城市地铁恐怖袭击事件应急能力综合评价

为科学评估城市地铁应对恐怖袭击事件的应急能力水平,提高城市地铁应急体系建设,在统筹考虑应急能力指标因素关联性和评价过程中模糊性和随机性问题的基础上,提出基于二元语义决策实验室分析法(DEMATEL)-结构熵权法(SEWM)结合的城市地铁恐怖袭击事件应急能力云模型。首先,基于应急管理的全过程均衡视角,构建城市地铁恐怖袭击事件应急能力评价指标体系;其次,运用二元语义DEMATEL-SEWM法,计算评价指标权重系数,客观反映评价指标间关联性和专家判断差异性对权重的影响;然后,运用云模型算法计算评价指标云数字特征值,绘制综合评价云图,结合组合模糊贴近度方法确定应急能力评价等级;最后,应用该方法综合评价Q市地铁恐怖袭击事件应急能力。结果表明:Q市地铁应急能力一级指标云相似度为0.826、0.48、0.705、0.379,评价等级均为较高,综合评价云相似度为0.68,评价等级为较高,评价结果与实际调研结果基本一致,证明该评价指标体系和模型具有一定的适用性和科学性,可为城市地铁应对恐怖袭击事件应急能力评价提供理论参考。

医院暴力伤医事件的危机管理研究

暴力伤医犯罪严重威胁着医务人员的职业安全以及医院的医疗秩序,为应对暴力伤医事件所带来的现实威胁,需要在医院能力可及的范围内提出见效快、可操作性强的策略建议。为此引入4R危机管理理论,从理论所提出的缩减、预备、反应、恢复四个方面分析医院在处置暴力伤医事件中所存在的问题,包括医患沟通机制欠缺,患者对医务人员缺乏信任等。对此依据4R理论指导提出可操作性强、见效快的策略建议,包括完善医患间沟通机制、拉近医患心理距离等,以有效提升医院自身的危机管理能力。

海外公民涉恐安全风险评估方法——基于风险管理理论和加权K-means聚类

海外公民安全是中国海外利益安全的主要组成部分,是践行总体国家安全观“以人民安全为宗旨”的具体体现。当前我国公民在海外面临的涉恐安全风险日益加剧,甚至威胁到公民个体的生命安全。因此,提出了一种结合风险管理理论和加权K-means聚类的风险评估方法。其中,利用“袭击发生概率”和“袭击成功率”两个指标来评估风险的“相对可能性”,用“死亡人数”和“受伤人数”两个衡量后果的“相对严重性”,进而构建出海外公民涉恐安全风险评估指标体系和分析模型,通过数据聚类的方式将风险分级,从而对我国海外公民涉恐安全风险进行定量的评估,以期为保护我国海外公民安全提供较为有价值和相对客观的参考建议。

信息生态视角下涉警网络舆情演化影响因素研究

[目的/意义]涉警网络舆情演化是一个复杂的动态过程,其演化受到多种因素的影响。研究涉警网络舆情演化过程中的影响因素,有助于帮助公安机关更好的理解其复杂性和动态性,从而进行有效地监测预警。[方法/过程]从信息生态视角出发,借助信息生态因子的四因子学说,从四个维度分析影响涉警网络舆情演化的关键因素。[结果/结论]针对涉警网络舆情演变过程中的关键影响因素,提出相应的对策来合理引导与控制涉警网络舆情的发展。

结合深度迭代缩放卷积神经网络的PRNU提取算法

光响应非均匀性(photo-response non-uniformity,PRNU)是用于数字图像设备溯源的一种重要特征,也被称为成像设备指纹。针对图像真实噪声包含PRNU和大量未知噪声的复杂特性,本文提出一种结合深度迭代缩放卷积神经网络的PRNU数字成像设备指纹提取算法。首先,通过连续重复的缩小与放大特征图的分辨率来提高GPU内存利用效率和生成大的感受野,尽可能的提取包含完整PRNU指纹的真实噪声。然后,利用来自同一数字成像设备多幅图像的噪声残差来估计PRNU指纹。本文算法在相机溯源数据集Dresden和手机溯源数据集Daxing上进行了测试。实验结果显示,与基于小波变化的算法、基于块匹配3D滤波的算法以及基于前馈去噪卷积神经网络的算法相比,本文算法具有的更好的识别率和普适性。

用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印

头戴式虚拟现实眼镜可以将人对外界的视觉封闭,使观看者产生沉浸于虚拟环境中的感觉。为了实现这一效果,头戴式虚拟现实眼镜会将广角镜片放置在使用者的眼睛前,使得视频画面聚焦。由于广角镜片的使用会对画面产生枕形畸变,从而影响观看的效果;因此播放的视频画面要先经过桶形变换以抵消广角镜片的影响。此时使用者可以拷贝经过桶形变换的视频,从而盗版该视频。在这种情况下,视频的版权信息不仅需要在原始视频中验证,还需要在经过桶形变换后的视频中验证。提出了一种用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印方案;该方案使用基于扩频的水印嵌入方法,将数字水印模板嵌入到视频帧的中频中。对于遭受了桶形变换的视频帧而言,首先提出了一种桶形变换参数估计方法;然后对遭受了桶形变换的视频进行枕形变换以期恢复出桶形变换,前的画面;最后,对恢复的视频帧和水印模板进行相关性计算,以检测该视频中是否含有水印。实验结果表明,可以正确地从遭受桶形变换的视频帧中检测出已嵌入的水印,说明可以用于头戴式虚拟现实眼镜中的视频的版权保护。

社会安全问题研究新视角:大数据视域下的特征、挑战及对策

大数据时代社会安全问题研究面临的新机遇与挑战,首先,大数据时代社会安全问题的特征可概括为不确定性、泛在性、即时性、震荡性、巨变性以及传染性。其次,基于新时期社会安全问题的特征,在社会管理、危机应急和数据保护三个方面大数据助力解决社会安全问题面临挑战。再次,国内外大数据相关的感知技术、互联技术以及智能技术的有了实际应用和发展趋势。最后,从管理和技术方面要有相应对策。

稀有放线菌小单孢菌与大肠杆菌接合转移体系的构建

为将外源基因导入小单孢菌,建立小单孢菌(Micromonospora)与大肠杆菌两亲接合转移方法,将包含小单孢菌内源质粒pJTU112复制区的4.7kb片段插入质粒pOJ260的BamHⅠ酶切位点,构建了能在大肠杆菌和小单孢菌中复制的穿梭载体pSCU207,将质粒pSCU207转化大肠杆菌ET12567/pUZ8002,再与小单孢菌LXH20进行两亲接合转移,挑取接合转移子,并进行验证。结果表明:质粒pSCU207通过大肠杆菌与小单孢菌新鲜菌丝之间接合转移导入小单孢菌中,并可稳定遗传;大肠杆菌与小单孢菌新鲜菌丝之间的最佳接合转移体积是40μL和400μL。

公安情报技术课程教学研究

公安情报技术是支撑公安情报工作的重要手段,是现代化信息技术在公安情报工作(包括情报搜集、情报分析、情报共享和情报系统建设与运行等)中的应用与创新。根据公安情报学的专业培养目标,在分析了公安情报技术课程教学中面临主要问题的基础上,分别从专业培养方案、教师、学生等角度,对公安情报学专业公安情报技术课程的教学进行了研究。

《公安视频情报》教学内容设置研究

视频情报为公安情报工作中重要的情报来源,公安情报业务实践业已证明其在犯罪案件侦查、犯罪预防等方面具有不可替代的地位。鉴于其重要性,中国人民公安大学从2014年开始为公安情报学专业本科生开设《公安视频情报》课程。公安情报民警在视频情报工作中主要涉及视频情报系统的建设,视频的采集、存储传输与智能处理,公安视频情分析三个方面的业务。因此,通过该课程的学习,学生应该掌握视频情报系统的构建、数字视频处理与智能分析技术、公安视频情报分析方法等三个方面的知识与技能。对公安视频情报工作而言,视频情报系统是业务平台,数字视频处理与智能分析技术是理论基础,公安视频情报分析方法是业务实务。此文从上述三个方面研究《公安视频情报》课程的内容设置。

警用视频分析的统一结构场模型研究

警用视频分析可以保障与辅助警务指挥,同时对安全防范起到协助作用,是辅助警务决策研究中的重要发展方向。研究视频二值分割的时序二阶关系,在时空场上分析超像素图切割推理方法;构建了目标检测时空场和语义标记场表达,在语义关联和空间约束下平滑连续参数的求解过程,用置信度传播方法推理类别标记;采用二值检测向量描述场景状态场,定义不同状态的跳转矩阵,根据计算出的目标位置和状态信息得到当前场景的似然估计,通过置信度传播预测场景状态信息并给出辅助决策。

基于方向特征对比的图像显著区域检测算法

人类视觉注意力模型的研究结果表明,颜色特征、方向特征等底层特征是影响人类视觉注意力的重要特征。最近学术界提出了一些基于全局对比的显著性检测算法,但是这些算法仅涉及到颜色这一底层特征,而没有使用方向特征。这就影响了这类算法对方向特征对比度强而颜色特征对比度弱的图像的检测性能。因此,本文提出了一种基于图像方向特征全局对比的显著区域检测算法。首先,将图像过分割为若干不规则的超像素作为图像显著性计算的基本单元,把图像超像素的LBP(Local Binary Patterns)统计直方图作为该超像素方向特征的描述。然后,计算图像超像素的方向特征的独特性和方向特征的分布性。根据图像超像素的方向独特性和方向分布性计算超像素的显著性。最后,将显著性值分配到图像的每一个像素点上。在现今国际最流行的两个数据集上进行实验的结果表明,该算法可以有效弥补只使用颜色特征的显著性检测算法的不足,从而达到较好的检测效果。

基于三方加权稀疏编码模型的PRNU提取算法

估计图像中真实噪声是基于光照响应不一致(photo-response non-uniformity,PRNU)对图像来源取证的关键步骤.相较于加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)的估计,现有多数PRNU提取算法所采用的噪声估计算法在图像真实噪声提取方面性能劣势明显.该文提出了一种基于三方加权稀疏编码模型(trilateral weighted sparse coding model,TWSCM)的PRNU提取算法.TWSCM在估计噪声时能够保留更多PRNU噪声成分,有助于对图像中PRNU噪声的提取,因此在真实噪声估计上具有较好的性能.在当前最大的图像相机源取证基准库上的测试,实验结果证明所提出的基于TWSC的PRNU提取算法在图像相机源取证任务中具有较好的性能.

基于多阶段渐进式神经网络的图像相机指纹提取算法

光响应非均质性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)噪声的唯一性和稳定性决定了其可作为数码相机的指纹并可用于数字图像的溯源与取证。为了提高PRNU指纹质量及图像溯源精确度,文章提出一种基于多阶段渐进式神经网络的图像相机指纹提取算法。该神经网络使用编码器-解码器架构来学习上下文特征,并利用高分辨率分支来挖掘局部特征,同时在每个阶段引入注意力模块来重新加权局部特征。这样既可以融合上下文信息,又能准确获取局部信息,进而可以充分挖掘图像自然噪声中潜在的PRNU指纹。在Daxing智能手机数据集和Dresden相机数据集上与其他算法的对比实验证明了文章提出的图像相机指纹提取算法的优势。

基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性(Photo-response non-uniformity,PRNU)噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。

基于对偶生成对抗网络的数字成像设备指纹提取算法

光响应非均质性具有唯一性和相对稳定性,是对数字成像拍摄设备进行溯源取证的重要依据,被称为设备指纹。在图像的真实噪声中,除了PRNU设备指纹外,还包含大量的随机噪声。为有效提取PRNU设备指纹,提出一种基于对偶生成对抗网络的数字成像设备指纹提取算法。该算法基于生成对抗网络的思想进行训练,生成训练数据进行数据增强,有效地提高了训练效率;同时采用UNet的网络结构联合残差学习的策略,能够在减少GPU占用的同时减少对训练数据的需求量。提出的算法在当前最大的智能手机来源取证数据集上进行测试,实验结果显示,与基于块匹配3D滤波以及前馈去噪卷积神经网络的算法相比,该算法有着更好的识别效率和普适性。

基于人工智能的美国反恐情报能力建设与启示——以IARPA主导的研究项目为例

随着社会的发展,人工智能等技术对于反恐情报能力建设将会产生强力支持,美国运用这些科学技术进行反恐情报能力建设的实践对我国有较好的启发意义。在阐述美国情报科技部门IARPA与人工智能技术等相关情况后,详细梳理了IARPA人工智能研究项目,探究了人工智能对美国反恐情报能力建设的支持。从提升搜集、分析与预测三大反恐情报能力,发掘反恐实际工作中的需求,切实发挥不同技术优势等角度展开分析,为提升我国科技兴警能力提供借鉴。

类自然隐写技术研究进展

一、引言数字隐写(Steganography)是以图像、音频、视频等数字媒体作为载体,将秘密信息以不引起外界注意的方式嵌入到载体内部,通过公共信道完成秘密信息的传递的信息隐藏技术。数字隐写的安全性使其很快在信息安全领域占据了重要位置,与其对抗的隐写分析技术也快速发展。然而,富模型技术在隐写分析中的应用使得早期的数字隐写技术安全性大大降低,即使被认为具有很高安全性的自适应隐写算法也面临极大的挑战。

高血压基底节区脑出血86例

目的:探讨早期小骨窗开颅显微手术治疗高血压基底节区脑出血的临床疗效.方法:回顾性分析2002-03/2007-03我院CT定位小骨窗开颅显微手术治疗高血压基底节区脑出血86例患者的临床资料.结果:术后综合治疗并行CT复查,可见血肿基本或完全消失,无1例发生再出血.按治疗前的临床评分及GOS临床评分方法,评定近期疗效为,优28例(32.6%),良38例(44.1%),中8例(9.3%),差8例(9.3%),死亡4例(4.6%).疗效差的8例为大量出血破入侧脑室的患者;死亡4例为双侧瞳孔散大的脑疝患者,均为重型患者,提示轻中型患者近期效果优良率高,显示轻中重患者远期效果均良好.结论:CT定位早期小骨窗开颅显微手术治疗高血压基底节区脑出血是一种操作简便、创伤小、效果良好的治疗方法.