国家间冲突风险监测预警模型构建及应用研究

[研究目的]科学分析复杂国际环境中的国家间冲突风险,有利于提高国家安全风险监测预警能力,帮助各国在复杂的国际格局中寻求维持自身发展的道路。[研究方法]基于国家安全系统视角,提出了集国家间冲突情景感知、数据收集与预处理、风险预测为一体的国家间冲突风险监测预警模型;基于专家知识和案例数据分别构建了两种国家间冲突贝叶斯网络(BN)模型:BN ISM和BN TAN。[研究结论]模型耦合机器学习技术和贝叶斯网络方法,实现了国家间冲突风险的实时监测和预警,为国家安全决策提供支持;BN TAN模型在整体预测和低冲突风险预测方面表现出色,而BN ISM模型在高风险预测方面具有比较明显的优势。未来国家间冲突风险监测预警模型应当考虑多领域知识与案例数据的融合,为推动国家安全治理体系建设贡献力量。

总体国家安全观视角下的人工智能生产方式风险应对

以ChatGPT[1]为代表的通用人工智能大模型(以下简称通用大模型)引发了新一轮人工智能革命,各国企业与研究机构纷纷跟进,人工智能发展进入了通用大模型时代。本轮人工智能革命深刻改变了物质资料生产活动的全流程,也带来了人工智能生产方式的风险。如何在鼓励技术发展的同时防范风险,已经引发各国关注,如欧盟制定的《人工智能法》专门增加了针对通用大模型的内容[2],美国政府联合主要科技公司发布了人工智能风险管理框架[3]。我国现有的几部相关法规规制范围较窄,不能满足整体性应对人工智能生产方式风险的要求。

邮政运输业爆炸袭击的预防研究

当前社会经济的快速发展,极大地刺激了快递运输业的兴起,物流公司在提高自身运输效率的同时往往疏忽对物流安全的管理,出现实名制安全漏洞以及个人信息的泄露等问题,这些问题的存在给不法分子利用邮政运输业实施炸弹袭击提供可乘之机。通过加强对邮寄行业的监管,强化信息安全的保护以及构建HSNRC国土安全风险特征描述模型对潜在风险进行评估等,能够有效降低此类案件的发生的风险。

气候变化与国家安全风险分析关键技术探索

如何量化与认知气候变化对国家安全产生的巨大风险已经成为国内外首脑高峰会议的热点之一。IPCC的报告综合了千余名科学家与专家对气候变化包括气象灾害、粮食安全、生态系统、水资源等多个领域在内的风险评估的整理、分类和分析,但大多尚处于单项领域的研究,亟须进行系统的建模和全面的风险分析。该文提出了CyberGIS模型方法,探讨对国家安全风险问题的参数化建模和形式化表达。