基于大数据的高校安全与维稳系统设计与实践.docx

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基于大数据的高校安全与维稳系统设计与实践

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崔聪涂庆华束乾倩等

摘?要：“平安校园”建设既是一项信息化工程，又是一项政治任务。目前各大高校主要通过设备监控、人工巡逻、周界安防等人防、物防方式展开校园公共安全管理工作。随着互联网技术的发展和社会的进步，这种传统的管理手段逐渐面临着手段单一被动、预警能力不足、信息收集不畅、安保力量匮乏等诸多挑战。文章通过大数据分析技术，结合南京理工大学学生安全管理工作实践，提出一套校园公共安全事件预警模型和大数据分析研判机制，能够有效补齐传统校园安全管理工作的短板，满足新时期高校信息化发展的需要。

关键词：校园安全;大数据;预警;画像

：TP393文献标志码：B：1673-8454（2020）05-0061-05

一、建设背景与需求分析

1.国家高度重视高校公共安全

新形势下，国家高度重视高校的公共安全保障工作。《中华人民共和国国家安全法》《中华人民共和国反恐怖主义法》《中华人民共和国反间谍法》等法律法规提出，高校加强对特殊群体学生进行教育与管理，确保意识形态领域安全和反恐工作的顺利开展，是一项重要的政治任务。总体国家安全观对高校国家安全工作提出全新要求。高校要坚持总体国家安全观，建立高校安全工作体系，有效应对高校在国家安全领域面临的新风险和挑战。

2.高校公共安全的严峻形势

校园公共安全是高校维稳工作的核心。随着互联网技术的飞速发展，外部世界中的危险因素也可能渗透到校园中，轻微的以远程通信、网站发布的形式影响、诱导着学校的少部分学生，严重时甚至有外部人员直接到高校校园中秘密隐藏、私下聚集、密谋活动。这种局面无疑给高校的学生安全管理工作带来严峻的挑战。

传统的安保工作主要通过视频监控、周界安防、人工巡逻、车辆管理等方式进行校园公共安全管理。这些方式对于行迹较明显的物理活动具有一定的效果，但也面臨耗费大量人力和凭经验判断的问题，对于通过网络通信与外界联系的活动则几乎无法感知侦查。

3.通过技术手段确保意识形态领域安全和反恐工作的顺利开展

2019年，新中国成立70周年，各高校坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中全会精神，切实增强“四个意识”，坚定“四个自信”，坚决做到“两个维护”。高校要坚持总体国家安全观，建立高校安全工作体系，有效应对高校在国家安全领域面临的新风险和挑战。2017年12月8日，十九大中央政治局就实施国家大数据战略进行二次集体学习。习近平总书记指出，善于获取数据、分析数据、运用数据是领导干部做好工作的基本功。要利用数据推进各项工作，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用。

针对以上问题，南京理工大学启动建设面向高校维稳和学生安全管理部门的校园公共安全保障大数据分析系统。该系统能够提升高危事件预判的准确性，并进行有效干预和防范，对于维护高校稳定、保障国家安全至关重要。

二、甄别学生行为数据，确定数据分析主题

学生是校园公共安全的保护主体对象。全日制普通高校学生绝大部分时间都在校园内学习生活。因此，在高校信息部门中，学工、教务、图书、校园卡、门禁、安防、网络设备等各个业务系统和机器日志中都沉淀着海量的学生行为数据。

本研究从中甄别与校园公共安全与维稳主题相关的学生行为类数据，划定分析主题数据域，涵盖学生的上网、消费、出入、阅读、安防等日常校内行为数据域，以及学生院系、专业、班级、教师、图书资产、建筑物资产、网络资产、视频设备资产等支撑类数据（见图1）。

三、数据采集预处理，构建多维度数据集

高校业务系统生产的数据往往存在多源异构的情况。需要经过标准化的数据的采集、清洗、转换、预处理，然后按照主题分类存入数据仓库。在平台层面实现业务建模和进一步的主题分析计算，最后通过开放API供给给上层应用做可视化展示。

值得说明的是，本研究会根据源数据的数据特性，分别采用传统的ETL工具进行数据预处理、以及采用基于Hadoop和Spark的分布式日志处理工具进行流式数据解析处理，同时通过统一数据分析管理平台进行多维数据的有效关联和计算（见图2），从而提升数据分析的精准度。

四、基于预警分析主题的业务建模

根据南京理工大学校园管理与保卫处长期工作实践总结的经验，结合江苏省市公安部门的维稳工作要求，本文针对高校校园公共安全这一特定领域制定了几大典型的预警事件业务模型。基本涵盖了高校特殊群体的高危公共安全事件和维稳需求场景。

1.疑似失联预警（见图3）

疑似失联预警的原理是：对数据仓库的学生所有校内行为数据（如：一卡通消费、校园网上网、门禁出入、视频抓拍、图书借阅……）进行周期性监测，无数据天数超过规则设定的阈值时推送预警。

鉴于学生可能因请休假、放假、实习等各种特殊原因离校，通过内置“白名单”功