類行為都記錄下來，形成圖、文、聲、視的數(shù)據(jù)資料。通過大數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲，映射到可供分析決策的數(shù)據(jù)空間。

采用分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲對散布在互聯(lián)網(wǎng)上的社交輿情數(shù)據(jù)進行采集，可以主動到微信、微博、媒體客戶端、論壇、貼吧等輿情集散地抓取含有圖、文、聲、視各類數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁?；蛘邞{借各大網(wǎng)站的API進行重點人物、公眾號的數(shù)據(jù)采集?；蛘吲c各媒體網(wǎng)站聯(lián)合，啟動涉恐嫌疑人員言論異動推送，引導各大網(wǎng)站專門設(shè)立不良言論投訴和舉報窗口，方便網(wǎng)民對整個網(wǎng)絡(luò)空間的監(jiān)督和維護；視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)目前主要靠各個小區(qū)單位分散記錄，需要進行廣泛宣傳教育，建立起全體居民監(jiān)視投訴渠道，暢通居民保安報警，居民報警的多重渠道，有條件的地方和單位可以安裝基于圖大數(shù)據(jù)的流式存儲處理APP，以實現(xiàn)智能分析、識別、決策報警；目前業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也主要由各單位分別采集，如有涉案的嫌疑對象，公安機關(guān)會進駐相應單位進行調(diào)查，此情況屬于事后型反恐。對目前狀況稍作調(diào)整便可實現(xiàn)事前型主動反恐，現(xiàn)在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)（包括通信、金融、交通、電子商務(wù)等）都已實名制，每一單業(yè)務(wù)都需要進行身份驗證，訪問公安的身份數(shù)據(jù)庫。這樣，一方面可以在訪問身份數(shù)據(jù)庫時在公安業(yè)務(wù)系統(tǒng)留下日志，另一方面也可以要求業(yè)務(wù)部門將用戶的業(yè)務(wù)行為寫成摘要，包含時間、地點、人物和事件等信息，返回給身份證系統(tǒng)，形成日志。這樣既不會給業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來太大壓力，也不會給公安系統(tǒng)帶來更多負荷，只需公安系統(tǒng)擴容部分存儲設(shè)備。

反恐部門通過多方宣傳，以提高媒體網(wǎng)站、社交網(wǎng)站、業(yè)務(wù)部門、網(wǎng)民、普通民的反恐意識和警惕，進而積極配合，及時舉報。反恐大數(shù)據(jù)的采集處理存儲方法如圖3所示，可采用開源架構(gòu)Hadoop為異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理框架。采用分布式文件系統(tǒng)HDFS為基本存儲平臺，管理互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲，網(wǎng)站推送，業(yè)務(wù)部門推送，業(yè)務(wù)部門爬蟲，網(wǎng)民投訴舉報，日常民眾報警等數(shù)據(jù)。以MapReduce為基本計算平臺，YARN為任務(wù)調(diào)度框架，在此基礎(chǔ)上針對不同數(shù)據(jù)環(huán)境，采用不同的開源大數(shù)據(jù)處理框架，如：流數(shù)據(jù)Storm、內(nèi)存計算Spark、在線異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲Hbase以及動態(tài)交互數(shù)據(jù)處理Tez等等。通過進一步數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成，形成面向大數(shù)據(jù)分析決策的數(shù)據(jù)倉庫，面向智能決策的數(shù)據(jù)集市，以及進行反恐決策所需要的其他基礎(chǔ)知識庫、方法庫和案例庫。

3 面向反恐決策的數(shù)據(jù)分析

多聯(lián)數(shù)據(jù)分析是反恐決策的基礎(chǔ)。首先，需建立分布式的多元異構(gòu)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（如Hadoop），包括分布式存儲系統(tǒng)（如HDFS）和分布式計算系統(tǒng)（如MapReduce）。然后建立面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和時變的數(shù)據(jù)倉庫，從多角度處理海量信息并從中獲取支持決策的信息，具體流程可參考圖4。如從微信、微博、電信、社交等數(shù)據(jù)庫集成涉恐分子通信分析數(shù)據(jù)集；從高速監(jiān)測、GPS定位、手機定位等數(shù)據(jù)庫集成涉恐分子交通出行分析數(shù)據(jù)集；從電子商務(wù)網(wǎng)站、銀行、債券等數(shù)據(jù)集成涉恐分子交易分析數(shù)據(jù)集。從業(yè)務(wù)智能分析（如基于Mahout的業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)智能分析框架）、實時查詢（如基于Solr、Redis和Hbase的實時大數(shù)據(jù)查詢框架）和離線分析（如基于Hive和Pig的離線大數(shù)據(jù)分析框架）三個角度進行數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析以及風險建模。最終給出面向決策的可視化結(jié)果（如各種圖、表、報表等），為反恐人員隱患挖掘、效用情報提取和涉恐分子異動發(fā)現(xiàn)提供決策依據(jù)[13-15]。

具體而言，面對通信、交通、金融、網(wǎng)購等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，需要開展業(yè)務(wù)智能分析。運用分類統(tǒng)計、聚類識別等方法是從不同種類的賬單中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)關(guān)系。面對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析涉及的基本問題是誰來分析反恐大數(shù)據(jù)。當前，反恐需要各種數(shù)據(jù)時往往需要專人進駐業(yè)務(wù)部門，要求業(yè)務(wù)部門配合，對重點對象的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行查詢分析，這樣做費時、費力，還效率低下，且給業(yè)務(wù)部門的正常工作帶來麻煩，不能發(fā)揮大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。為了更好地利用各個業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)，一種方法，可在各業(yè)務(wù)平臺增加針對反恐的數(shù)據(jù)分析應用接口，反恐部門隨時可以下達任務(wù)，各業(yè)務(wù)部門根據(jù)任務(wù)要求，啟動反恐數(shù)據(jù)分析應用，并返回數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果；另一種方法，反恐部門利用之前業(yè)務(wù)部門在辦理各項業(yè)務(wù)時針對各個用戶返回的摘要文件，對其進行大數(shù)據(jù)分析。其中，前一種方法，要求各業(yè)務(wù)部門增加反恐數(shù)據(jù)挖掘模塊，增加與反恐部門的通信接口，反恐部門需要增加針對各個業(yè)務(wù)部門任務(wù)下達功能模塊，這會給業(yè)務(wù)系統(tǒng)和反恐情報系統(tǒng)增加較大的升級難度，增加較大的軟件成本，而且其利用率可能非常低。后一種方法，只需在業(yè)務(wù)部門的系統(tǒng)中增加給公安系統(tǒng)發(fā)送業(yè)務(wù)摘要的功能，即賬單數(shù)據(jù)存儲時順帶發(fā)送業(yè)務(wù)摘要，其軟件升級成本相對較小，公安部門的分布式反恐數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中適當增加存儲空間。第二種方案更為實際，便于實施?；跉v史數(shù)據(jù)的交互式查詢，數(shù)據(jù)分析的對象是由業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的大量業(yè)務(wù)日志，個人業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的交互式查詢，各類業(yè)務(wù)賬單的批量數(shù)據(jù)處理，快速批處理?？傊徽撌欠纯植块T主動采集還是業(yè)務(wù)部門實時推送，要求各業(yè)務(wù)部門高度認識反恐的重要性和與公安部門密切配合的重要性。

面對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如分散在各處的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，目前還基本上沒有分析的功能，只是記錄當時的情景。為此，需公安部門牽頭，倡導引入視頻流分析功能，可增加定時拍照和抓圖處理，一方面識別在逃通緝犯，另一方面對本小區(qū)的住戶行為進行分析，識別行為異常并向門衛(wèi)或保安提出風險預警。對視頻及圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，需建立基于視頻流截取的圖數(shù)據(jù)庫，采用基于實時數(shù)據(jù)流的流式大數(shù)據(jù)計算、實時查詢的方法。

對于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，主要進行基于歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘和在線交互式查詢。針對事前、事中及事后的網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)，其分析流程為，統(tǒng)計、計數(shù)聚類、分類學習、識別回歸、預測。結(jié)合統(tǒng)計方法、機器學習方法以及人工智能算法進行數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)，給出各個階段的輿情風險評價，并將分析結(jié)果可視化，為決策提供參考。輿情分析的核心是自然語言處理、文本數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)分析后的關(guān)鍵一步是面向決策的可視化，如人員監(jiān)控異常告警，個人暴恐風險評級，回歸分析預測，暴恐分子分類聚類，涉恐分子畫像，趨勢分析顯示，涉恐組織暴恐行動風險評價，暴恐組織社會網(wǎng)絡(luò)分析，暴恐人員社會網(wǎng)絡(luò)分析等可視化圖表。

4 面向大數(shù)據(jù)的反恐決策方法

從自動化角度可將決策方法分為人工決策和智能決策?？偟陌l(fā)展方向是從當前的以人工決策為主向以智能決策過渡，其決策流程如圖5。面向決策，來自互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)及業(yè)務(wù)網(wǎng)等的大數(shù)據(jù)存儲在分布式文件系統(tǒng)中，這些元數(shù)據(jù)無法直接用于決策，須進行科學的抽取、轉(zhuǎn)換、加載等數(shù)據(jù)清洗的過程，形成可供決策的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市，還要結(jié)合決策支持的各類案例庫、知識庫和方法庫共同構(gòu)成決策的支撐系統(tǒng)。通過對元數(shù)據(jù)的處理構(gòu)建面向決策的數(shù)據(jù)倉庫，包括如涉恐分子通信分析數(shù)據(jù)集、涉恐分子交通分析數(shù)據(jù)集、涉恐分子交易數(shù)據(jù)集等，以方便進行聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘。利用數(shù)據(jù)倉庫，進一步可構(gòu)建供機器學習的模式庫和面向決策分析的數(shù)據(jù)集市，如涉恐分子行為分析數(shù)據(jù)集、涉恐分子喜好分析數(shù)據(jù)集和涉恐分子性格分析數(shù)據(jù)集等。根據(jù)防暴處置專家的經(jīng)驗和方法構(gòu)建知識庫，以供人工推理和智能推理所用。建立基于大數(shù)據(jù)的識別模型、評價模型、學習模型、預測模型和分類模型等。專門構(gòu)建基于案例推理智能決策和查詢的涉恐事件案例庫、涉恐人員案例庫和涉恐輿情案例庫等案例庫[16-17]。

人工決策主要有采用集合理論、統(tǒng)計理論、進化思想、信息理論、符號推理等手段對涉恐分子的各類數(shù)據(jù)集合進行機器學習和決策分析建模，最終進行聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)效用情報，為決策行動提供支持。

智能決策是近年人工智能技術(shù)發(fā)展的一個熱點方向，在反恐決策中充分結(jié)合反恐專家經(jīng)驗建立反恐知識庫，結(jié)合成熟的專家系統(tǒng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可開發(fā)涉恐人員風險等級分析自動推薦系統(tǒng)；采用案例推理的方法可建立基于涉恐人員信息數(shù)據(jù)庫的不良傾向智能識別，恐怖分子智能識別系統(tǒng)等；可建立基于涉恐事件案例庫的智能決策方法推送系統(tǒng)；可建立基于涉恐輿情案例庫的輿情處置智能決策推送系統(tǒng)；可采用決策樹和語義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)構(gòu)建專家系統(tǒng)，實現(xiàn)在線決策咨詢；可建立基于運籌理論、圖結(jié)構(gòu)理論、案例推理技術(shù)的行動決策智能推送系統(tǒng)。

智能決策支持系統(tǒng)的設(shè)計流程：①目標分解，如針對涉恐人員，可將人員識別、暴恐傾向鑒定、暴恐風險評價等作為目標；針對反恐方案，可將反恐路線規(guī)劃、反恐資源配置等作為目標；針對在線查詢，可將搜索引擎作為目標。②價值準則，針對目標設(shè)計價值準則，即判斷規(guī)則。③擬訂方案，在建立大量規(guī)則的基礎(chǔ)上設(shè)計自動推理機方案，如專家系統(tǒng)、案例推理系統(tǒng)等。④分析評估與優(yōu)選，對多種方案進行分析評估，針對不同的目標選擇最優(yōu)的推理方案。⑤試驗驗證，不斷調(diào)整智能決策參數(shù)，即機器學習和模式識別的參數(shù)對決策支持系統(tǒng)進行試驗驗證。通常智能決策中涉及關(guān)鍵技術(shù)有案例推理，專家系統(tǒng)，計算智能，機器學習，模式識別，自然語言處理等。在反恐智能決策中案例推理技術(shù)既可用于涉恐輿情決策處置中，也可用于反恐資源配置中。而專家系統(tǒng)則可以運用咨詢、培訓、學習以及在線機器人聊天中。計算智能、機器學習及模式識別主要用于風險評價、人員評級、人員識別、涉恐行為異動中。自然語言處理主要用于網(wǎng)絡(luò)輿情涉恐數(shù)據(jù)分析和決策推送中[18-19]。

5 面向反恐決策的輿論隊伍

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，隨時隨地了解咨詢、關(guān)注國計民生以及發(fā)表個人觀點成為廣大民眾日常生活的重要組成部分，網(wǎng)絡(luò)越來越成為意識形態(tài)領(lǐng)域斗爭的主戰(zhàn)場。各種反華勢力、恐怖組織或明或暗遍布網(wǎng)絡(luò)，進行著各種形式的文化輿論攻擊、腐朽思想滲透以從根本上動搖我國民眾的價值觀念。面對這樣的嚴峻問題，公安反恐部門和國家相關(guān)部門切不可掉以輕心，而要和現(xiàn)實恐怖活動的危害性同等重視，甚至更加重視，摒棄過去事發(fā)之后的被動觀測，而應建立網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)思維，加強日常的觀測、分析和決策，將恐怖主義消滅在思想之初，萌芽狀態(tài)。為此需做好以下幾項工作：①建立專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)監(jiān)測、分析、決策隊伍，網(wǎng)絡(luò)輿情的持續(xù)發(fā)酵往往會在線上形成一些具有相同意見觀點的群體，進而容易引起線下聚集以致引發(fā)群體性事件的發(fā)生。輿情專業(yè)隊伍利用網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測系統(tǒng)廣泛抓取各輿情集散地的輿情信息，對輿情進行大數(shù)據(jù)分析和挖掘，對其進行風險評價，及時提出預警并采取果斷的決策措施，主動參與，主動回應，以化解矛盾的激化，稀釋集聚的怨憤。②采取技術(shù)手段，打入涉恐分子內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)社交圈，如QQ群、主播平臺、網(wǎng)絡(luò)視頻語音會議平臺、網(wǎng)絡(luò)游戲平臺等等，了解涉恐分子的性格特征、情感動向，及時收集重要情報。虛擬世界的生活、娛樂、交往已經(jīng)成為當代生活不可缺少的重要部分，涉恐分子也不可能脫離虛擬世界而存在，狡猾的恐怖分子往往有內(nèi)部的交流網(wǎng)絡(luò)和平臺以便互相聯(lián)絡(luò)，開展培訓學習或布置任務(wù)，如果能打入恐怖分子的社交圈，對反恐決策將起到事半功倍的效果，往往可以給恐怖分子以毀滅性打擊或者將恐怖分子一網(wǎng)打盡。③主動發(fā)聲，廣泛宣傳。每一個人都需要建立正確的世界觀、人生觀和價值觀，一方面要去經(jīng)歷，另一方面需要學習。在意識形態(tài)領(lǐng)域，不是西風壓倒東風，就是東風壓倒西風，如果網(wǎng)絡(luò)上腐朽、暴力、偏激等負面言論、音視頻占主導地位，必然會對廣大網(wǎng)民建立正確的三觀產(chǎn)生消極的負面影響。因此，要求建立專門的弘揚社會主義核心價值觀的輿論宣傳隊伍，廣泛宣傳黨的理論、路線、方針、政策，宣傳新時代中國社會充滿正能量的人物、事件、言論、文章等等，讓正義的輿論刷滿廣大人民群眾的電腦終端屏幕，把涉恐的輿論、觀點踩在廣大網(wǎng)民腳下，沒有立足之地。一方面涉恐分子孤掌難鳴，自然作罷，另一方面，正能量的輿論越來越多，涉恐分子不可避免地會受到正面的感化和教育而逐漸轉(zhuǎn)變觀念，打消暴恐念頭。如百度搜索引擎將正面新聞置頂?shù)淖龇▽σ龑д_健康的輿論起到積極的作用，對所有使用百度搜索的網(wǎng)民有著良好的教育意義。

6 討 論

以廣泛數(shù)據(jù)采集為前提，多聯(lián)大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，人工智能方法為牽引的反恐決策方法，既強調(diào)依靠各類大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略資源作用和智能科技的分析決策作用，又要求依靠社會各個部門的支持與配合和廣大人民群眾的覺醒與行動。通過“敵動我動”的行動決策和“敵不動我仍然在動”的風險決策，既有全民參與的堅決行動，又有鋪天蓋地的政治宣傳，必將給恐怖分子布下無處遁形的天羅地網(wǎng)，使其不敢動，不能動和不想動，從而從根本上減少和消除恐怖主義。

本文僅提出了框架性的理論和技術(shù)方法，其中每一部分的實現(xiàn)還需進一步廣泛深入的研究和不斷的實踐。這種面向大數(shù)據(jù)的全民參與的集情報、輿論和行動三位一體的決策方法不僅適用于反恐，而且可廣泛用于打擊犯罪、懲治腐敗等事務(wù)中。

注：通訊作者，張雙獅

主要參考文獻

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