基于大數(shù)據(jù)的典型社會安全事件預(yù)測預(yù)警技術(shù)研究

李 鑫,程 靜,李慧波,張 博

(中國電子科學(xué)研究院，北京 100041)

0 引 言

在新環(huán)境新形勢下，社會安全事件表現(xiàn)出突發(fā)事件高不確定性、承災(zāi)載體高脆弱性、防范管控高復(fù)雜性等顯著特點，且由于犯罪活動產(chǎn)生的海量信息，數(shù)據(jù)量大而分散、構(gòu)成復(fù)雜、有效信息提取困難，使傳統(tǒng)滯后的公共安全管理模式難堪重負(fù)[1]，基于傳統(tǒng)確定性方法的社會安全風(fēng)險演化特征研究以及風(fēng)險防控工作遇到了巨大挑戰(zhàn)。依賴于大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智能技術(shù)的不確定性研究方法則為社會安全風(fēng)險的防控提供了合理、高效、智能化的解決方案[2,3]。

1 社會安全風(fēng)險預(yù)測預(yù)警發(fā)展趨勢

社會安全風(fēng)險感知與防控是指通過全面收集、快速傳遞、分析處理風(fēng)險信息，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險隱患、評估風(fēng)險要素、反演風(fēng)險源特征，通過采取針對性的措施或手段降低社會安全風(fēng)險，即減小社會安全事件發(fā)生的概率和影響，降低社會安全事件一旦發(fā)生情況下的損失后果。

社會安全保障工作始于對潛在風(fēng)險的全面感知，終于對風(fēng)險苗頭的及時防范和有效控制，實質(zhì)上是一個由數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的轉(zhuǎn)變過程，其中涉及到“由數(shù)據(jù)到信息”、“由信息到知識”、“由知識到?jīng)Q策”等一系列轉(zhuǎn)變，融合處理和關(guān)聯(lián)分析等更多的是解決數(shù)據(jù)到信息、信息到知識的轉(zhuǎn)變，而落實到具體決策的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變環(huán)節(jié)即是對風(fēng)險苗頭的預(yù)測預(yù)警。預(yù)測預(yù)警與決策支持技術(shù)的主要發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)提高預(yù)測預(yù)警技術(shù)的智能化深度

在安全風(fēng)險預(yù)測預(yù)警方面，目前多是基于簡單業(yè)務(wù)規(guī)則的硬性預(yù)警和基于片面信息或部分維度的數(shù)據(jù)挖掘，人為干預(yù)的成分比較大，分析的結(jié)果相對簡單，缺少基于深度學(xué)習(xí)的自主智能預(yù)測預(yù)警模型。在未來的研究中會重點利用數(shù)據(jù)的全息屬性，側(cè)重數(shù)據(jù)本身體現(xiàn)的信息，充分挖掘數(shù)據(jù)深層次表現(xiàn)出來的信息，綜合采用不同深度不同層次的數(shù)據(jù)信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)自身的價值，分析對象的行為意圖、行為模式、行為態(tài)勢，提高預(yù)測預(yù)警技術(shù)的自動化、層次化、深度化水平，逐步提高預(yù)測預(yù)警技術(shù)的智能化深度。

(2)提高預(yù)測預(yù)警的準(zhǔn)確度

目前預(yù)測預(yù)警相關(guān)算法已經(jīng)比較豐富，但是真正能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)的算法并不多，大部分模型的虛警或漏警概率比較高，往往會導(dǎo)致錯誤的決策。因此，現(xiàn)有的預(yù)測預(yù)警模型并不能很好的支撐社會安全風(fēng)險管控工作的開展。為了應(yīng)對這種現(xiàn)狀，亟需通過全息數(shù)據(jù)的動態(tài)跟蹤，深度挖掘數(shù)據(jù)中的隱含內(nèi)容，深化數(shù)據(jù)的信息轉(zhuǎn)換效率，從量變拓展到質(zhì)變。

(3)擴充多維信息綜合研判的決策支持手段

在社會安全領(lǐng)域的預(yù)測預(yù)警模實戰(zhàn)應(yīng)用層面，多集中于基于視頻數(shù)據(jù)的人員或車輛行為異常的發(fā)現(xiàn)[4-7]及犯罪趨勢預(yù)測[8]等研究，多是基于二維靜態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測預(yù)警技術(shù)研究，缺少全方位、立體化、動態(tài)化的信息綜合研判手段?；诖髷?shù)據(jù)的全要素信息呈現(xiàn)和多維信息綜合研判手段將是今后決策支持技術(shù)發(fā)展的重要方向，只有充分運用“大數(shù)據(jù)”思維，才能全面促進(jìn)運用全量數(shù)據(jù)去認(rèn)知過去、把握現(xiàn)在和預(yù)測未來[9]。

2 基于單一要素風(fēng)險預(yù)警方法

當(dāng)前應(yīng)用較為廣泛的一維要素異常預(yù)警，即只針對于某一項社會安全相關(guān)數(shù)據(jù)開展監(jiān)控與風(fēng)險識別，當(dāng)某一監(jiān)控數(shù)據(jù)相對與其歷史數(shù)據(jù)或標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)有較大偏差時，則產(chǎn)生告警信息，如圖1所示，譬如針對用電行為進(jìn)行異常監(jiān)控與報警，如果發(fā)現(xiàn)用電異常則進(jìn)行告警；或針對于實時軌跡有無異常進(jìn)行監(jiān)測，如果發(fā)現(xiàn)異常則生成告警信息。一維要素異常預(yù)警結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)，但是其缺點是只能進(jìn)行簡單的異常研判，而且其研判閾值設(shè)定較為困難，閾值過低導(dǎo)至誤報虛報率過高將使得核查工作繁重，而過低則存在漏報的風(fēng)險，對于復(fù)雜的社會安全事件無法產(chǎn)生精準(zhǔn)的異常告警信息。

圖1 一維要素異常發(fā)現(xiàn)

因此，需要基于社會安全大數(shù)據(jù)，開展多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析與異常發(fā)現(xiàn)技術(shù)研究?；诖髷?shù)據(jù)的社會安全異常發(fā)現(xiàn)方法研究將主要包括兩部分，一是社會安全事件特征模型構(gòu)建方法，二是在社會安全事件模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上開展的社會安全事件異常預(yù)警模型研究。

3 典型社會安全事件分析

當(dāng)前，我國經(jīng)濟社會正在發(fā)生深刻變化，改革進(jìn)入攻堅期和深水區(qū)，社會矛盾多發(fā)疊加，各種可以預(yù)見和難以預(yù)見的社會安全風(fēng)險挑戰(zhàn)前所未有，橫跨涉及國計民生的各個領(lǐng)域，縱貫涉及公共安全的各個環(huán)節(jié)。從社會安全風(fēng)險的事件類型來看，以下幾個方面尤為突出：恐怖襲擊、極端暴力刑事犯罪、重大群體性事件、網(wǎng)絡(luò)違法犯罪等。在這些典型社會安全事件發(fā)生前，其背后都會有精密的組織策劃過程，即便是行動能力很強、計劃再周密的犯罪活動，其犯罪策劃、組織實施等都會產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)或信息[10]，無論在虛擬空間還是在實體空間，都存在一定的痕跡。譬如，2015年某縣發(fā)生暴力恐怖事件，一伙暴徒襲擊了海拔2600多米的山區(qū)偏遠(yuǎn)煤礦，造成多名群眾和民警傷亡。在事前，追溯至2008年開始，該團(tuán)伙即通過網(wǎng)絡(luò)收聽收看宗教集團(tuán)視頻形成宗教集團(tuán)思想；案發(fā)前6個月該團(tuán)伙先后6次與境外極端組織成員勾連，境外極端組織成員多次向該團(tuán)伙下達(dá)行動指令，并要求團(tuán)伙成員宣誓效忠，在境外極端組織的指揮下，該團(tuán)伙最終實施了本次暴力恐怖事件。在該事件中，犯罪團(tuán)伙在實體空間中有著宣誓效忠、糾集成員、準(zhǔn)備刀具等痕跡；在虛擬空間中有著收聽收看宗教極端音視頻，勾連、傳遞行動指令等信息。

因此，在社會安全風(fēng)險事件的醞釀過程，必然以某種痕跡信息形式暴露于實體空間和虛擬空間。然而當(dāng)前充分應(yīng)用這些虛實空間信息數(shù)據(jù)進(jìn)行社會安全事件的預(yù)測預(yù)警相關(guān)的研究還十分缺乏，有必要結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，對各類異常行為進(jìn)行研判，實現(xiàn)對社會安全事件的預(yù)測預(yù)警，提升社會安全的管控能力。

4 基于大數(shù)據(jù)的社會安全異常發(fā)現(xiàn)模型

基于大數(shù)據(jù)的社會安全異常發(fā)現(xiàn)模型主要包括兩部分，一是社會安全事件特征模型構(gòu)建方法，二是在社會安全事件模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上開展的社會安全事件異常預(yù)警模型研究。

4.1 社會安全事件特征模型構(gòu)建方法

首先需要收集已發(fā)生過的各類社會安全事件信息，盡可能多的收集社會安全事件涉及的各類信息要素以及行為要素，支撐社會事件特征模型構(gòu)建，如圖2所示，信息要素具體包括時間信息、地點信息、軌跡信息、人物信息、時間信息等；行為要素包括購置、出行、通信、逗留等。每一類典型社會安全都可以通過對事件進(jìn)行本體解析，從中盡可能多的抽離出該類社會安全事件所特有的虛實空間甚至思維空間的信息要素和行為要素，在對多個同類社會安全事件進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，歸納該類社會安全事件的共性特點和共現(xiàn)行為，構(gòu)建形成該類事件所特有的信息要素和行為要素特征庫，支撐社會安全事件的風(fēng)險識別。

圖2 社會安全事件特征模型構(gòu)建框架圖

4.2 社會安全事件預(yù)警模型

在廣泛收集特定目標(biāo)虛實空間信息的基礎(chǔ)上，對這些信息進(jìn)行歸納和整理，從中抽取信息要素和行為要素，并對這些要素信息是否正常進(jìn)行初步研判。對單一要素的研判有時并不足以支撐判斷該對象最終的行為目的，甚至有時所有的要素研判均正常，但將這些要素進(jìn)行匯集整理以及對比分析后，則可以明顯推斷出該對象具有實施某類社會安全事件的傾向。社會安全事件預(yù)警模型是通過對特定目標(biāo)多項信息和行為要素采集和研判的基礎(chǔ)上，匯集形成信息要素和行為要素特征集，進(jìn)而與已構(gòu)建的每一類社會安全事件特征模型相匹配，從而對該對象最終行為目的進(jìn)行推斷與研判，實現(xiàn)社會安全事件的預(yù)警，如圖3所示。

圖3 基于社會事件特征模型的異常發(fā)現(xiàn)與預(yù)警

5 典型社會安全事件識別與預(yù)警實例

各類案件嫌疑對象在預(yù)謀、實施、藏匿等不同階段所產(chǎn)生的行為多具有異常特征，一方面其行為較普通人的多數(shù)行為表現(xiàn)出異常性，另一方面其行為較自身的日常行為表現(xiàn)出異常性。針對目標(biāo)對象的虛實空間的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，包括基本信息、通信行為、網(wǎng)絡(luò)行為、經(jīng)濟行為、寄遞行為、電信痕跡、車輛痕跡、網(wǎng)絡(luò)痕跡、消費痕跡、住宿痕跡、鐵路痕跡等。通過分析目標(biāo)對象的行為習(xí)慣，并結(jié)合實際情境與目標(biāo)對象的日常行為或者其他普通人的行為展開比對挖掘、綜合研判，識別異常行為，支撐對社會安全風(fēng)險的異常感知。

以極端暴力刑事犯罪典型社會安全事件為例，為構(gòu)建極端暴力刑事犯罪(如持刀砍人、公交縱火等)的異常發(fā)現(xiàn)模型，需要首先充分調(diào)研和收集極端暴力刑事犯罪的案例，按照實體空間、虛擬空間以及思維空間等分類方式，從中抽取實施極端暴力刑事犯罪的行為，實現(xiàn)對極端暴力刑事犯罪事件的本體解析。進(jìn)而利用這些行為特征，建立起極端暴力刑事犯罪的特征模型，完成異常發(fā)現(xiàn)模型的構(gòu)建。在應(yīng)用過程中，根據(jù)一維異常數(shù)據(jù)，自動確定評估對象，進(jìn)而分析該對象近期的所有數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)集與極端暴力刑事犯罪模型進(jìn)行比對，建立匹配規(guī)則，超過設(shè)定的匹配度時，生成異常發(fā)現(xiàn)信息，進(jìn)行告警，具體應(yīng)用路線如圖4所示。

圖4 極端暴力刑事犯罪異常發(fā)現(xiàn)模型構(gòu)建與應(yīng)用路線圖

6 結(jié) 語

本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)的社會安全特征模型構(gòu)建方法，通過對不同社會安全事件的本體解析，形成該類事件的信息要素和行為要素特征庫，通過設(shè)定相應(yīng)的匹配規(guī)則，可實現(xiàn)對典型社會安全事件的預(yù)測預(yù)警，提升社會安全風(fēng)險的管控能力，具有一定的應(yīng)用價值。