極端暴力犯罪管控系統(tǒng)設(shè)計探析

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1引言

極端暴力犯罪是當(dāng)前和今后一個時期影響我國社會穩(wěn)定的突出問題，不僅給人民的生命財產(chǎn)造成重大損失，而且極大影響了社會秩序，給公眾造成巨大心理恐慌。極端暴力犯罪具有隱蔽性、突發(fā)性與暴力性，必須建立覆蓋“感知、識別、預(yù)警、防控、處置”的全方位基于大數(shù)據(jù)的極端暴力犯罪管控系統(tǒng)設(shè)計文/宋祥斌本文針對大數(shù)據(jù)條件下極端暴力犯罪的防控和治理，遵循“人員管控—態(tài)勢感知—風(fēng)險預(yù)警—干預(yù)處置”的整體作戰(zhàn)思路，提出數(shù)據(jù)感知、智能監(jiān)測、及時干預(yù)、快速處置的技術(shù)路徑及功能結(jié)構(gòu)，形成應(yīng)對極端暴力犯罪的一體化技術(shù)解決方案，實(shí)現(xiàn)對極端暴力犯罪的主動防控。摘要預(yù)防監(jiān)控體系。對可能影響社會穩(wěn)定的苗頭性、傾向性問題，及時感知和識別，防止他們從事違法犯罪活動。對已經(jīng)發(fā)生的極端暴力犯罪，要能及時啟動預(yù)案，科學(xué)指揮，妥善處置。大數(shù)據(jù)時代的到來，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法的發(fā)展，為最大限度地預(yù)防、預(yù)警、監(jiān)測、控制與處理此類犯罪提供了技術(shù)解決的可能。（1）犯罪人員信息數(shù)據(jù)化，有助于對已有極端暴力犯罪分子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)測量和跟蹤測評；（2）犯罪要素程序化，通過多維信息感知和識別技術(shù)，可以科學(xué)獲取和厘清極端暴力犯罪的各個要素，設(shè)置預(yù)警系統(tǒng)；（3）犯罪數(shù)據(jù)監(jiān)管智能化，利用現(xiàn)有犯罪信息數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器，使其獲得智能，監(jiān)控極端暴力犯罪數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上的流動。通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的綜合運(yùn)用，開展極端暴力犯罪立體防控與打擊處置研究，構(gòu)建一體化極端暴力犯罪防控和治理體系，是極端暴力犯罪防控和治理工作的迫切需要，也是提升社會治理水平，建設(shè)平安社會的現(xiàn)實(shí)需求。

2大數(shù)據(jù)管控極端暴力犯罪的需求分析

現(xiàn)階段我國處在一個極端暴力犯罪的頻發(fā)時期，對人民群眾的安全感和社會的穩(wěn)定造成巨大影響。例如，2018年12月25日，福建龍巖一無業(yè)中年男性，因與當(dāng)?shù)鼐游瘯刹坑蟹e怨，持刀劫持公交車撞人，造成重大傷亡。2019年9月2日，一男子闖進(jìn)白楊坪鎮(zhèn)朝陽坡小學(xué)，用菜刀連續(xù)砍傷學(xué)生10名。面對極端暴行，普通民眾毫無反擊之力，越發(fā)地成為那些反人類、報復(fù)社會的極端心理病態(tài)者動手的對象。不同于傳統(tǒng)的暴力犯罪，極端暴力犯罪具有突發(fā)性、不確定性、手段極其殘暴、犯罪人心理異常、被害人群隨機(jī)、犯罪后果極其嚴(yán)重、示范效應(yīng)很強(qiáng)等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)決定了該類犯罪應(yīng)急與防控的艱難性。極端暴力事件并非中國獨(dú)有，挪威布雷維克槍擊事件，美國的哈桑襲擊美軍福德堡基地案，美國的科羅拉多州槍擊案，美國佛羅里達(dá)州奧蘭多同性戀酒吧槍擊案以及種種校園槍擊案等極端暴力犯罪事件，都對社會和民眾造成了巨大危害和恐慌。在大數(shù)據(jù)時代，極端暴力犯罪分子的一舉一動，是極有可能在網(wǎng)絡(luò)空間留下蛛絲馬跡的。國外在大數(shù)據(jù)反恐領(lǐng)域已有一定研究及應(yīng)用積累，英美等發(fā)達(dá)國家都建立了反恐情報數(shù)據(jù)庫。Palantir在洛杉磯警局通過技術(shù)與業(yè)務(wù)的深入交流與合作，采用Palantir的Gotham平臺，構(gòu)建了一套洛杉磯警局的語義知識搜索挖掘平臺，用于日常的警方業(yè)務(wù)工作。美國政府NATGRID部門通過綜合利用恐怖分子平時產(chǎn)生的各種信息，包括通話、交通、購物、交友、電子郵件、聊天記錄、視頻等，以清晰勾勒出犯罪嫌疑人的行蹤和面貌，對恐怖行為發(fā)生前進(jìn)行預(yù)警和事后分析排查，越來越成為美國反恐手段之一。

3基于大數(shù)據(jù)管控極端暴力犯罪的技術(shù)思路

綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，從數(shù)據(jù)、模型和系統(tǒng)三個視圖梳理和分析極端暴力犯罪技術(shù)防控的需求，按照“人員管控—態(tài)勢感知—風(fēng)險預(yù)警—干預(yù)處置”的思路，研究潛在犯罪人員目標(biāo)體系、多層情報預(yù)警體系和應(yīng)急干預(yù)處置體系，構(gòu)建極端暴力犯罪一體化防控的體系作戰(zhàn)框架。對極端人員進(jìn)行源頭識別，對極端事件進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警，對極端行為進(jìn)行及時干預(yù)，為個人極端暴力犯罪的監(jiān)測和管控提供全鏈條技術(shù)解決方案。首先提取已有極端人員的特征，建立識別潛在極端人員的常模標(biāo)準(zhǔn)，并進(jìn)行智能研判，把潛在極端人員從區(qū)域人群中識別出來，從而實(shí)現(xiàn)極端人員的源頭識別。然后建立潛在極端人員的動態(tài)知識圖譜，為對潛在極端人員的分級預(yù)警管控提供模型支撐，實(shí)現(xiàn)對極端事件的有效監(jiān)控。最后通過對疑似極端人員的微表情進(jìn)行誘發(fā)，識別其真實(shí)心理狀態(tài)，對極端行為及時干預(yù)，制止極端暴力犯罪的實(shí)施，對已發(fā)生的極端暴力犯罪，及時采取應(yīng)急處置預(yù)案，科學(xué)指揮決策。

4系統(tǒng)體系架構(gòu)

專注于極端暴力犯罪立體防控與打擊處置應(yīng)用需要，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)，提出系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)組織體系、技術(shù)支撐體系和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、技術(shù)、業(yè)務(wù)與應(yīng)用融合。

4.1大數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)支撐層，為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源規(guī)劃和整合提供支撐

極端暴力犯罪的防控涉及到多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，需要多維感知采集，有電子圍欄、網(wǎng)絡(luò)圍欄、視頻監(jiān)控、社會部門、智能終端等多種形式和渠道，采集對象上有人、車、物、事等多種類型，采集內(nèi)容上有基本信息、軌跡信息、事件信息、特征信息等多個方面，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，需要集成和治理，這是體系建設(shè)的前序核心問題。

4.2大數(shù)據(jù)平臺是技術(shù)支撐層，為系統(tǒng)各類業(yè)務(wù)分析提供大數(shù)據(jù)支撐環(huán)境

通過搭建大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺為數(shù)據(jù)分析、模型建立、關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建、服務(wù)管理等提供大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境下交互查詢、數(shù)據(jù)計算、機(jī)器學(xué)習(xí)、元數(shù)據(jù)存儲和管理等服務(wù)。

4.3大數(shù)據(jù)分析是算法模型層，為系統(tǒng)各類算法和模型提供建模環(huán)境和管理支持

支撐異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，提供極端暴力犯罪分子的特征常模構(gòu)建，提供主體與主體，主體與行為，行為與行為的關(guān)聯(lián)性分析評估方法構(gòu)建，提供多種異常事件和行為識別和預(yù)警算法的開發(fā)和管理。

4.4大數(shù)據(jù)應(yīng)用是業(yè)務(wù)應(yīng)用層，為極端暴力犯罪的防控提供具體業(yè)務(wù)應(yīng)用

為防控和打擊極端暴力犯罪提供一體化指揮框架，從潛在極端人員識別，到極端事件和行為監(jiān)測預(yù)警，再到極端暴力犯罪干預(yù)和處置，提供了全方位全鏈條的應(yīng)用支撐。

5構(gòu)建系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

（1）通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用，建立極端人員元數(shù)據(jù)動態(tài)知識圖譜和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃體系，重點(diǎn)是解決樣本數(shù)據(jù)規(guī)模過小和多源異構(gòu)高維分布數(shù)據(jù)之間的語義沖突等問題，實(shí)現(xiàn)極端暴力犯罪人員情報數(shù)據(jù)的感知融合，為極端事件和行為的大數(shù)據(jù)分析預(yù)警完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。（2）通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，建立極端暴力犯罪主體及其行為關(guān)聯(lián)模型，提出事件驅(qū)動的極端暴力犯罪行為推測方法和異常行為模式解析方法，解決異常行為多維分析檢測與預(yù)測等關(guān)鍵問題，實(shí)現(xiàn)對極端暴力犯罪預(yù)謀行為的監(jiān)測預(yù)測和干預(yù)處置，降低社會極端暴力事件發(fā)生概率。（3）通過心理學(xué)和微表情識別技術(shù)，構(gòu)建用于識別潛在極端人員的常模標(biāo)準(zhǔn)和基于心理先驗(yàn)知識的動態(tài)知識庫，為極端重點(diǎn)人員、重點(diǎn)部位的源頭風(fēng)險識別與治理提供預(yù)警模型；通過微表情感知和識別技術(shù)，及時獲取預(yù)謀犯罪人員的真實(shí)心理情況，為科學(xué)處置提供支撐，提升預(yù)知極端暴力犯罪風(fēng)險的準(zhǔn)確度、時效性。（4）采用應(yīng)急資源優(yōu)化配置及調(diào)度、應(yīng)急預(yù)案快速生成及決策優(yōu)化等技術(shù)，在極端暴力犯罪的打擊處置方面建立跨層級跨部門協(xié)同聯(lián)動應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)一點(diǎn)報警、多級感知、整體聯(lián)動。

結(jié)語

將防控極端暴力犯罪的實(shí)際應(yīng)用需求與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，為極端暴力犯罪防控提供預(yù)防和精準(zhǔn)打擊的基礎(chǔ)，將極端暴力犯罪消滅于萌芽狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)極端暴力犯罪打擊的真正目的：預(yù)防重于打擊。綜合運(yùn)用極端暴力犯罪監(jiān)測和管控中數(shù)據(jù)感知融合、異常行為檢測、應(yīng)急資源布局調(diào)度、源頭風(fēng)險識別治理、跨空間積分預(yù)警等既有理論體系和關(guān)鍵技術(shù)，研究提出數(shù)據(jù)感知、智能檢測、快速處置、平臺建設(shè)和業(yè)務(wù)場景的融合模式、技術(shù)路徑及應(yīng)用機(jī)制，形成系統(tǒng)性技術(shù)解決方案?；诖髷?shù)據(jù)防控極端暴力犯罪的技術(shù)解決方案既可以指導(dǎo)和推動極端暴力犯罪防控業(yè)務(wù)信息化建設(shè)的科學(xué)開展，又能以軟件平臺的形式投入極端暴力犯罪的立體防控與打擊處置實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，接受實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)，形成應(yīng)用示范，進(jìn)行推廣，為實(shí)現(xiàn)社會的穩(wěn)定、長治久安，民眾生活的富足提供基礎(chǔ)保障條件，具有重要的社會意義和經(jīng)濟(jì)意義。

作者：宋祥斌 單位：江蘇警官學(xué)院