美俄反恐预警机制的比较及启示

美俄两国针对恐怖主义威胁各自构建了相对完善的预警机制,在反恐预警理念、反恐预警组织领导体系、反恐情报搜集与分析、反恐数据库的建设与共享等方面各有优势与不足。通过美俄反恐预警机制的比较研究,可以为加强和完善我国反恐预警机制建设提供有益的借鉴。

基于CPSS的反恐预警系统体系架构设计与思考

[目的/意义]2016年出台的《中华人民共和国反恐怖主义法》对建立我国反恐预警机制的问题仍未明确,为应对国内外严峻的反恐形势,提高我国反恐预警能力。[方法/过程]以CPSS(社会物理网络系统)哲学理念为依据,结合反恐任务实际,设计了一种基于CPSS的反恐预警系统体系架构,包括反恐数据库、反恐情报预警系统和关键基础设施反恐监测预警系统三个模块,各自主要对应社会空间、网络空间、物理空间反恐实际需求。[结果/结论]反恐数据库部署在云环境中,反恐情报预警系统和关键基础设施反恐监测预警系统以反恐数据库为核心和纽带,是两个相对独立又彼此关联、可相互印证的系统。反恐情报预警系统可进行战略、战役、战术级反恐预警,分为情报采集、情报分析评估、预警决策与响应三个子系统。关键基础设施监测预警系统主要进行战术预警,由危险人员、危险车辆、危险物品监测预警三个子系统构成。

特朗普政府反恐预警机制改革论析

特朗普上台伊始,以"伊斯兰国"为代表的外部恐怖力量的恶性发展和本土"独狼"式恐怖袭击的频发严重威胁着美国安全,民众不安全感因此持续上升,加之美国反恐系统的缺陷,要求改革美国反恐预警机制的呼声日增。特朗普政府改革反恐预警机制的举措主要包括加强反恐情报搜集和分析、加强与盟友的情报合作与共享机制、加强边界与海关的预防管控、强化反恐预防执法机制、修正国家威胁警报系统公告发布机制等五个方面。纵观特朗普政府执政两年的反恐预警机制改革实践,其实际效果并不明显。特朗普与情报界的紧张关系及特朗普政府的情报失误、强化移民治理机制、预防恐怖分子政策、对穆斯林敌对性的移民政策、边界预防管控的任性政策及反恐战略的不确定性等,都将影响美国正常反恐预警机制的形成,也会影响美国反恐预警机制的效果与改革方向。美国预防恐怖主义需要在国内解决社会分裂问题,在国外放弃霸凌政策以缓解反美力量对美的敌对情绪,美国面临的恐怖威胁才有可能降低。

美国反恐预警体系建设的经验与教训

[目的/意义]恐怖主义是人类社会面临的重大威胁。如何推动反恐工作重心从事中的"应急处置"全面转向事前的"反恐预警",是取得现代反恐战争胜利的关键因素。近年来,我国暴恐事件呈多发频发以及由边疆向内地蔓延的发展态势,对国家安全和人民生命财产构成严重威胁。由于我国反恐预警建设起步较晚,目前我国尚未正式建立反恐预警体系。2001年"9·11"恐怖袭击事件发生后,次年美国建立了国土安全警报系统(HSAS)并于2011年将其升级为国家威胁警报系统(NTAS),对有效预防与遏制恐怖主义发挥了重要作用。[方法/过程]通过梳理近年来美国反恐预警体系建设的发展历程,分析与归纳了美国反恐预警建设过程中的成功做法与失败教训。[结果/结论]在此基础之上,提出要建设适应我国国情的反恐预警体系,加强反恐立法顶层设计,整合反恐情报体系,健全反恐预警机制,明确反恐预警原则以及形成全民反恐社会治理格局等政策建议。

国外反恐预警机制借鉴研究

当前,恐怖主义活动猖獗,必须建立有效的反恐预警机制,在恐怖活动发生前及时发出预警,采取预防措施,将恐怖活动扼杀在萌芽状态,达到维护国家安全和社会稳定的目的。对俄罗斯、美国、英国等国的反恐预警机制进行研究,并在此基础上,提出提高反恐危机意识、健全以国家安全委员会为核心的反恐预警组织体系、构建由国家情报中心监督和管理的反恐数据库、完善反恐预警工作的法律保障等对策建议。

关于完善我国反恐预警机制的思考

反恐预警处于反恐工作的首要阶段,是反恐斗争取得胜利的重要保证。然而,我国反恐预警机制在思想认识、情报搜集、反恐立法等方面仍然存在许多问题。为完善我国反恐预警机制,我们需要顺应形势,提高认识,并及时健全我国反恐预警的组织机制、协调机制和保障机制。

人工智能在反恐预警中的应用研究

高效的反恐预警是反恐防恐工作的基础和保障。基于数据、计算能力及算法的进步,人工智能为反恐预警提供了独特路径。目前,人工智能在反恐预警中主要有三种应用模式,包括依托大数据对恐怖袭击进行预测研判、依托表情识别对涉恐人员进行实时预警以及依托人工智能装备对涉恐事物进行智能监测。展望未来,人工智能在反恐预警中的应用将面临广阔发展前景,未来需要持续推动人工智能技术进步,改革有关体制机制,并处理相关法律及道德风险。

以色列反恐预警机制研究

高效的反恐预警和防范是反恐工作的基础和保障,以色列在反恐实践中从立法保障、工作机制、教育宣传等方面着手,建立了完善的反恐情报预警机制。为健全我国反恐预警机制,应借鉴以色列的工作经验,同时结合我国的国情,在反恐专业力量、组织体系等方面进行全方位的完善。

基于开源情报的平行反恐预警体系

为有效打击恐怖主义,全球反恐重心已逐步由“被动反恐处置”到“主动反恐预警”前移,如何利用开源情报构建更加安全可信、扁平高效的反恐预警体系,已成为当前提升我国反恐怖能力的核心问题。在平行系统理论的支撑下,设计了一种基于开源情报的平行反恐情报预警体系架构,重点介绍基于CPSS的开源情报池、基于ACP方法的平行执行反恐预警平台两个核心环节,并从计算实验、平行管控两个层面论述其实现机理,简述平行反恐预警体系的主要功能以及面临的主要困境。提出的反恐预警体系有利于开源情报的深度融合,促进数字化反恐能力的提升,为完善我国开源情报反恐预警体系提供可行方案和实施路径。

英国反恐怖预警机制研究

面对日趋严峻的恐怖主义威胁,英国不断加大对国家反恐体系的现代化改造力度,发展和完善国家反恐预警机制,不断加大反恐投入,加强安全情报队伍和反恐专门力量建设,增进和改善反恐预警能力;适时进行反恐怖立法的制定和修订工作,为本国反恐怖主义斗争提供法律保障。这些都对我国反恐工作有着积极的借鉴意义。

移动簇在反恐情报轨迹数据聚集特征分析中的应用研究

[研究目的]对恐怖分子的时空轨迹数据进行聚集模式挖掘,有助于了解涉恐人员的群体行为模式,进而预测并提前防范一些涉恐的群体活动。[研究方法]通过对比反恐情报数据特征和多种聚集模式的特点,选择移动簇作为反恐情报中的聚集模式类型,修改移动簇挖掘经典方法中的数据采样、数据预处理、移动对象邻近度度量方法、时间点聚类方法以及移动簇的筛选条件等环节,找出适用于反恐工作需求的移动簇,再由有经验的情报分析人员进一步研判并提出处置对策。[研究结论]提出的方法通过与其他时空类型数据分析方法相结合,可以挖掘反恐情报时空轨迹数据分布规律,为反恐预警和反恐决策提供科学客观的参考。

基于数字孪生技术的反恐情报预警体系研究

[目的/意义]2016年颁布的《中华人民共和国反恐怖主义法》对于我国反恐预警体系建设并没有明确的规定,此研究有利于提高反恐怖斗争的能力,助推我国反恐预警机制尽早落地,加速实现从“被动反恐处置”到“主动反恐预警”的转变。[方法/过程]结合反恐预警的任务需求,在CPSS支持的基础上,设计了一种基于数字孪生技术的反恐情报预警体系架构,包括反恐预警现实物理域、情报融合和控制实体、数字孪生体及应用层四个主要模块,并梳理了数字孪生反恐情报预警体系的主要特征、建设价值及关键技术。[结果/结论]该体系架构可望实现全层级反恐情报的深度融合,支持跨部门反恐情报信息共享,满足虚实交互、共同演化的情报预警,为有效打击暴力恐怖活动提供重要对策,极大提高反恐斗争的效率。

反恐预警的价值、困境与重构

现代社会中预警成为应对各类灾害的"消息树"、"发令枪"与"缓冲器",可以"防患于未然",有效应对恐怖袭击事件等各类突发事件。但是反恐预警难以兼顾适应性和准确性要求,自身存在"两难困境",需要妥善处理好恐怖主义的隐蔽性与情报监控的局限性,情报信息的弱关联性与部门利益的割裂性,以及预警信息的准确性与恐怖行动的逆向选择性等三对矛盾关系。

大型体育赛事反恐情报预警的难题与路径

作为一个国家或地区影响力较大的社会性活动,大型体育赛事是恐怖袭击关注的重点目标。为了更有效地做好大型体育赛事的安保工作,对于极端主义和恐怖主义等犯罪行为,除了运用常规的防控体系进行反恐预防外,还需提高对反恐情报的认识,强化反恐情报预警,深入分析反恐情报预警的运行难题,在此基础上加强情报主导防控理念,加大恐怖袭击风险因素分析,扩大情报搜集的广度及深度,从而进一步提高情报分析和处理能力,构建完善的情报决策转化机制,利用人工智能提高情报决策效率,促进反恐情报预警体系更加成熟,最大限度地提高大型体育赛事的安全防控水平。

技术情报在反恐工作中存在的难题及对策研究

[目的/意义]在网络化时代,获取反恐技术情报,是反恐行动取得成功的关键,具有重要的实践意义和现实指导价值。[方法/过程]通过全面梳理和分析反恐技术情报的地位和作用,探寻和发现我国反恐技术情报存在的问题,从思想认识、技术手段、装备保障、人才培养、决策系统等方面,论证提高反恐技术情报水平的实现路径。[结果/结论]反恐技术情报是反恐战略、战役、战术情报的重要组成部分,发挥技术手段在反恐情报中的作用,超前预警和分析研判,为追踪和打击恐怖犯罪活动创造条件,推动反恐斗争不断取得新胜利。

基于Lightgbm算法的恐怖袭击预警模型构建研究

[研究目的]在GTD海量恐怖主义活动数据中,存在特征影响恐怖袭击目标实现,使用机器学习方法建立恐怖袭击预警模型,可为反恐预警提供决策支持。[研究方法]通过预测恐怖袭击目标实现风险,可发现恐袭预警重要性特征。对135维GTD特征进行特征筛选、归一化、独热编码、卡方检验、PCA降维,利用Lightgbm算法在内四种机器学习算法测试评估,并根据Lightgbm算法特征重要性,控制变量并重复实验得到重点及突增点特征。[研究结果]综合评价指标,证明Lightgbm算法在表现上优于其他机器学习算法,在保证样本类别1∶1均衡的前提下,910次实验其平均准确率为0.7986,召回率为0.7852,f1值为0.7832,平均运行时间为3.57s。Lighgbm算法在GTD数据上可有效提高分类效果,attacktype突增点特征及前十四顺位特征应作为重点特征辅助预警决策。

英国轨道交通反恐机制与启示

在同本土恐怖主义的长期较量中,英国重视轨道交通反恐并建立了一套有效的轨道交通反恐机制。这套机制以反恐预警和反恐危机管理为工作重点。在反恐预警方面,重视情报和预警巡逻,构建反恐防卫空间,管控危险物品,并加强反恐国际合作。在反恐危机管理方面,采用多部门合作模式,定期举行反恐演习,重大恐袭时引入军队辅助,以及提升公众反恐安全意识。英国的轨道交通反恐为我国完善轨道交通反恐机制,开展轨道交通反恐预警和反恐危机管理工作,提供了可借鉴的经验。

美国国内恐怖主义战略情报评估研究

[研究目的]近年来,美国已将打击国内恐怖主义作为当前反恐工作重要任务。通过系统梳理美国国内恐怖主义战略情报评估体系,借鉴有益经验,对完善我国反恐情报体系、维护国家安全具有重要意义。[研究方法]通过对美国政府官方文件的解读和分析,从组织架构、指标体系与评估流程三个方面对美国国内恐怖主义战略情报评估进行梳理。[研究结论]美国国内恐怖主义战略情报评估以国土安全部、联邦调查局为组织架构的领导核心,通过综合多方力量建立指标,按照需求驱动、规划设计、收集处理、分析共享、优化行动的流程推进工作。构建“情报反恐”“金融反恐”“网络反恐”“全民反恐”多管齐下反恐新格局,完善反恐预警机制,是在当前我国反恐怖斗争良好态势背景下需要重点加强的工作内容。

暴恐事件舆情数据融合机制研究

[研究目的]暴恐事件舆情设计融合是反恐情报预警工作的基础和前提,通过对暴恐舆情与数据融合云的界定,分析暴恐事件舆情的表现形式及存在的薄弱环节。[研究方法]通过研究暴恐事件舆情数据融合及其他相关技术处罚,探索暴恐事件舆情数据融合平台共享以及预警平台建设问题。[研究结论]基于暴恐舆情数据融合技术,试图设计暴恐事件舆情数据融合平台,针对暴恐舆情数据融合平台的形成、步骤、应用、管控等系统化设计,立法健全暴恐舆情法律制度,以发挥暴恐事件舆情数据融合的作用,提高以情报为核心的反恐情报预警的效率。

基于AHP的涉恐个体特征研究

恐怖活动危害极大,分析涉恐个体的特征并提前判断其危险程度,在恐怖活动发生前做到及时预警,是反恐工作的重要内容。本文分析涉恐案例并提取其中涉恐个体特征数据,提出特征指标集合和指标量化方案,用模糊综合评价、AHP方法构建特征矩阵并分析计算,得到对涉恐个体特征的分析结果和评价其恐怖程度的标准。通过对“恐怖程度”的拆解分析,辅以AHP等定量分析方法,提出了涉恐个体特征指标分析方案和其恐怖等级的定量评价方案,为我国反恐侦查和预警工作提供建议。