基于大数据和物联网的安全态势分析与预警

1 前言

随着信息化发展速度不断加快，人员流动规模不断扩大、不同地域、不同成份的人员组成也越来越复杂，对安保任务的要求也会越来越高，传统的靠人海战术大量布控安保人员、增加更多的安检次数，不但造成安保人员比较疲惫从而造成安检的随意性增加，同时也影响了被检人员的感受，尤其针对如奥运会、亚运会这样的国际赛事，使用高科技手段成为必要选项，结合物联网采集数据，通过大数据的分析，智能化分析预警，及时的对安全新态势进行预警，合理的调配安保人员，提高安保处理突发事件的能力。

2 平台构成

安全态势智能预警分析平台由数据接口、数据挖掘与融合技术、态势分析与风险预警、可视化展示与系统管理六大部分。

系统数据接口用于查看各类物联网设备、终端设备运行情况，各种统计及数据服务接口；

数据挖掘与融合提供有效的数据分析处理模型和数据分析方法；

态势分析和风险预警提供当前安保范围内安全态势评估、安全态势预测及响应告警功能；

可视化展示定义生成各类表单、图表、报告、报表、视频监控各安保区域态势、各安检点工作量统计分析、实时展示预警信息等用户界面。

系统管理提供权限、数据统计、设备在线运维监控、安保人员配置、安保区域设定等管理

3 关键技术

3.1 数据采集

3.1.1 安保设备采集数据

安全态势智能预警分析平台通过以下设备采集数据：

1.视频监控采集视频数据，并对视频数据进行结构化分析大数据风险分析，统计范围内车人流量、车人成份组成、分析安保与车人流配比及时提供适合的安保方案、分析人流中是否有可疑或不安定因素出现，不正常人员聚集、群体性事件、安保到位情况等进行预测预警报警，通过采集到车人脸结构化数据可通过与相关的数据库进行对比发现触网人员和触网车辆情况。

2.雷达设备，雷达不受天气和可见的影响，可对车辆、人数进行计数、速度等数据进行采集。

3.手持终端，手持终端是结合传统方式进行的数据采集。

3.1.2 策略配置数据

对数据触发策略进行配置，安检级别，调配方式，数据分析种子参数等进行配置。

3.2 数据挖掘

数据挖掘的方法有很多种，其中关联规则挖掘方法能够从大量数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识，挖掘用户操作行为之间的关联规则，反映用户的操作倾向。

现实中人员、车辆、周边环境、警情等多影响因素之间相互关联，各种看似不相关的数据可能有着复杂的联系。选取的算法要能有效的对多源异构数据进行关联分析并具有自主学习性，能够解决决策层的不确定性，结合各种物联网数据、人工采集、专家经验、现场上报等进行多种源相结合进行研判。在底层使用关联规则挖掘算法对异构数据进行关联性分析，使用云模型对异构数据进行融合处理，在决策层使用贝叶斯决策方法进行态势预测，较好的解决了态势评估的不确定性。

3.3 态势感知与风险预警

态势感知要能结合历史分析数据、当前采集数据等进行态势的感知分析。

安全风险预警实现各类安全隐患的报警功能。借助安全态势感知功能对各类数据综合分析，提出安全风险的来源分布以及风险可能带来的危害，及时的对安全隐患或风险进行报警。

3.3.2 态势要素提取

态势要素提取是态势评估与预测的基础。对人员、车辆、人车组成、周边环境、天气状况、采集设备运行状态等进行关键要素提取监控，从而为最终的数据分析提供重要数据依据。

3.3.3 态势评估与分析

研究安全风险评估和分析方法，制定风险评估指标体系和评估模型，开展基于多因子的关联分析，识别可能出现安全问题，追踪并提供威胁分析。

态势感知的核心是态势评估，是对当前安全态势的一个动态理解过程。识别态势数据中的安全事件并确定它们之间的关联关系，根据所受到的威胁程度生成相应的安全态势图，反映出整个区域的安全态势状况。

研究分层次的安全评估模型，以视频、雷达、人工采集的数据为原始数据，发现各关键节点影响因素的脆弱性或威胁情况，在此基础上，综合评估安检区域各关键部位的安全状况，再根据综合安检部署，评估多个局部范围区域的安全态势，然后再综合分析和统计整个安检区域的安全态势。

3.3.4 态势预测

态势预测主要基于当前各终端设备采集的数据，历史分析数据，各类人员车辆库数据，进行关联性分析，给出总体安全趋势。态势预测数据的来源包括用户数据的输入和监测到历史数据和实时数据。

3.3.5 响应与报警

针对存在的威胁事件、预知的安全风险等进行报警，并提供解决的建议。利用数据挖掘与融合技术处理历史数据和监测数据，经过安全态势评估与预测分析，对潜在安全风险进行分析预测，输出预警信息。

3.4 可视化展示

根据用户的不同需求，定义不同的功能视图，实现多样化、多元化的展示方式，包括触网人员、触网车辆、人和车拥堵情况、热点赛事（区域）重点关注、警力部署漏洞、威胁报警等信息。

4 结语

通过安全态势感知与智能预警平台，利用大数据技术将现有各类监测数据、日志数据、扫描数据等进行有效整合，能自动识别未知的突发事件、预判可能出现的警情、缩短事件响应时间并提高提高安保人员工作效率，为实时掌握会议、赛事整体安全状态和变化趋势提供了基础，从而提升安保场所安全主动防御能力。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!