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

混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)建設(shè)指南目 次前言 II1范圍 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語(yǔ)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(kuò)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(huì)安全情報(bào)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(dòng)態(tài)比對(duì) 5分析模型創(chuàng)建 5智能預(yù)警 5關(guān)聯(lián)對(duì)象查找 5自動(dòng)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(hù)與數(shù)據(jù)安全 6數(shù)據(jù)加密 6隱私保護(hù)技術(shù) 6數(shù)據(jù)訪問和權(quán)限管理 7安全威脅防護(hù)措施 7應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃 710平臺(tái)管理 7運(yùn)維管理 7信息管理 7IPAGEPAGE1混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)建設(shè)指南范圍架、信息采集與分析、警情研判、監(jiān)控指揮、隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全、平臺(tái)管理的要求。本文件適用于混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)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(jī)動(dòng)車號(hào)牌圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)規(guī)范GB/T20273信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiǎn)評(píng)估方法GB/Z20986信息安全技術(shù)信息安全事件分類分級(jí)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(jí)保護(hù)基本要求GB/T25069信息安全技術(shù)術(shù)語(yǔ)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(jí)保護(hù)測(cè)評(píng)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(cè)試評(píng)價(jià)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(jì)算概覽與詞匯GB/T35273信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范GBT35678公共安全人臉識(shí)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(wú)人駕駛航空器系統(tǒng)安全要求YD/T4029計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式存儲(chǔ)技術(shù)要求YD/T4400混合云平臺(tái)技術(shù)要求ISO/IEC20889:2018隱私增強(qiáng)數(shù)據(jù)去識(shí)別術(shù)語(yǔ)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(shí)踐指南術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)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(lái)源：GB/T32400，3.2.23]云計(jì)算 cloudcomputing通過(guò)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(lái)源：GB/T32400，3.2.5]PAGE2PAGE2T/GAAI007—2024云服務(wù) cloudservice通過(guò)云計(jì)算已定義的接口提供的一種或多種能力。[來(lái)源：GB/T32400，3.2.8]社會(huì)安全 socialsecurity衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)社會(huì)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(shí)別算法，能夠?qū)Ξ嬅鎴?chǎng)景中的行人或車輛的行為進(jìn)行識(shí)別、判斷，并在適當(dāng)?shù)臈l件下，產(chǎn)生報(bào)警。信任信息 trustinformation用于評(píng)估云環(huán)境中各實(shí)體（用戶、資源等）可信度的數(shù)據(jù)，包括歷史行為記錄、信譽(yù)評(píng)分等。綜合信任度 comprehensivetrustlevel通過(guò)Multi-Agent及區(qū)間直覺模糊集多屬性群決策算法計(jì)算得到的對(duì)各實(shí)體的整體信任指數(shù)。信任效益 trustbenefits基于綜合信任度，評(píng)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(chǔ)技術(shù) distributedstoragetechnology指將數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在多個(gè)物理或虛擬存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)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(guò)整合和比對(duì)來(lái)自不同來(lái)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(guò)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(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)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(jī)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(jì)簡(jiǎn)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(kuò)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(gè)模塊組成。平臺(tái)總體框架見圖1。圖1混合云環(huán)境下的社會(huì)安全監(jiān)控指揮平臺(tái)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?cái)?shù)據(jù)中心：企業(yè)內(nèi)部的計(jì)算、存儲(chǔ)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(jì)算、存儲(chǔ)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(shí)間、資源利用率、任務(wù)完成時(shí)間等。配置要求如下：——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、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等；——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?cái)?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?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YD/T4400的規(guī)定；AgentAgent，收集與存儲(chǔ)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(jì)算資源和存儲(chǔ)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(kù)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(shí)時(shí)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(lái)自各種來(lái)源的社會(huì)安全情報(bào)數(shù)據(jù)，包括但不限于公共安全攝像頭、社交媒體、新聞報(bào)道、政府部門的數(shù)據(jù)等；——通過(guò)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行清洗,去除重復(fù)、錯(cuò)誤和無(wú)效數(shù)據(jù)；——通過(guò)數(shù)據(jù)整合技術(shù)，將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)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(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)和訪問；——將采集到的多類信息分類并設(shè)計(jì)和構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)；——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(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理。多維度社會(huì)安全情報(bào)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(duì)準(zhǔn)備，方法包括但不限于時(shí)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(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，以便及時(shí)響應(yīng)，方法包括但不限于聚類分析、支持向量機(jī)（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(jī)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(shì)、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(xiǎn)水平等；——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)控和快速?zèng)Q策支持。警情研判布控管理實(shí)現(xiàn)方法如下：GB/T28181GB42590GB/T30269.901——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)。應(yīng)符合GB/T20984的規(guī)定；——人臉識(shí)別：集成人臉識(shí)別技術(shù)，實(shí)時(shí)匹配和報(bào)警。應(yīng)符合GB/T35678的規(guī)定；——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。數(shù)據(jù)碰撞實(shí)現(xiàn)方法如下：——建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：收集和存儲(chǔ)來(lái)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(cuò)誤和無(wú)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(cāng)庫(kù)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(dòng)態(tài)比對(duì)實(shí)現(xiàn)方法如下：——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)；——采用動(dòng)態(tài)比對(duì)算法（如哈希比對(duì)、Bloom過(guò)濾器）進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)。分析模型創(chuàng)建實(shí)現(xiàn)方法如下：——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）、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(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。智能預(yù)警實(shí)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(duì)列（如RabbitMQ）和通知系統(tǒng)（如短信、郵件、App通知）進(jìn)行預(yù)警信息推送；——實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警。關(guān)聯(lián)對(duì)象查找實(shí)現(xiàn)方法如下：——查找和分析案件中相關(guān)的人員、地點(diǎn)、物品等;——利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如Neo4j）存儲(chǔ)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(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。自動(dòng)追跡實(shí)現(xiàn)方法如下：——集成GPS、RFID等定位技術(shù)，對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)定位；——使用追蹤算法，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新目標(biāo)的活動(dòng)軌跡；——使用GIS（地理信息系統(tǒng)）工具（如ArcGIS）進(jìn)行地圖上的實(shí)時(shí)展示和追蹤。GIS圖上作戰(zhàn)實(shí)現(xiàn)方法如下：——基于地理信息系統(tǒng)進(jìn)行作戰(zhàn)指揮和部署；——集成GIS平臺(tái)（如ArcGIS、QGIS），進(jìn)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(jìn)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(duì)手機(jī)偵碼、上網(wǎng)信息、車輛信息進(jìn)行查詢；——具備同時(shí)經(jīng)營(yíng)線上社區(qū)服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)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(guò)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(dòng)終端，開展針對(duì)性的巡邏防控，做到無(wú)感采集、遠(yuǎn)端識(shí)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(huì)安全情報(bào)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，并根據(jù)需要定制報(bào)告；——可以根據(jù)用戶的需求提供決策建議和支持。隱私保護(hù)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(chǔ)加密AES（AdvancedEncryptionStandard）RSA（Rivest-Shamir-Adleman）等加密算法對(duì)存GB/T22239隱私保護(hù)技術(shù)數(shù)據(jù)匿名化在處理個(gè)人敏感數(shù)據(jù)時(shí)，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(dòng)等，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，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(guò)程中添加噪聲，保護(hù)個(gè)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(jī)制，采用基于角