王明程 李勇男

(中國人民公安大學(xué)國家安全學(xué)院 北京 100038)

0 引 言

現(xiàn)階段,國家安全風(fēng)險日益復(fù)雜,需要構(gòu)建跨領(lǐng)域、全方位、系統(tǒng)化的情報體系予以支撐,以全面掌握國家安全態(tài)勢。作為察覺風(fēng)險要素、理解風(fēng)險態(tài)勢,預(yù)測風(fēng)險演變的有效手段,態(tài)勢感知理念和技術(shù)可為國家安全情報建設(shè)賦能,推動風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警能力提升。隨著信息化、智能化技術(shù)發(fā)展,國家安全數(shù)據(jù)急劇增長,為情報工作提供了多維度、細粒度的數(shù)據(jù)支撐,對于增強風(fēng)險態(tài)勢感知的科學(xué)性、準確度和魯棒性意義重大[1]。因此,開展基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知研究無論在國家戰(zhàn)略層面還是情報學(xué)研究領(lǐng)域都具有重要意義。

目前,在社會安全、軍事安全、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域,已經(jīng)形成了一些態(tài)勢感知相關(guān)的機制、體系和模型,為本文提供了諸多有益參考。例如在社會安全領(lǐng)域,喬鳳才等基于GDELT數(shù)據(jù)庫對大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的社會安全態(tài)勢感知進行研究[2];張海濤等對信息不完備條件下突發(fā)事件態(tài)勢感知進行探索[3];在軍事安全領(lǐng)域,張旭東基于大數(shù)據(jù)技術(shù),構(gòu)建戰(zhàn)場態(tài)勢感知模型[4];段玉先等研究了戰(zhàn)場態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù),并對其未來發(fā)展趨勢進行展望[5];在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,常立偉等基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型[6];在科技安全領(lǐng)域,徐宗煌等通過構(gòu)建風(fēng)險評估指標體系與模型,對科技安全態(tài)勢感知進行研究[7]。此外,王靜茹等在深度學(xué)習(xí)框架下,對智能化危機情報多層模型進行構(gòu)建[8];白如江等在梳理多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法的基礎(chǔ)上,提出了面向情報感知的多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合思路[9]。

研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有成果多分散于不同安全領(lǐng)域,尚缺“大安全”背景下,具有“普適性”意義的風(fēng)險態(tài)勢感知模型構(gòu)建;此外,關(guān)于數(shù)據(jù)集成與融合的研究多以具體領(lǐng)域應(yīng)用為主,多模態(tài)數(shù)據(jù)融合研究多與檢索領(lǐng)域相關(guān)[10],由其支撐下的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知鮮有提及。在前期研究中,筆者分析了情報感知在國家安全情報工作中的重要意義,并對國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知的運作邏輯進行了初步探索[11]。本文即在前期研究基礎(chǔ)上,瞄準“大數(shù)據(jù)”“國家安全情報”“態(tài)勢感知”等領(lǐng)域的交叉方向,以防范國家安全風(fēng)險為目標,以系統(tǒng)論為支撐,以態(tài)勢感知技術(shù)為依托,以多模態(tài)大數(shù)據(jù)融合為驅(qū)動構(gòu)建態(tài)勢感知模型,以期推動形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多層次風(fēng)險感知模式、提升國家安全風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警能力,進而為服務(wù)國家治理體系和能力現(xiàn)代化建設(shè)貢獻力量。

1 國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知概述

在一般意義上,風(fēng)險是指不確定性對目標的影響,是對損害發(fā)生概率及后果的綜合衡量[12]。在此概念基礎(chǔ)上,國家安全風(fēng)險指不確定性對國家安全的影響,包括國家重大利益受到內(nèi)外部威脅的可能性及嚴重后果,具有不確定性、復(fù)雜性、系統(tǒng)性等特征[13]。風(fēng)險是危機的前兆,若防范不及、應(yīng)對不利,風(fēng)險極有可能發(fā)展演變,甚至釀成危機事件[14]。這就要求情報機構(gòu)在對國家安全風(fēng)險的感知中,及時發(fā)出情報預(yù)警,并對風(fēng)險演變進行準確預(yù)測,有效支撐決策活動。

作為強化國家安全情報能力,推動風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警能力提升的有效手段,態(tài)勢感知與國家安全應(yīng)用場景十分契合。態(tài)勢感知(Situation Awareness,簡稱SA)最早源于軍事領(lǐng)域,是一種以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在與環(huán)境進行交互的過程中對威脅進行發(fā)現(xiàn)、識別、理解、分析及預(yù)測的能力。Endsley認為:態(tài)勢感知是指在一定時空范圍內(nèi),通過對環(huán)境要素進行認知和理解,進而對事物未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測的過程,包括態(tài)勢察覺、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測[15]。這與OODA循環(huán)(Observe-Orient-Decide-Act,簡稱OODA循環(huán))的運作邏輯類似[16],強調(diào)感知主體通過與環(huán)境進行交互,對各類環(huán)境要素快速進行察覺、理解、評估及預(yù)測,進而獲取決策優(yōu)勢以迅速采取行動。

在態(tài)勢感知的范疇下,態(tài)勢是指在現(xiàn)實世界中,人們所關(guān)注事物的狀態(tài)及其可能出現(xiàn)的變化[17]。具體而言,“態(tài)”即事物本身的表象,而“勢”則是表象背后的機理,由“態(tài)”到“勢”是一個由淺到深、由表及里、由靜態(tài)到動態(tài)的過程。據(jù)此,態(tài)勢感知可以理解為一個循序漸進的過程,即通過態(tài)勢察覺對態(tài)勢數(shù)據(jù)進行獲取,在此基礎(chǔ)上推動態(tài)勢理解,進而對未來態(tài)勢進行預(yù)測,最終推動態(tài)勢情報應(yīng)用的過程。

在此基礎(chǔ)上,國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知即指通過獲取、處理、分析表征國家安全態(tài)勢的情報數(shù)據(jù),探知國家安全風(fēng)險的當(dāng)前狀態(tài),預(yù)測其未來演變趨勢并推動態(tài)勢情報應(yīng)用的過程,其本質(zhì)上是一種認知映射。鑒于國家安全風(fēng)險具有不確定性、復(fù)雜性和系統(tǒng)性等特征,因而需要態(tài)勢感知全面、系統(tǒng)和客觀地掌握風(fēng)險狀態(tài)及演變規(guī)律,實時、準確和高效地介入國家安全風(fēng)險治理。在此意義上,國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知應(yīng)當(dāng)具備全時空、系統(tǒng)化和客觀性等特征。其中,全時空是時間維度的表征,即國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知貫穿過去、現(xiàn)在和未來;系統(tǒng)化是內(nèi)容維度的表征,要求國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知全面、動態(tài)地感知各領(lǐng)域安全風(fēng)險,有效應(yīng)對決策過程中信息不完備問題;客觀性是應(yīng)用維度的表征,要求國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知為決策活動提供客觀、準確的情報支撐。

此外,為滿足國家安全風(fēng)險治理工作的需要,風(fēng)險態(tài)勢感知應(yīng)當(dāng)兼具“平戰(zhàn)一體化”特征,在常態(tài)下通過能力建構(gòu),以適應(yīng)日常風(fēng)險管理需要;在“戰(zhàn)時”通過實時、多維、立體的態(tài)勢感知滿足快速決策需求。隨著態(tài)勢感知理念、方法和技術(shù)的逐漸成熟,其支撐下的國家安全情報工作效率也將大幅提升,情報產(chǎn)品的質(zhì)量亦將得到保障。在下文中我們將對國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知的運作邏輯進行探索,為后續(xù)態(tài)勢感知模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

2 基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知運作邏輯

隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感等新技術(shù)的大量應(yīng)用,國家安全數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,推動情報工作環(huán)境發(fā)生轉(zhuǎn)變,情報工作因此面臨復(fù)雜多變、深度不確定性的挑戰(zhàn)[18]。Macdonald M S認為,信息量的增長給情報機構(gòu)帶來了信息超載的困擾[19];Tim Bass認為,只有整合多模態(tài)數(shù)據(jù),才能有效推動數(shù)據(jù)應(yīng)用,進而充分發(fā)揮態(tài)勢感知效能[20]。多模態(tài)大數(shù)據(jù)中蘊含著大量的國家安全風(fēng)險信息,不同模態(tài)的數(shù)據(jù)會從不同角度描述事物,從而有助于更加全面地觀察和分析事物[21]。此外,鑒于國家安全情報是一個對抗博弈的過程,情報欺騙和信息迷霧等現(xiàn)象環(huán)生,需要對各類情報數(shù)據(jù)進行有效甄別,以“剔除”虛假信息。對此,應(yīng)充分發(fā)揮多模態(tài)大數(shù)據(jù)優(yōu)勢,通過數(shù)據(jù)間的相互印證有效穿透復(fù)雜國家安全環(huán)境,推動風(fēng)險態(tài)勢感知順利進行。

多模態(tài)國家安全大數(shù)據(jù)以文本、圖片、音頻及視頻等不同形式呈現(xiàn)[22],如何從海量數(shù)據(jù)中獲取可靠、準確的情報數(shù)據(jù)是國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知的關(guān)鍵。多模態(tài)國家安全情報數(shù)據(jù)的融合不是簡單的堆砌和拼接,而是根據(jù)特定條件、環(huán)境和規(guī)律推動多個要素間相互吸收、相互滲透、有序集成的過程。美國國防部聯(lián)合指揮實驗室(Joint Directors of Laboratories,簡稱JDL)將數(shù)據(jù)融合定義為:將多信源數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián),進而對事件形勢、風(fēng)險及重要程度等進行評估的過程[23]。在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中,存在數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)沖突及數(shù)據(jù)動態(tài)融合難等問題,推動其有效融合至關(guān)重要。本文在借鑒劃分階段數(shù)據(jù)融合方式的基礎(chǔ)上[10],根據(jù)國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知的特點將多模態(tài)國家安全大數(shù)據(jù)劃分為:數(shù)據(jù)層融合、特征層融合、知識層融合、決策層融合四個融合階段,并以此驅(qū)動整個國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知流程。

國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知遵循風(fēng)險評估的一般過程,本文在借鑒Endsley態(tài)勢感知模型[15]、OODA循環(huán)模型[16]以及風(fēng)險評估流程[13]的基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)獲取→歸并存儲→風(fēng)險識別→風(fēng)險評估→風(fēng)險預(yù)測→風(fēng)險追蹤→態(tài)勢融合→態(tài)勢推送為運作邏輯,將國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知設(shè)計為:風(fēng)險態(tài)勢察覺,風(fēng)險態(tài)勢理解,風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測、風(fēng)險態(tài)勢投射四個流程,分別由多模態(tài)大數(shù)據(jù)的四個融合階段驅(qū)動,推動國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知層層遞進、逐步深入。據(jù)此,基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知運作邏輯如圖1所示,并對圖1內(nèi)容進行解釋,如表1所示:

表1 基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知運作邏輯解析

圖1 基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知運作邏輯

上述運作邏輯實質(zhì)上是一個推動多模態(tài)大數(shù)據(jù)由低層次向高層次轉(zhuǎn)變的過程,通過多模態(tài)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)層→特征層→知識層→決策層融合,驅(qū)動國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺→風(fēng)險態(tài)勢理解→風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測→風(fēng)險態(tài)勢投射的有序運行。從整個國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知的運作邏輯上看,只有在多模態(tài)大數(shù)據(jù)有效融合的基礎(chǔ)上,通過風(fēng)險態(tài)勢察覺,獲得必要的情報數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上推動風(fēng)險態(tài)勢的理解及預(yù)測,進而實現(xiàn)風(fēng)險態(tài)勢情報的應(yīng)用,才能使得國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知能力真正落地。在下文中,我們將對多模態(tài)大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知模型進行構(gòu)建,為推動該模型更好的融入國家安全情報實踐奠定基礎(chǔ)。

3 基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知模型呈現(xiàn)

國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程,應(yīng)當(dāng)以防范國家安全風(fēng)險為目標,以系統(tǒng)論為支撐,以態(tài)勢感知技術(shù)為依托,以多模態(tài)大數(shù)據(jù)融合為驅(qū)動對其模型進行構(gòu)建。在上述研究的基礎(chǔ)上,本文將該模型設(shè)計為:①國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺、②國家安全風(fēng)險態(tài)勢理解、③國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測、④國家安全風(fēng)險態(tài)勢投射共四個模塊,如圖2所示,該模型各模塊間相互聯(lián)系、相互作用、相互支撐,共同構(gòu)成國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知復(fù)雜系統(tǒng)。

圖2 基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知模型

國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺模塊主要包括態(tài)勢數(shù)據(jù)獲取、態(tài)勢數(shù)據(jù)標準化、態(tài)勢數(shù)據(jù)組織集成三個模塊,通過數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)歸并、數(shù)據(jù)存儲流程,構(gòu)建多模態(tài)態(tài)勢時空數(shù)據(jù)庫,為后續(xù)態(tài)勢感知流程構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ);國家安全風(fēng)險態(tài)勢理解的重點在于識別當(dāng)前存在的國家安全風(fēng)險,通過對各類風(fēng)險進行評估,以確定情報工作的優(yōu)先級,合理統(tǒng)籌應(yīng)急響應(yīng)力量;國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測是更高層次的感知階段,通過對未來國家安全風(fēng)險演變進行追蹤,為態(tài)勢投射奠定基礎(chǔ);國家安全風(fēng)險態(tài)勢投射包括國家安全態(tài)勢情報分析及推送兩個關(guān)鍵流程,是國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知能力落地的核心階段,也是態(tài)勢情報投入實戰(zhàn)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在下文中,我們將進一步研究該模型的四個模塊,解析其體系架構(gòu),推動其向?qū)嵺`應(yīng)用邁進。

3.1 國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺

國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺建立在數(shù)據(jù)層融合的基礎(chǔ)上,通過多模態(tài)態(tài)勢數(shù)據(jù)的獲取、歸并和存儲構(gòu)建多模態(tài)態(tài)勢時空數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建察覺各類國家安全風(fēng)險的基礎(chǔ)。該模塊包括多模態(tài)態(tài)勢數(shù)據(jù)獲取、態(tài)勢數(shù)據(jù)標準化、態(tài)勢數(shù)據(jù)組織集成3個子模塊:

3.1.1多模態(tài)態(tài)勢數(shù)據(jù)獲取子模塊

多模態(tài)大數(shù)據(jù)中蘊含著國家安全風(fēng)險演變的全過程,對其進行有效獲取是確保復(fù)雜環(huán)境下態(tài)勢感知科學(xué)性和準確性的關(guān)鍵,也是消除決策過程中信息不完備問題的基礎(chǔ)。依據(jù)我國《國家情報法》,結(jié)合國家安全情報相關(guān)實踐,可將國家安全情報數(shù)據(jù)來源分為:國家情報工作機構(gòu)數(shù)據(jù)、國家安全相關(guān)機構(gòu)數(shù)據(jù)、開源情報數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)等[11,24]。上述數(shù)據(jù)涵蓋文本、圖片、音頻、視頻、傳感器信號等多種模態(tài),對其進行有效獲取十分關(guān)鍵。在國家安全情報實踐中,鑒于各類情報數(shù)據(jù)間存在“流通壁壘”問題,因此需要通過明確共享任務(wù)、構(gòu)建協(xié)作機制等措施推進數(shù)據(jù)共享融合的進程,并在此基礎(chǔ)上運用開放數(shù)據(jù)接口,部署數(shù)據(jù)探針等方式推動多模態(tài)大數(shù)據(jù)的有效獲取,為后續(xù)流程奠定基礎(chǔ)。

3.1.2態(tài)勢數(shù)據(jù)標準化子模塊

態(tài)勢數(shù)據(jù)標準化是建立在多模態(tài)大數(shù)據(jù)獲取的基礎(chǔ)上,將其進行預(yù)處理并對處理后的數(shù)據(jù)進行歸并的過程,其實質(zhì)是推動多模態(tài)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)層融合,包括態(tài)勢數(shù)據(jù)降噪、數(shù)據(jù)填充和時空序化。在該子模塊中,需要對獲取的多模態(tài)情報數(shù)據(jù)進行初步的加工預(yù)處理:即將原本無序堆疊的數(shù)據(jù)進行過濾降噪,填補數(shù)據(jù)空值,修復(fù)壞死數(shù)據(jù),實現(xiàn)對國家安全情報數(shù)據(jù)的深度清洗;完成數(shù)據(jù)清洗后,對國家安全情報數(shù)據(jù)的文件類型進行分類,并對其自身的時空屬性進行標注,實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的分類分級,以及時空維度上的序化處理;在此基礎(chǔ)上,按照預(yù)先設(shè)定的數(shù)據(jù)架構(gòu)進行數(shù)據(jù)歸并,便可進入態(tài)勢數(shù)據(jù)組織集成子模塊進行處理。

3.1.3態(tài)勢數(shù)據(jù)組織集成子模塊

在該子模塊中,通過跨模態(tài)數(shù)據(jù)識別對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行掃描,確保對應(yīng)模態(tài)的數(shù)據(jù)應(yīng)存盡存,構(gòu)建不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系及時空對應(yīng)關(guān)系,形成多層異構(gòu)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò);在此基礎(chǔ)上,運用智能算法進一步加強態(tài)勢時空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián);并依托分布式技術(shù)確保多模態(tài)大數(shù)據(jù)的安全性,形成分布式存儲和分布式檢索架構(gòu),進而推動態(tài)勢數(shù)據(jù)的組織和集成,為風(fēng)險數(shù)據(jù)特征提取、風(fēng)險識別、評估和預(yù)測等流程的順利進行奠定基礎(chǔ)。

鑒于國家安全情報工作是一個對抗博弈的過程,因而應(yīng)當(dāng)重視數(shù)據(jù)處理、傳輸、存儲和應(yīng)用過程中的反情報工作。在國家安全風(fēng)險態(tài)勢察覺模塊中,可以通過構(gòu)建數(shù)據(jù)安全域(Security Domain),進行數(shù)據(jù)加密傳輸?shù)确绞綄η閳髷?shù)據(jù)進行存儲、應(yīng)用和共享,防止數(shù)據(jù)被竊取或泄露,確保整個態(tài)勢感知流程安全有序的運行。

3.2 國家安全風(fēng)險態(tài)勢理解

國家安全態(tài)勢理解是在態(tài)勢察覺的基礎(chǔ)上,在多模態(tài)態(tài)勢時空數(shù)據(jù)特征層融合的驅(qū)動下,對國家安全風(fēng)險情景、征兆等進行識別,并對各類風(fēng)險進行評估,從而實現(xiàn)國家安全風(fēng)險態(tài)勢全面理解的過程。該模塊包括國家安全風(fēng)險識別及風(fēng)險評估兩個子模塊:

3.2.1國家安全風(fēng)險識別子模塊

風(fēng)險識別包括對風(fēng)險情景、風(fēng)險征兆、風(fēng)險類別、觸發(fā)條件等的識別和描述,是一個識別并描述系統(tǒng)所存在風(fēng)險及威脅的過程[25]。常用的風(fēng)險識別方法包括情景相似度檢驗法[26]和征兆分析法[27],即通過構(gòu)建算法模型對情境要素進行分析,對屬性特征進行提取以及對征兆信號進行探測,以主動發(fā)覺風(fēng)險情景進而推動風(fēng)險識別。在基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的算法模型訓(xùn)練過程中,數(shù)據(jù)的高維性特征往往會導(dǎo)致模型的訓(xùn)練過程變長[28]。對此,Zhao等提出通過改進條件熵的屬性的方式簡化算法,即采用并行簡化的思想構(gòu)造屬性重要性矩陣,將權(quán)重較大的特征輸入到分類器(Classifier)中對算法模型進行訓(xùn)練[29];張曾蓮提出運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過模型訓(xùn)練、模型監(jiān)測和模型反饋等對風(fēng)險進行監(jiān)測,并通過反饋學(xué)習(xí)來不斷提高風(fēng)險識別的能力[30]。

在該子模塊中,可以在多模態(tài)大數(shù)據(jù)跨模態(tài)特征抽取、跨模態(tài)融合的基礎(chǔ)上,通過充分運用情景分析、征兆分析、觸發(fā)器分析、聚類分析、頻繁子圖挖掘等方法,分析國家安全復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險演化、耦合機制、系統(tǒng)動力學(xué)等風(fēng)險特征,推動風(fēng)險表征能力的提升,為后續(xù)風(fēng)險態(tài)勢評估流程奠定基礎(chǔ)。

3.2.2國家安全風(fēng)險評估子模塊

國家安全風(fēng)險評估要緊跟復(fù)雜嚴峻的國際環(huán)境和動蕩變幻的世界局勢,站在國家安全戰(zhàn)略與發(fā)展全局的高度開展。在評估過程中,可以采用風(fēng)險指數(shù)分析、失效模式影響及危害度分析(Failure Mode Effects and Criticality Analysis, 簡稱FMECA)、失效模式和效應(yīng)分析(Failure Mode and Effects Analysis,簡稱FMEA)等風(fēng)險評估方式[31],通過統(tǒng)籌事件發(fā)生率、威脅程度、可監(jiān)測性、可控程度等因素構(gòu)建評估指標體系,實現(xiàn)對國家安全風(fēng)險發(fā)生概率、致?lián)p能力、嚴重度、脆弱性等的科學(xué)評估。

根據(jù)得到的平均失效概率、損傷因子和FMS，計算得到氫氣管道的失效概率Pf(t)=7.0×10-7×3×0.603=1.26×10-6，其失效可能性等級為1。

國家安全識別與評估是一個螺旋上升、雙向促進的循環(huán)過程。一方面,在國家安全風(fēng)險識別的基礎(chǔ)上推動風(fēng)險評估工作有序進行;另一方面,通過風(fēng)險評估發(fā)現(xiàn)重要的風(fēng)險點,充實風(fēng)險識別特征要素,推動風(fēng)險識別工作更加科學(xué)地開展。此外,在“大安全”背景下,國家安全風(fēng)險廣泛存在于政治、經(jīng)濟、文化和社會等不同國家安全領(lǐng)域,且風(fēng)險間交織耦合特征明顯。對此,應(yīng)當(dāng)根據(jù)各安全領(lǐng)域風(fēng)險的特點,以及系統(tǒng)性風(fēng)險特征,開展跨領(lǐng)域、跨部門、跨層級的全局性風(fēng)險評估,建設(shè)更加系統(tǒng)完善的國家安全風(fēng)險評估指標體系,推進風(fēng)險評估流程更加科學(xué)高效。在風(fēng)險評估的基礎(chǔ)之上,通過數(shù)據(jù)標準化和歸一化處理,生成統(tǒng)一的國家安全風(fēng)險指數(shù)(Risk Indices),用于分析各類風(fēng)險的嚴重程度,進而判斷開展情報及應(yīng)急響應(yīng)工作的優(yōu)先級,有效支撐風(fēng)險治理。

3.3 國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測

國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測模塊是建立在多模態(tài)大數(shù)據(jù)知識層融合的基礎(chǔ)上,對風(fēng)險類別、強度變化、風(fēng)險發(fā)生時間、區(qū)位以及風(fēng)險演化路徑進行預(yù)判的過程。該模塊包括風(fēng)險預(yù)測和風(fēng)險追蹤兩個子模塊:

3.3.1風(fēng)險預(yù)測子模塊

國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測是在獲取、處理、轉(zhuǎn)換歷史和當(dāng)前態(tài)勢數(shù)據(jù),構(gòu)建風(fēng)險事件致因網(wǎng)絡(luò)知識庫的基礎(chǔ)上,通過建立態(tài)勢預(yù)測模型,探尋態(tài)勢數(shù)據(jù)之間的發(fā)展變化規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上對風(fēng)險態(tài)勢的未來發(fā)展趨勢和狀況等進行推理的邏輯過程。在國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測的相關(guān)研究中,曹波等提出了一種基于Stacking模型融合的態(tài)勢預(yù)測方法,并為提升模型的泛化能力,探索了一種粒子群優(yōu)化算法,以實現(xiàn)模型參數(shù)的尋優(yōu)[32]。Zhao等基于多源時空數(shù)據(jù)進行分層特征學(xué)習(xí),并利用分組LASSO回歸分析的方法,預(yù)測了墨西哥等國沖突事件的發(fā)生概率[33];Yang等基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩階段情感分析方法,構(gòu)建了群體聚集行為的預(yù)警模型[34];王雨晨等基于隨機森林算法,對犯罪預(yù)測模型的構(gòu)建進行了探索[35];陳晨等運用基于灰色數(shù)據(jù)預(yù)處理的WD-LSTM模型,以實現(xiàn)食品安全風(fēng)險的預(yù)測預(yù)警[36]。

在該子模塊中,通過借鑒上述研究成果,在多模態(tài)大數(shù)據(jù)知識層融合的基礎(chǔ)之上,充分運用回歸分析、機器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù),采用時間序列、回歸預(yù)測、畸變預(yù)測、拓撲預(yù)測和系統(tǒng)預(yù)測等方式構(gòu)建態(tài)勢預(yù)測算法模型,對各類國家安全風(fēng)險要素進行預(yù)測、預(yù)判及預(yù)警,為采取及時有效的風(fēng)險阻斷措施提供支撐。

3.3.2風(fēng)險追蹤子模塊

由于國家安全風(fēng)險具有不確定性、多變性等特征,通過構(gòu)建模型庫和知識庫的方式,將掌握的各類風(fēng)險預(yù)測和分析方法進行集成,可有效推動態(tài)勢預(yù)測工作的順利進行[37]。鑒于國家安全風(fēng)險交織聯(lián)動的特性,需要各領(lǐng)域?qū)＜颐芮信浜?通過推進知識協(xié)同判斷,情報協(xié)同分析,推動國家安全風(fēng)險態(tài)勢預(yù)測更加精準,更好地融入國家安全風(fēng)險治理。

3.4 國家安全風(fēng)險態(tài)勢投射

國家安全風(fēng)險態(tài)勢投射是態(tài)勢感知模型投入情報實踐的關(guān)鍵所在。該流程建立在多模態(tài)大數(shù)據(jù)的決策層融合的基礎(chǔ)上,通過綜合考慮所有較低層次或者局部的決策信息,基于多個決策體的關(guān)聯(lián)融合,推動決策工作科學(xué)有效的進行。本文根據(jù)國家安全情報的應(yīng)用邏輯,將該模塊設(shè)計為態(tài)勢融合和態(tài)勢推送兩個子模塊:

3.4.1態(tài)勢融合子模塊

態(tài)勢融合是在態(tài)勢察覺、理解和預(yù)測的基礎(chǔ)上,推動國家安全風(fēng)險感知、風(fēng)險預(yù)警及風(fēng)險預(yù)測等態(tài)勢情報充分融合的過程。在“大安全”背景下,各類國家安全風(fēng)險復(fù)雜交織,需要各領(lǐng)域?qū)＜颐芮信浜稀Ｒ虼?需要構(gòu)建基于“群智協(xié)同”的國家安全情報融合協(xié)作模式,通過多類決策要素間的動態(tài)整合,實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)實體和決策主體之間的協(xié)同配合,構(gòu)建跨層級、跨部門的情報協(xié)作模式,更好地推進情報融合和應(yīng)用。

此外,在“群智協(xié)同”基礎(chǔ)之上,通過將數(shù)據(jù)資源、風(fēng)險管控、資源配置、技術(shù)創(chuàng)新等能力要素與地方政府、公安機關(guān)、應(yīng)急管理部門等決策主體進行動態(tài)整合,利用實體間的協(xié)同交互,實現(xiàn)基于大規(guī)模協(xié)作的風(fēng)險決策、知識管理與資源共享,確保各實體間的協(xié)調(diào)統(tǒng)一,推動各類風(fēng)險管控工作協(xié)調(diào)有序的開展。

3.4.2態(tài)勢推送子模塊

態(tài)勢推送是態(tài)勢情報得以實戰(zhàn)應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,其實質(zhì)是構(gòu)建情報與決策之間的耦合機制。該子模塊應(yīng)當(dāng)在信息建構(gòu)理論(Information Architecture,簡稱IA)的支撐下,通過構(gòu)建國家安全風(fēng)險“態(tài)勢一張圖”,推動態(tài)勢察覺要素可視化、理解要素可視化和預(yù)測要素的可視化;此外,應(yīng)當(dāng)在人機交互模式的推動下進行情報刻畫,以主題態(tài)勢情報和定制態(tài)勢情報的形式推送戰(zhàn)略、戰(zhàn)役及戰(zhàn)術(shù)層面的風(fēng)險態(tài)勢情報,為國家安全風(fēng)險的阻斷及應(yīng)急響應(yīng)提供堅實的情報支撐。

風(fēng)險態(tài)勢情報應(yīng)貫穿國家安全應(yīng)急響應(yīng)的全周期、全階段:a.在風(fēng)險演變前,通過態(tài)勢感知全面挖掘和識別潛在的國家安全風(fēng)險,及時向決策者發(fā)出情報預(yù)警。b.在風(fēng)險演化為安全事件的過程中,在態(tài)勢情報支撐下,為采取科學(xué)有效的防控措施提供支撐。c.在風(fēng)險演化為安全事件之后,一方面通過持續(xù)、高動態(tài)的態(tài)勢感知防范次生、衍生事件的發(fā)生;另一方面通過對國家安全事件的損害后果進行評估,指導(dǎo)各類資源的統(tǒng)籌調(diào)配;此外,通過態(tài)勢回溯,對態(tài)勢感知的效能進行評估,推動其迭代升級,更好的發(fā)揮效用。

4 結(jié)論及展望

本文在“大安全”背景下,在闡釋相關(guān)概念、分析多模態(tài)大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知機理的基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知模型,旨在為國家安全風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警提供“普適性”的模型參考,推動形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多層次風(fēng)險感知模式。正如本文所述,該模型的構(gòu)建是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程,未來仍有許多研究空間值得我們關(guān)注。例如,本文雖然探索了多模態(tài)大數(shù)據(jù)賦能的國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知運作邏輯,但對于多模態(tài)大數(shù)據(jù)的融合框架、跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法等仍缺乏進一步研究,未來應(yīng)當(dāng)加以完善。此外,在國家安全情報實踐中,囿于情報資源分布于不同的平臺系統(tǒng)且存在“流通壁壘”問題,因而大規(guī)模、實時性的態(tài)勢察覺或遭遇困境。對此應(yīng)當(dāng)加強數(shù)據(jù)共享機制、數(shù)據(jù)融合方案及數(shù)據(jù)傳輸規(guī)則等方面的研究,加快推進情報數(shù)據(jù)的共享融合。在后續(xù)研究中,我們將推動國家安全風(fēng)險態(tài)勢感知模型更加系統(tǒng)完善,使其更好地發(fā)揮監(jiān)測預(yù)警的效能,為強化國家安全情報能力,服務(wù)國家治理體系和能力現(xiàn)代化建設(shè)提供支撐。