2024混合云環(huán)境下的社會安全監(jiān)控指揮平臺建設(shè)指南

混合云環(huán)境下的社會安全監(jiān)控指揮平臺建設(shè)指南目 次前言 II1范圍 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14建設(shè)原則 2安全性 2穩(wěn)定性 2高效性 3易用性 3可擴展性 35總體框架 36信息采集與分析 3混合云環(huán)境的構(gòu)建 3大數(shù)據(jù)的采集與處理 4多維度社會安全情報分析及可視化 47警情研判 4布控管理 4數(shù)據(jù)碰撞 5動態(tài)比對 5分析模型創(chuàng)建 5智能預(yù)警 5關(guān)聯(lián)對象查找 5自動追跡 5GIS圖上作戰(zhàn) 68監(jiān)控指揮 6智能監(jiān)控 6智能巡防系統(tǒng) 6用戶交互與決策支持 69隱私保護與數(shù)據(jù)安全 6數(shù)據(jù)加密 6隱私保護技術(shù) 6數(shù)據(jù)訪問和權(quán)限管理 7安全威脅防護措施 7應(yīng)急響應(yīng)計劃 710平臺管理 7運維管理 7信息管理 7IPAGEPAGE1混合云環(huán)境下的社會安全監(jiān)控指揮平臺建設(shè)指南范圍架、信息采集與分析、警情研判、監(jiān)控指揮、隱私保護與數(shù)據(jù)安全、平臺管理的要求。本文件適用于混合云環(huán)境下的社會安全監(jiān)控指揮平臺建設(shè)。規(guī)范性引用文件（包括所有的修改單適用于本文件。GA/T833機動車號牌圖像自動識別技術(shù)規(guī)范GB/T20273信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)安全技術(shù)要求GB/T20279信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和終端隔離產(chǎn)品安全技術(shù)要求GB/T20984信息安全技術(shù)信息安全風(fēng)險評估方法GB/Z20986信息安全技術(shù)信息安全事件分類分級指南GB/T22080信息技術(shù)安全技術(shù)信息安全管理體系要求GB/T22239信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護基本要求GB/T25069信息安全技術(shù)術(shù)語GB/T28181安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術(shù)要求GB/T28448信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護測評要求GB/T29765信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)產(chǎn)品技術(shù)要求與測試評價方法GB/T30269.901信息技術(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)第901部分：網(wǎng)關(guān)：通用技術(shù)要求GB/T32400信息技術(shù)云計算概覽與詞匯GB/T35273信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范GBT35678公共安全人臉識別應(yīng)用圖像技術(shù)要求GB/T38673信息技術(shù)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)基本要求GB42590民用無人駕駛航空器系統(tǒng)安全要求YD/T4029計算存儲分離架構(gòu)的分布式存儲技術(shù)要求YD/T4400混合云平臺技術(shù)要求ISO/IEC20889:2018隱私增強數(shù)據(jù)去識別術(shù)語和技術(shù)分類ISO/IEC27001:2013信息安全管理標(biāo)準(zhǔn)ISO/IEC27002:2013信息技術(shù)安全技術(shù)信息安全控制實踐指南術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件?；旌显?hybridcloud至少包含社區(qū)云、私有云和公有云中兩種不同的云部署模型。注：云部署模型包括社區(qū)云、私有云和公有云。[來源：GB/T32400，3.2.23]云計算 cloudcomputing通過網(wǎng)絡(luò)將可伸縮、彈性的共享物理和虛擬資源池以按需供應(yīng)和管理的模式。[來源：GB/T32400，3.2.5]PAGE2PAGE2T/GAAI007—2024云服務(wù) cloudservice通過云計算已定義的接口提供的一種或多種能力。[來源：GB/T32400，3.2.8]社會安全 socialsecurity衡量一個國家或地區(qū)社會治安、交通安全、生活安全、生產(chǎn)安全的綜合性指數(shù)。智能監(jiān)控 intelligentmonitoring嵌入式視頻服務(wù)器中集成了智能行為識別算法，能夠?qū)Ξ嬅鎴鼍爸械男腥嘶蜍囕v的行為進行識別、判斷，并在適當(dāng)?shù)臈l件下，產(chǎn)生報警。信任信息 trustinformation用于評估云環(huán)境中各實體（用戶、資源等）可信度的數(shù)據(jù)，包括歷史行為記錄、信譽評分等。綜合信任度 comprehensivetrustlevel通過Multi-Agent及區(qū)間直覺模糊集多屬性群決策算法計算得到的對各實體的整體信任指數(shù)。信任效益 trustbenefits基于綜合信任度，評估信任管理框架在提升系統(tǒng)可靠性、用戶滿意度等方面的效果。分布式存儲技術(shù) distributedstoragetechnology指將數(shù)據(jù)分布存儲在多個物理或虛擬存儲節(jié)點上。采用的技術(shù)應(yīng)符合YD/T4029等標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)碰撞 datacollision指通過整合和比對來自不同來源的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)和隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)碰撞指標(biāo) datacollisionindicators用于衡量數(shù)據(jù)碰撞效果的指標(biāo)，包括匹配度、關(guān)聯(lián)度、準(zhǔn)確性等：——匹配度：衡量不同數(shù)據(jù)源之間數(shù)據(jù)記錄的相似程度；——關(guān)聯(lián)度：衡量不同數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)強度；——準(zhǔn)確性：衡量數(shù)據(jù)碰撞結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。建設(shè)原則安全性采取加密、備份、恢復(fù)等技術(shù)手段。穩(wěn)定性建立完善的故障處理機制。PAGEPAGE3高效性優(yōu)化指揮流程和資源配置。易用性界面設(shè)計簡潔直觀，操作便捷，輔以定期的用戶培訓(xùn)和技術(shù)支持?？蓴U展性標(biāo)準(zhǔn)開放接口支持?jǐn)?shù)據(jù)交換與系統(tǒng)集成?？傮w框架總體框架由信息采集與分析、警情研判、監(jiān)控指揮三個模塊組成。平臺總體框架見圖1。圖1混合云環(huán)境下的社會安全監(jiān)控指揮平臺總體框架信息采集與分析混合云環(huán)境的構(gòu)建云環(huán)境包含的基礎(chǔ)設(shè)施資源如下：——本地數(shù)據(jù)中心：企業(yè)內(nèi)部的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源；——私有云：企業(yè)專有的云基礎(chǔ)設(shè)施；——公有云：由第三方云服務(wù)提供商提供的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源?；局笜?biāo)如下：——綜合信任度：包括但不限于用戶行為歷史、資源可靠性、交互頻率等；——信任效益：包括但不限于系統(tǒng)可靠性、用戶滿意度、服務(wù)可用性等；——調(diào)度速度：包括但不限于任務(wù)分配時間、資源利用率、任務(wù)完成時間等。配置要求如下：——應(yīng)提供本地數(shù)據(jù)中心、私有云和公有云的硬件資源，包括但不限于服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等；——軟件環(huán)境：應(yīng)支持云計算的軟件平臺，平臺包括但不限于虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)等，以及支持Multi-Agent和區(qū)間直覺模糊集算法的編程環(huán)境；——網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：本地數(shù)據(jù)中心、私有云和公有云之間的網(wǎng)絡(luò)通信應(yīng)暢通。構(gòu)建方法如下：——整合本地數(shù)據(jù)中心、私有云和公有云的基礎(chǔ)設(shè)施資源，形成一個統(tǒng)一的混合云環(huán)境；應(yīng)符合YD/T4400的規(guī)定；AgentAgent，收集與存儲用戶行為歷史、資源可靠性、交互頻率Multi-Agent綜合信任度；Multi-Agent獲取及信任管理框架，構(gòu)建出可信云環(huán)境。大數(shù)據(jù)的采集與處理配置要求如下：——集群服務(wù)器：包含足夠的計算資源和存儲能力，以支持大數(shù)據(jù)處理和分析；——軟件開發(fā)環(huán)境：包括但不限于大數(shù)據(jù)處理框架（如Hadoop、Spark）、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（如MySQL、MongoDB）等；——網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡(luò)連接，支持?jǐn)?shù)據(jù)的實時傳輸和同步。采集與處理方法如下：——在混合云環(huán)境下，系統(tǒng)將收集來自各種來源的社會安全情報數(shù)據(jù)，包括但不限于公共安全攝像頭、社交媒體、新聞報道、政府部門的數(shù)據(jù)等；——通過大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進行清洗,去除重復(fù)、錯誤和無效數(shù)據(jù)；——通過數(shù)據(jù)整合技術(shù)，將不同來源的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)；——清洗和整合后的數(shù)據(jù)將存儲在混合云環(huán)境中，利用分布式存儲技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲和訪問；——將采集到的多類信息分類并設(shè)計和構(gòu)建數(shù)據(jù)庫；——建立一個面向警務(wù)人員面向不同案件主題的情報信息查詢系統(tǒng)，可進行圖形化情報信息查詢及可視化關(guān)聯(lián)分析；——搭建集群服務(wù)器，采用Hadoop等大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)進行海量數(shù)據(jù)的處理。多維度社會安全情報分析及可視化配置要求如下：16GBRAMCPUGPU；Pythonpandas、numpy、scikit-learnTensorFlow、PyTorch、Matplotlib、Seaborn、Plotly、Folium分析方法如下：Python前做好應(yīng)對準(zhǔn)備，方法包括但不限于時間序列分析、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等技術(shù)；——異常檢測：識別和檢測數(shù)據(jù)中的異常模式或行為，如可疑活動、突發(fā)事件等，以便及時響應(yīng)，方法包括但不限于聚類分析、支持向量機（SVM）、自編碼器（Autoencoder）等技術(shù)；scikit-learn的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機森林等技術(shù)。分析結(jié)果可視化如下：不限于：——圖表：包括但不限于柱狀圖、折線圖、餅圖等，可展示數(shù)據(jù)的分布、變化趨勢、組成結(jié)構(gòu)等；——地圖：包括但不限于熱力圖、標(biāo)記地圖、地理分布圖等，可展示數(shù)據(jù)的地理位置分布、區(qū)域風(fēng)險水平等；——儀表盤：構(gòu)建綜合顯示多種關(guān)鍵指標(biāo)的實時數(shù)據(jù)儀表盤，可為警務(wù)人員提供實時監(jiān)控和快速決策支持。警情研判布控管理實現(xiàn)方法如下：GB/T28181GB42590GB/T30269.901——視頻監(jiān)控和圖像識別：利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)和圖像識別技術(shù)，實時捕捉并分析布控目標(biāo)。應(yīng)符合GB/T20984的規(guī)定；——人臉識別：集成人臉識別技術(shù)，實時匹配和報警。應(yīng)符合GB/T35678的規(guī)定；——車牌識別：集成車牌識別技術(shù)，實時匹配和報警。應(yīng)符合GA/T833的規(guī)定。數(shù)據(jù)碰撞實現(xiàn)方法如下：——建立數(shù)據(jù)倉庫：收集和存儲來自各種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，如警務(wù)系統(tǒng)、社交媒體、公共數(shù)據(jù)等。應(yīng)符合GB/T20273和GB/T38673的規(guī)定；——數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理：數(shù)據(jù)提?。簭牟煌瑪?shù)據(jù)源提取原始數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、錯誤和無效數(shù)據(jù)，處理缺失值；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和結(jié)構(gòu)，確保一致性；數(shù)據(jù)加載：將清洗和轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。包括但不限于ETL（Extract,Transform,Load）工具，如Informatica、Talend、ApacheNiFi等?！页霾煌瑪?shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)信息。包括但不限于使用匹配算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和圖論算法等方法。動態(tài)比對實現(xiàn)方法如下：——采用實時數(shù)據(jù)流處理工具（如ApacheKafka、Flink）實時接收和處理數(shù)據(jù)；——采用動態(tài)比對算法（如哈希比對、Bloom過濾器）進行數(shù)據(jù)比對。分析模型創(chuàng)建實現(xiàn)方法如下：——利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如隨機森林、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，構(gòu)建分析模型；PythonTensorFlow、Scikit-Learn型；——基于采集數(shù)據(jù)，提取特征，創(chuàng)建分類、回歸等模型，實現(xiàn)預(yù)測。智能預(yù)警實現(xiàn)方法如下：——定義預(yù)警規(guī)則和閾值，結(jié)合分析模型輸出，設(shè)置預(yù)警條件；——使用消息隊列（如RabbitMQ）和通知系統(tǒng)（如短信、郵件、App通知）進行預(yù)警信息推送；——實時監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，自動觸發(fā)預(yù)警。關(guān)聯(lián)對象查找實現(xiàn)方法如下：——查找和分析案件中相關(guān)的人員、地點、物品等;——利用圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）存儲和查詢關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；——使用圖算法（如PageRank、社區(qū)發(fā)現(xiàn)）進行關(guān)聯(lián)對象的查找和分析；——利用可視化工具（如Gephi、D3.js）進行圖形化展示。自動追跡實現(xiàn)方法如下：——集成GPS、RFID等定位技術(shù)，對目標(biāo)實時定位；——使用追蹤算法，根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新目標(biāo)的活動軌跡；——使用GIS（地理信息系統(tǒng)）工具（如ArcGIS）進行地圖上的實時展示和追蹤。GIS圖上作戰(zhàn)實現(xiàn)方法如下：——基于地理信息系統(tǒng)進行作戰(zhàn)指揮和部署；——集成GIS平臺（如ArcGIS、QGIS），進行地理信息的展示和分析；——利用地理數(shù)據(jù)處理和分析工具，支持地圖操作、路徑規(guī)劃、熱力圖生成等功能；——支持多層次、多維度的圖上作戰(zhàn)功能以及警務(wù)人員進行指揮和決策。監(jiān)控指揮智能監(jiān)控功能如下：——基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查詢模塊主要對手機偵碼、上網(wǎng)信息、車輛信息進行查詢；——具備同時經(jīng)營線上社區(qū)服務(wù)應(yīng)用平臺及線下社區(qū)服務(wù)中心的能力。智能巡防系統(tǒng)功能如下：——通過智能化視頻監(jiān)控網(wǎng)采集的人、車等多維感知數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相融合，對街面重點人車特征、人流密度變化、群體行為特征等建立大數(shù)據(jù)分析模型；——結(jié)合可視化地理信息系統(tǒng)與新一代移動終端，開展針對性的巡邏防控，做到無感采集、遠(yuǎn)端識別、超前預(yù)警；——發(fā)布精確巡邏盤查任務(wù)。用戶交互與決策支持功能如下：——可以查看社會安全情報的實時數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，并根據(jù)需要定制報告；——可以根據(jù)用戶的需求提供決策建議和支持。隱私保護與數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)加密傳輸加密TLS（TransportLayerSecurity）IPsec（InternetProtocolSecurity）加密協(xié)議。應(yīng)GB/T35273GB/T25069存儲加密AES（AdvancedEncryptionStandard）RSA（Rivest-Shamir-Adleman）等加密算法對存GB/T22239隱私保護技術(shù)數(shù)據(jù)匿名化在處理個人敏感數(shù)據(jù)時，采用數(shù)據(jù)匿名化技術(shù)，如數(shù)據(jù)泛化、數(shù)據(jù)擾動等，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，應(yīng)符合GB/T35273的規(guī)定。差分隱私采用差分隱私算法，在數(shù)據(jù)分析和查詢過程中添加噪聲，保護個體數(shù)據(jù)隱私，應(yīng)符合ISO/IEC20889:2018的規(guī)定。數(shù)據(jù)訪問和權(quán)限管理訪問控制建立嚴(yán)格的訪問控制機制，采用基于角