T-GAAI 007-2024 混合云环境下的社会安全监控指挥平台建设指南

GAAIT/GAAI007—2024混合云环境下的社会安全监控指挥平台建设指南GuidelinesfortheConstructionofSocialSecurityMonitoringandCommandPlatforminaHybridCloudEnvironment2024-7-1发布2024-7-1实施广西人工智能学会发布I 4 4 4 4 本文件按照GB/T1.1—2020《标准1GB/T20273信息安全技术数据库管理GB/T20279信息安全技术网络和终端隔离GB/T20984信息安全技术信息GB/Z20986信息安全技术信息安全GB/T22080信息技术安全技术GB/T28181安全防范视频监控联网系统信息传输、交GB/T29765信息安全技术数据备份与恢复产品技术要GB/T30269.901信息技术传感器网络第901部分：GB/T35273信息安全技术YD/T4029计算存储分离架构的分布式3.13.223.33.43.53.63.7通过Multi-Agent及区间直觉模糊集多属性群决3.83.9分布式存储技术distributedsto3.103.114.2稳定性34.3高效性4.5可扩展性总体框架由信息采集与分析、警情研判、监控指挥三个——应提供本地数据中心、私有云和公有云的硬件资源，包括但不限于服务器、存储设备、——软件环境：应支持云计算的软件平台，平台包括但不限于虚拟化技术、容器技术等，以——整合本地数据中心、私有云和公有云的基础设施资源，形成一个统一的混合云环境；应符合4——引入用户信任Agent和服务节点Agent，收集与存储用等信任相关信息，并利用一种更优的Multi-A6.2大数据的采集与处理——在混合云环境下，系统将收集来自各种来源的社会安全情报数据，包括但不限于公共安——清洗和整合后的数据将存储在混合云环境中，利用分布式存储技术实现数据的高效存储——建立一个面向警务人员面向不同案件主题的情报信息查询系统，可进行图形化情报信息——搭建集群服务器，采用Hadoop等大数据处理架构进行海量数据的处理。——硬件：高性能计算机，建议配置至少16GBRAM和强大的CPU或GPU；TensorFlow、PyTorch、Matplo——趋势预测：用Python预测未来某段时间内社会安全相关事件的发生趋势，帮助警务人员提——异常检测：识别和检测数据中的异常模式或行为，如可疑活动、突发事件等，以便及——图表：包括但不限于柱状图、折线图、饼图等，可展示数据的分布、变化趋势、组成——地图：包括但不限于热力图、标记地图、地理分布图等，可展示数据的地理位置分布、——仪表盘：构建综合显示多种关键指标的实时数据仪表盘，可为警务人员提供实时监控和5——监控设备部署：监控摄像头应符合GB/T28181的规定。——视频监控和图像识别：利用视频监控系统和图像识别技术，实时捕捉并分析布控目标。——车牌识别：集成车牌识别技术，实时匹配和报警。应符合GA/T833的规定。7.2数据碰撞——建立数据仓库：收集和存储来自各种系统的数据，如警务系统、社交媒体、公共数据等•数据转换：将数据转换为统一的格式和结构，确保一致性；•数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。包括但不限于ETL（Extract,Transform,Load）工具，如Informat——找出不同数据源之间的关联信息。包括但不限于使用匹配算法、关联规则挖掘和图论算7.3动态比对——采用实时数据流处理工具（如ApacheKafka、Flink）实时接收和处理数据；——利用机器学习和深度学习算法，如随机森林、支持向量机（SVM）——使用Python等编程语言实现模型，并利用工具如TensorFlow、Scikit-Learn训练和优化模——使用消息队列（如RabbitMQ）和通知系统（如短信、邮件、App通知）——使用图算法（如PageRank、社区发现）进行关联对象的查找和分析；——利用可视化工具（如Gephi、D3.js）进行图形化展示。7.7自动追迹6），8.2智能巡防系统——通过智能化视频监控网采集的人、车等多维感知数据与业务数据相融合，对街面重点人——结合可视化地理信息系统与新一代移动终端，开展针对性的巡逻防控，做到无感采集、8.3用户交互与决策支持9隐私保护与数据安全9.1.1传输加密9.1.2存储加密使用AES（AdvancedEncryptionSta9.2隐私保护技术9.2.1数据匿名化9.2.2差分隐私79.3数据访问和权限管理9.3.1访问控制建立严格的访问控制机制，采用基于角色的访问控制（RBAC）和基确保只有授权人员可以访问敏感数据，应符合GB/T22080和G9.3.2权限管理部署入侵检测系统（IDS）