论文部分内容阅读
摘要：恐怖主义威胁世界安全，破坏世界的和平与发展，造成国家动荡不安。纵观近几年来，三股势力活动猖獗并扬言要炸毁兰新铁路、青藏铁路，切断新疆、青藏与内地的联系。例如昆明火车站“3.01”事件，新疆的暴恐事件等再次敲响了高铁反恐的警钟，反恐形势十分严峻。本文通过利用大数据详细的研究了其在高铁反恐中的应用。
Abstract：Terrorism threatens world security and destroys peace and development in the world， causing national turmoil. Throughout the past few years， the three forces are rampant and threatened to blow up the Lanxin Railway， the Qinghai-Tibet Railway， cut off the links between Xinjiang and Qinghai and Tibet. For example， the Kunming Railway Station "3.01" incident， Xinjiang， such as terrorist incidents once again sounded the alarm of high-speed rail anti-terrorism， anti-terrorism situation is very grim. In this paper， the use of large data in detail the study of its high-speed rail in the application of anti-terrorism.
引 言
恐怖分子可以利用互联网搜集发布各种信息，同样大数据是一把双刃剑，在海量的数据里恐怖分子必会留下蛛丝马迹。利用大数据的挖掘技术、音视频分析技术、网络科学、可视化技术、社会计算这五大类技术与高铁反恐领域结合，切实保障国家安全，维护人民群众财产安全。如何更好的运用大数据的分析预判功能，提升高铁反恐应用能力，是一个急需解决的难题，也是需要加强大数据应用性研究
1.大数据与反恐
1.1大数据概述
大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。数据体量巨大（Volume）[1]。了解了大数据的特征，知道了为什么它比传统数据高效快捷，就可以运用到反恐领域。比如对恐怖分子来讲，在行动之前，肯定会有蛛丝马迹表露出来。大数据虽然还并不能细化到为每个人建立档案的程度，但实际上，通过不断地收集积累数据，将来每个人的行动、生活都可以找出一些活动轨迹。恐怖分子对社会有很多不满，会通过很多方式表达出来，比如发微博、微信、电子邮件、聊天记录、视频等，就可以对恐怖行为发生前进行预警和事后分析排查。
1.2大数据在反恐中的作用
暴恐事件给社会造成的负面影响是深远的，在互联网、大数据时代，面对恐怖事件我们再也不用消极被动的应对了。因为恐怖分子的一举一动，是极有可能留下蛛丝马迹的，国外早就利用大数据进行反恐了。一是此前美国政府追捕本拉登行动中，大数据平台Palantir扮演了重要的情报分析的角色；二是亚利桑那州立大学的学者们利用AI系统分析了2014年下半年IS记录在案的2200多次行动，发现了后者多种行为的规律。如果遭遇大规模空袭，IS会减少步兵作战行动，转而使用“简易装置”；在敌人发起大规模地面进攻之前，IS喜欢大肆动用汽车炸弹[2]。采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习，利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测。预测过程中融入多步时间序列预测中的递推计算的思想，将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分考虑。通过大数据的分析模型，可以得知恐怖事件发生是有规律的。如昆明暴力恐怖事件发生在两会前夕，并选择在人多的火车站，是为了制造社会影响。我们可以通过历史上恐怖事件的发生规律，来判断大概在什么时间、什么场合需要特别警戒。又比如美国波士顿曾经发生的爆炸案，恐怖分子的背包里装着有炸药的高压锅。事件发生后，纽约有人在网上同时搜索高压锅和背包，美国反恐部队立刻捕捉到该信息，并去调查搜索者的目的。以此来看，大数据在反恐中的作用极为重要。
2 我国高速铁路面临严峻反恐形势
2.1高速铁路恐怖袭击案件多发
由于高铁运输存在客流密度大、人员结构杂、站与站点之间存在安检疏漏等问题，易成为恐怖分子作案的目标，且一旦发生恐怖袭击给人民生命、财产带来巨大损失。例如2014年昆明火车站发生的“3·01”案件，5 名恐怖分子在昆明火车站广场及售票厅持刀砍杀旅客，共造成31人死亡、141人受伤。2014年4月30 日晚，新疆火车南站发生“暴恐”案件，两名暴徒在火车站出站口持刀砍杀群众并引爆爆炸装置，袭击共造成3人死亡，79人受伤。恐怖分子为了制造更大的社会恐慌，手段极其恶劣，影响极其严重[3]。
3大数据在高铁反恐工作的主要对策
3.1加强科技防范措施
在公安情报中的主要关键技术有五大类，分别是：数据挖掘技术、音视频分析、社会网络分析、可视化展现、目标数据计算[4]。通过这五大类技术可以通过语种识别、声纹识别、指纹鉴定技术体型特征识别技术等身份鉴定技术和关键词检测，分析人员地域、身份和交流内容，如发现可疑情况，可以进行预警和事后分析排查。而大数据和音视频图像在高铁反恐中的结合有以下几个方面：一是为追踪恐怖分子提供方向。信息时代，各种监控技术已经应用到各个层面，恐怖分子的整个作案过程，将会被这些监控所拍下，当恐怖事件发生，可以及时利用作案地，如车站、码头、高速公路等安装的摄像头，及时掌握他们的行踪。二是为审判恐怖分子提供支持。恐怖分子作案，一般都会选择关键性基础设施且具有一定象征意义的地方，这些地方一般都安装有各类摄像头，可以及时的拍下他们的行为。这些视频通过技术处理后，可以为审判恐怖分子提供支持。
3.2加强专业人才培养
现在是大数据引领的智慧时代，随着海量数据的获取、存储和处理方法和技术的飞速发展，带动了行业人才的爆炸式需求，市场需求更多“大数据”专业技术人才。互联网大数据时代专业技术人才资源匮乏与市场需求激增的矛盾凸显。机遇与危机并存，在大数据的应用方面还存在许多新问题，不当的使用可能导致严重的误判，因此大数据时代呼唤大数据分析和挖掘方面的高层次专门人才。国家应立足当前市场需求，为正在从事和未来有志于从事大数据领域的专业人员搭建一个提高技术水平和商业实战的平台，培养具备专业能力的创新高科技人才。
4.结语
近年以来，国际反恐形势出现若干新动向。而在大数据背景下，如何将其运用到高铁反恐怖研究领域的热点和难点问题。本文提出大数据背景下在高铁反恐领域中的对策，期望能有学术价值。政府公安机关应做好做到“广泛收集、及时预警、行动迅速、降低影响”，将恐怖活动扼杀在萌芽状态，创造反恐工作新局面。
參考文献
[1]龚志伟，刘智敏，周颖.大数据背景下反恐情报收集研究[J].中国公共安全（学术版），2016，（02）：99-103.
[2]孙永超.大数据时代我国反恐策略研究[D].成都理工大学，2016.
[3]瞿志凯，张婷.基于大数据的反恐情报数据仓库体系结构设计[J].情报杂志，2016，35（02）：30-36.
[4]李本先，张薇，梅建明，凌云翔.大数据在反恐情报工作中的应用研究[J].情报杂志，2014，33（12）：1-5.
本项目受“攀登计划”广东大学生科技创新培育计划（pdjh2017b0362）资助。
Abstract：Terrorism threatens world security and destroys peace and development in the world， causing national turmoil. Throughout the past few years， the three forces are rampant and threatened to blow up the Lanxin Railway， the Qinghai-Tibet Railway， cut off the links between Xinjiang and Qinghai and Tibet. For example， the Kunming Railway Station "3.01" incident， Xinjiang， such as terrorist incidents once again sounded the alarm of high-speed rail anti-terrorism， anti-terrorism situation is very grim. In this paper， the use of large data in detail the study of its high-speed rail in the application of anti-terrorism.
引 言
恐怖分子可以利用互联网搜集发布各种信息，同样大数据是一把双刃剑，在海量的数据里恐怖分子必会留下蛛丝马迹。利用大数据的挖掘技术、音视频分析技术、网络科学、可视化技术、社会计算这五大类技术与高铁反恐领域结合，切实保障国家安全，维护人民群众财产安全。如何更好的运用大数据的分析预判功能，提升高铁反恐应用能力，是一个急需解决的难题，也是需要加强大数据应用性研究
1.大数据与反恐
1.1大数据概述
大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V（即Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。数据体量巨大（Volume）[1]。了解了大数据的特征，知道了为什么它比传统数据高效快捷，就可以运用到反恐领域。比如对恐怖分子来讲，在行动之前，肯定会有蛛丝马迹表露出来。大数据虽然还并不能细化到为每个人建立档案的程度，但实际上，通过不断地收集积累数据，将来每个人的行动、生活都可以找出一些活动轨迹。恐怖分子对社会有很多不满，会通过很多方式表达出来，比如发微博、微信、电子邮件、聊天记录、视频等，就可以对恐怖行为发生前进行预警和事后分析排查。
1.2大数据在反恐中的作用
暴恐事件给社会造成的负面影响是深远的，在互联网、大数据时代，面对恐怖事件我们再也不用消极被动的应对了。因为恐怖分子的一举一动，是极有可能留下蛛丝马迹的，国外早就利用大数据进行反恐了。一是此前美国政府追捕本拉登行动中，大数据平台Palantir扮演了重要的情报分析的角色；二是亚利桑那州立大学的学者们利用AI系统分析了2014年下半年IS记录在案的2200多次行动，发现了后者多种行为的规律。如果遭遇大规模空袭，IS会减少步兵作战行动，转而使用“简易装置”；在敌人发起大规模地面进攻之前，IS喜欢大肆动用汽车炸弹[2]。采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习，利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测。预测过程中融入多步时间序列预测中的递推计算的思想，将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分考虑。通过大数据的分析模型，可以得知恐怖事件发生是有规律的。如昆明暴力恐怖事件发生在两会前夕，并选择在人多的火车站，是为了制造社会影响。我们可以通过历史上恐怖事件的发生规律，来判断大概在什么时间、什么场合需要特别警戒。又比如美国波士顿曾经发生的爆炸案，恐怖分子的背包里装着有炸药的高压锅。事件发生后，纽约有人在网上同时搜索高压锅和背包，美国反恐部队立刻捕捉到该信息，并去调查搜索者的目的。以此来看，大数据在反恐中的作用极为重要。
2 我国高速铁路面临严峻反恐形势
2.1高速铁路恐怖袭击案件多发
由于高铁运输存在客流密度大、人员结构杂、站与站点之间存在安检疏漏等问题，易成为恐怖分子作案的目标，且一旦发生恐怖袭击给人民生命、财产带来巨大损失。例如2014年昆明火车站发生的“3·01”案件，5 名恐怖分子在昆明火车站广场及售票厅持刀砍杀旅客，共造成31人死亡、141人受伤。2014年4月30 日晚，新疆火车南站发生“暴恐”案件，两名暴徒在火车站出站口持刀砍杀群众并引爆爆炸装置，袭击共造成3人死亡，79人受伤。恐怖分子为了制造更大的社会恐慌，手段极其恶劣，影响极其严重[3]。
3大数据在高铁反恐工作的主要对策
3.1加强科技防范措施
在公安情报中的主要关键技术有五大类，分别是：数据挖掘技术、音视频分析、社会网络分析、可视化展现、目标数据计算[4]。通过这五大类技术可以通过语种识别、声纹识别、指纹鉴定技术体型特征识别技术等身份鉴定技术和关键词检测，分析人员地域、身份和交流内容，如发现可疑情况，可以进行预警和事后分析排查。而大数据和音视频图像在高铁反恐中的结合有以下几个方面：一是为追踪恐怖分子提供方向。信息时代，各种监控技术已经应用到各个层面，恐怖分子的整个作案过程，将会被这些监控所拍下，当恐怖事件发生，可以及时利用作案地，如车站、码头、高速公路等安装的摄像头，及时掌握他们的行踪。二是为审判恐怖分子提供支持。恐怖分子作案，一般都会选择关键性基础设施且具有一定象征意义的地方，这些地方一般都安装有各类摄像头，可以及时的拍下他们的行为。这些视频通过技术处理后，可以为审判恐怖分子提供支持。
3.2加强专业人才培养
现在是大数据引领的智慧时代，随着海量数据的获取、存储和处理方法和技术的飞速发展，带动了行业人才的爆炸式需求，市场需求更多“大数据”专业技术人才。互联网大数据时代专业技术人才资源匮乏与市场需求激增的矛盾凸显。机遇与危机并存，在大数据的应用方面还存在许多新问题，不当的使用可能导致严重的误判，因此大数据时代呼唤大数据分析和挖掘方面的高层次专门人才。国家应立足当前市场需求，为正在从事和未来有志于从事大数据领域的专业人员搭建一个提高技术水平和商业实战的平台，培养具备专业能力的创新高科技人才。
4.结语
近年以来，国际反恐形势出现若干新动向。而在大数据背景下，如何将其运用到高铁反恐怖研究领域的热点和难点问题。本文提出大数据背景下在高铁反恐领域中的对策，期望能有学术价值。政府公安机关应做好做到“广泛收集、及时预警、行动迅速、降低影响”，将恐怖活动扼杀在萌芽状态，创造反恐工作新局面。
參考文献
[1]龚志伟，刘智敏，周颖.大数据背景下反恐情报收集研究[J].中国公共安全（学术版），2016，（02）：99-103.
[2]孙永超.大数据时代我国反恐策略研究[D].成都理工大学，2016.
[3]瞿志凯，张婷.基于大数据的反恐情报数据仓库体系结构设计[J].情报杂志，2016，35（02）：30-36.
[4]李本先，张薇，梅建明，凌云翔.大数据在反恐情报工作中的应用研究[J].情报杂志，2014，33（12）：1-5.
本项目受“攀登计划”广东大学生科技创新培育计划（pdjh2017b0362）资助。