网络社会警察职权的拓展与调适

随着信息技术的广泛应用和深度融入,警察职权不再仅限于物理空间的执法,而是必须在新的网络疆域内重新定义、确立和实施。这种变革体现在警察职权在网络空间的有效延伸,在打击犯罪和维护公民权益之间寻求动态平衡的能力提升,以及警察职权行使的社会化透明度增强等方面。公安机关亟需通过制度创新来科学引导决策权力,以灵活应对快速变化的网络环境;强化制度韧性以重构执法权力的高效执行体系,确保在打击网络犯罪时不滞后于犯罪手段的演变;借助严格的监管规范确保监督权力的合法性和公信力,从而实现对警察职权的整体调适,以期在网络社会下更好地履行治安管理和公共服务的职能,有效保障网络社会的和谐稳定与安全秩序。

基于改进YOLOX-tiny算法的交警手势识别

为了在城市中实现无人驾驶,需要能够高效检测交警的现场指挥手势。针对现有手势识别算法识别精度低、检测速度慢、难以应对复杂道路环境等问题,提出一种改进的YOLOX-tiny交警手势识别算法。首先,使用改进后的GhostNet网络替换原主干网络,并且插入坐标注意力机制,全面提取输入图像特征,提高了网络的检测精度,同时提升了对中小型目标的检测效果;其次,改进解耦头部分,设计了SCDE Head结构,在减少计算量的同时过滤冗余信息,使得解耦头更有效率,并且解耦头融合了多尺度的特征,提升了目标检测准确率;最后,将SIoU应用到定位损失中,加快网络收敛的速度,提升回归精度。在自制的交警指挥手势数据集上进行测试,实验结果表明,与YOLOX-tiny模型对比,改进后算法参数量减少了27.97%,模型计算量减少了33.31%,且平均检测精度提高了2.31%,检测速度提升了45%,更适合汽车无人驾驶以及硬件部署方面的实际需求。

行动者网络理论视角下社区警务融入社区治理路径研究

党的二十大报告强调,建设人人有责、人人尽责、人人享有的社会治理共同体。在此背景下,社区警务融入社区治理的路径研究既契合警务工作重心下移基层的实战需要,又顺应基层治理的善治逻辑。透过行动者网络理论视角,社区警务融入社区治理还存在多元行动者合力不够、共识枢纽赋能不足、平台空间狭窄受限等问题,还需通过广泛发动、注入动能、手段融合等举措,实现社区警务与社区治理相融。

基于社会燃烧理论的涉警网络舆情演化分析

网络舆情因其影响广、扩散快、破坏强的特点,逐渐成为社会舆情治理中的重要一环。由于主体的特殊性、牵涉利益的普遍性,涉警网络舆情更容易引起网民非理性的讨论,从而对警察形象、政府威望、社会秩序等造成负面影响。社会燃烧理论作为社会学领域的重要研究成果,通常用来描述无序、混乱、失衡的社会现象,从本质上与涉警网络舆情高度吻合,因此以社会燃烧理论为基础对涉警网络舆情进行类比研究,从可燃物、助燃物、点火温度三个角度分析涉警网络舆情的演化逻辑,便于公安机关理解其产生、发展的规律,从而“对症下药”。

派出所“五式”反诈宣传防范策略

以习近平同志为核心的党中央高度重视打击治理电信网络诈骗违法犯罪工作。打击治理电信网络诈骗犯罪,事关人民切身利益,事关社会大局稳定,事关经济金融安全,事关党和国家形象。针对派出所反诈宣传过程中存在的反诈宣传力度不够、群众防范意识不强、防范宣传效果不明显等问题,提出了捆绑式推进、拉网式联动、沉浸式宣传、奖励式激励、精准式劝阻等“五式”反诈宣传防范策略,持续加大反诈宣传防范工作力度,保持打击治理电信网络诈骗犯罪活动的高压态势,为建设更高水平的平安中国、法治中国作出新的更大的贡献。

惩治跨境电信网络诈骗犯罪警务合作路径完善——以中国—东盟合作机制为视角

在国内严厉打击电信网络诈骗犯罪背景下,电信网络诈骗集团开始向东盟国家转移,其利用各国间刑事管辖权冲突逃避我国警方打击。以国际条约、双边条约、多边条约和国内法为法律支撑,我国与东盟协同确立了情报信息共享、派驻警务联络官、联合侦查和联合行动等警务合作事项,为双方进一步联合打击跨境电信网络诈骗犯罪作出有益探索。但合作过程中执法合作文件零散,合作机制不具稳定性;协调机构缺位而导致合作效率低下;信息交流方式传统未能实现情报高效利用;执法能力参差不齐以致合作效果不理想。鉴于此,应当尊重各国主权、有效协商,共同制定完备的法律文件实现警务合作机制常态化;设立权威性协调机构统筹各方意见,提高合作效率;建立情报信息共享数据库弥合合作主体间的信息鸿沟;升级技术设备和开展警务培训,全方位提高执法能力,切实提升中国—东盟打击跨境电信网络诈骗犯罪警务合作质效。

自媒体时代涉警网络舆情的应对策略

自媒体时代的快速发展拓宽了信息传播范围,为公众表达意见、态度与情绪提供了平台,但也为涉警网络舆情的治理增添了难度。涉警事件发生之后,负面涉警网络舆情会大规模爆发,舆情对立的局面更加凸显,加大公安机关的引导难度。在此背景之下,公安机关原有的应对涉警网络舆情的方案已趋于落后,更新舆情应对机制刻不容缓。通过分析自媒体时代涉警网络舆情的特征,总结公安机关应对涉警网络舆情的现状,旨在为公安机关引导与治理涉警网络舆情提供相应借鉴。

高校防范电信网络诈骗的机制构建

当前,校园贷、刷单返利、冒充客服、网游交易等类型的电信网络诈骗在高校频发,呈现特定性、集中性、高发性、危害性、隐蔽性等特点。剖析目前高校电信网络诈骗案件高发原因,主要源于高校学生个人信息严重泄露、高校防范电诈效果有限、警校联动体系薄弱以及电信诈骗犯罪自身的特殊性等因素。应从巩固校园安防措施、创新反诈教育工作、加强反诈队伍建设、完善警校联动等方面,构建高校防范电信网络诈骗机制。

涉警有害信息对大学生思想的负面影响及其治理--基于习近平青年观的视角

涉警有害信息啃噬网络生态基石、危害网络生态主体思想健康、污染网络生态环境,对涉警有害信息的及时处置,有利于构建绿色、安全、和谐的网络生态。涉警有害信息在网络生态中的传播呈现出内容的模糊性、受众的指向性、载体的多元性等特征。涉警有害信息对大学生思想的负面影响突出表现为理想信念弱化、价值观念扭曲、暴力思维强化。治理涉警有害信息,既需要政府、平台、媒体、高校多元共治,也需要社会监督、网民自律等多主体的积极参与。

基于ST-GCN警用巡逻机器人警情识别系统设计

针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统。通过在真实场景测试,3种警情识别率分别为:跌倒85%,打砸80%,推搡83%;实时识别帧率为10 fps。实验结果表明:所设计的警情识别系统可以实现多种警情的实时、准确、可靠识别,具有较高的应用价值。

涉警网络舆情的影响因素与生成机理研究——基于30个案例的模糊集定性比较分析

基于政治沟通理论,以近年来国内发生的30起涉警事件为例,运用模糊集定性比较分析方法,探究公安机关、公众、媒体在涉警网络舆情中的联动效应和涉警网络舆情的触发机理,结果显示,单一变量不构成高热度涉警网络舆情的必要条件。公安机关信息回应的时效性与客观性对于涉警网络舆情的产生与发展具有重要影响。数字场景下的涉警网络舆情在生发机制上愈发表现出一种“公众聚焦+媒体放大”的路径组合样态,在治理模式上呈现出由公权力主导向多主体协同转变的趋势。

基于实证分析的涉警网络舆情意见领袖传播影响力研究

以“某县少女有偿陪侍”事件为研究案例,分析涉警舆情传播特征,并从整体网络密度、节点中心性特征、凝聚子群3个维度探讨了意见领袖的传播影响力。实验表明,该涉警舆情整体网络结构较松散,但网络中的意见领袖,与其他传播者互动较强,可以推动舆情信息的传播扩散。采用社会网络分析方法对涉警网络舆情进行定量分析,为公安机关采取有效措施应对处理涉警舆情提供理论参考。

警用无人机集群指挥网络的构建与应用

相比单架警用无人机,警用无人机集群具有更高的警务效能。介绍构建警用无人机集群指挥网络需要的支撑技术:无人机集群自组网技术Ad-Hoc、无人机集群通信协议MAVLink、无人机集群操作系统和任务分配算法等。同时,针对警务应用在实际工作中的特点,构建了警务目标搜索、追踪和视频回传的应用流程。

铁路关键信息基础设施多维度网络安全保护措施

随着信息技术迅猛发展,网络安全已成为国家安全的重要组成部分,铁路作为我国交通运输的大动脉,其关键信息基础设施事关国家安全、经济安全,既是国家的重要保护对象,也是国与国之间网络对抗的重点目标。文章结合近年来铁路公安机关网络安全管理部门对铁路网络安全态势的调研分析,对铁路关键信息基础设施存在的风险隐患进行了汇总,并从5个维度提出网络安全保护措施。

高可靠性--时间敏感网络802.1Qci协议介绍

本文介绍TSN协议中的Qci协议,体现时间敏感网络的高可靠性。从实际网络中面临的异常流量问题出发,讨论可行的4种流量过滤和控制策略,并阐释Qci协议建议的流量过滤和控制方式,最后总结单流过滤和控制工作过程。

军警民海上联合维权融合指挥网络研究

为实现海军、海警以及地方政府、海上民兵、渔民的统一指挥,保障海上联合维权行动顺利实施,对海上联合维权融合指挥网络现状进行分析。采用通信网络可靠性分析等科学方法,提出海上联合维权融合指挥网络相关对策建议,明确海上联合维权融合指挥网络发展趋势。结果表明,该分析对于确保海上国家安全和海洋战略利益拓展有较为重要的意义。

基于大数据的公安网安全事件检测方案

文章从专用网络的APT事件说起,引出了对公安网中安全事件应对方法的思考;紧接着根据公安网的业务特点和数据优势,借助于大数据分析技术,提出了一个针对公安网的安全事件发现方案。该方案结合攻击过程和公安业务特点,构建了攻击模型和业务模型,为判别异常网络行为提供了理论依据;在人工研判机制的介入和机器学习的反复训练过程中,不断完善和优化数据模型,从而更加准确地识别未知风险和发现安全事件,并进行及时有效的干预。

ATM网络流量控制的一种新的模糊监控算法

为了克服现有 ATM网络流量控制参数固定和不灵活的缺点 ,提出了一种新的模糊监控算法 ,并给出了合适的模糊控制规则 .这种新算法能够根据信源参数有效地调整监控参数 ,动态性能较好 ,具有一定的自适应控制功能 .计算机仿真结果表明 ,这种新的模糊监控算法在降低信元丢失率、改进突发源的响应速度及提高网络资源的利用率等方面都要优于简单漏桶算法 ,也证明了该算法对 ATM网络中现有业务的有效性 .这种新的模糊监控算法在 ATM网络和其他网络的性能改善与评价中可获得广泛应用 .因此 ,它在理论研究和实际应用上具有重要价值 .

公安院校基于python语言的程序设计网络课程教学探索

Python语言自诞生以来,在统计分析、科学计算可视化、人工智能、机器学习、深度学习、系统运维等几乎所有专业和领域得到了广泛使用,是最受欢迎的程序设计语言之一。为适应从公安工作维护网络安全的实战需求,公安院校有必要开设Python面向对象程序设计课程。针对网络安全与执法专业学生,可开设必修课Python程序设计,替换原有的C++程序设计课程,满足面向对象程序设计教学需要。其他公安专业学生,可以选修课的形式,开设Python编程基础与应用、Python爬虫入门、Py?thon信息提取与数据分析、Python机器学习应用等课程。

ATM网络双速漏桶监管算法

本文提出一种ＡＴＭ网络监管新算法———双速漏桶算法。对它的性能进行理论分析和计算机模拟，并探讨其硬件实现的可能性和复杂性。结果表明：在硬件复杂性基本不增加情况下，双速漏桶监管法比单速漏桶算法在监管选择性、信元丢失率及信元等待时间等性能方面有较大改善。