T-GAAI 007-2024 混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)建設(shè)指南

GAAIT/GAAI007—2024混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)建設(shè)指南GuidelinesfortheConstructionofSocialSecurityMonitoringandCommandPlatforminaHybridCloudEnvironment2024-7-1發(fā)布2024-7-1實(shí)施廣西人工智能學(xué)會(huì)發(fā)布I 4 4 4 4 本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)1GB/T20273信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)庫管理GB/T20279信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和終端隔離GB/T20984信息安全技術(shù)信息GB/Z20986信息安全技術(shù)信息安全GB/T22080信息技術(shù)安全技術(shù)GB/T28181安全防范視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交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GB/T30269.901信息技術(shù)傳感器網(wǎng)絡(luò)第901部分：GB/T35273信息安全技術(shù)YD/T4029計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式3.13.223.33.43.53.63.7通過Multi-Agent及區(qū)間直覺模糊集多屬性群決3.83.9分布式存儲(chǔ)技術(shù)distributedsto3.103.114.2穩(wěn)定性34.3高效性4.5可擴(kuò)展性總體框架由信息采集與分析、警情研判、監(jiān)控指揮三個(gè)——應(yīng)提供本地?cái)?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(chǔ)設(shè)備、——軟件環(huán)境：應(yīng)支持云計(jì)算的軟件平臺(tái)，平臺(tái)包括但不限于虛擬化技術(shù)、容器技術(shù)等，以——整合本地?cái)?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(gè)統(tǒng)一的混合云環(huán)境；應(yīng)符合4——引入用戶信任Agent和服務(wù)節(jié)點(diǎn)Agent，收集與存儲(chǔ)用等信任相關(guān)信息，并利用一種更優(yōu)的Multi-A6.2大數(shù)據(jù)的采集與處理——在混合云環(huán)境下，系統(tǒng)將收集來自各種來源的社會(huì)安全情報(bào)數(shù)據(jù)，包括但不限于公共安——清洗和整合后的數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在混合云環(huán)境中，利用分布式存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)——建立一個(gè)面向警務(wù)人員面向不同案件主題的情報(bào)信息查詢系統(tǒng)，可進(jìn)行圖形化情報(bào)信息——搭建集群服務(wù)器，采用Hadoop等大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理?！布焊咝阅苡?jì)算機(jī)，建議配置至少16GBRAM和強(qiáng)大的CPU或GPU；TensorFlow、PyTorch、Matplo——趨勢(shì)預(yù)測(cè)：用Python預(yù)測(cè)未來某段時(shí)間內(nèi)社會(huì)安全相關(guān)事件的發(fā)生趨勢(shì)，幫助警務(wù)人員提——異常檢測(cè)：識(shí)別和檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常模式或行為，如可疑活動(dòng)、突發(fā)事件等，以便及——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(shì)、組成——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、——儀表盤：構(gòu)建綜合顯示多種關(guān)鍵指標(biāo)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)儀表盤，可為警務(wù)人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和5——監(jiān)控設(shè)備部署：監(jiān)控?cái)z像頭應(yīng)符合GB/T28181的規(guī)定。——視頻監(jiān)控和圖像識(shí)別：利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)和圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉并分析布控目標(biāo)。——車牌識(shí)別：集成車牌識(shí)別技術(shù)，實(shí)時(shí)匹配和報(bào)警。應(yīng)符合GA/T833的規(guī)定。7.2數(shù)據(jù)碰撞——建立數(shù)據(jù)倉庫：收集和存儲(chǔ)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?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Informat——找出不同數(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7.3動(dòng)態(tài)比對(duì)——采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理工具（如ApacheKafka、Flink）實(shí)時(shí)接收和處理數(shù)據(jù)；——利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）——使用Python等編程語言實(shí)現(xiàn)模型，并利用工具如TensorFlow、Scikit-Learn訓(xùn)練和優(yōu)化模——使用消息隊(duì)列（如RabbitMQ）和通知系統(tǒng)（如短信、郵件、App通知）——使用圖算法（如PageRank、社區(qū)發(fā)現(xiàn)）進(jìn)行關(guān)聯(lián)對(duì)象的查找和分析；——利用可視化工具（如Gephi、D3.js）進(jìn)行圖形化展示。7.7自動(dòng)追跡6），8.2智能巡防系統(tǒng)——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(duì)街面重點(diǎn)人——結(jié)合可視化地理信息系統(tǒng)與新一代移動(dòng)終端，開展針對(duì)性的巡邏防控，做到無感采集、8.3用戶交互與決策支持9隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全9.1.1傳輸加密9.1.2存儲(chǔ)加密使用AES（AdvancedEncryptionSta9.2隱私保護(hù)技術(shù)9.2.1數(shù)據(jù)匿名化9.2.2差分隱私79.3數(shù)據(jù)訪問和權(quán)限管理9.3.1訪問控制建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制，采用基于角色的訪問控制（RBAC）和基確保只有授權(quán)人員可以訪問敏感數(shù)據(jù)，應(yīng)符合GB/T22080和G9.3.2權(quán)限管理部署入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）