基于区块链技术的反恐情报融合共享模型研究

[目的/意义]面对我国多元复杂的恐怖威胁态势,如何构建扁平高效、安全智能的反恐情报融合共享环境,进一步优化我国反恐情报融合、协同、共享已成为当前反恐情报领域的研究热点。[方法/过程]该文基于区块链技术的分布式、自信任、自维护、防篡改、可追溯的特性,从主体、客体、功能的角度探究了区块链技术在反恐情报融合共享中的适用性,从组织架构、信息共享、数据区块、共识机制、智能合约等层面详尽阐述了反恐情报融合共享联盟链模型的实现机理。[结果/结论]反恐情报融合共享联盟链模型实现了反恐情报机构间横向协调、纵向指挥、区域联动、互联互通的融合共享,将进一步促进情报共享主体间的自信任和高协同,增强我国反恐情报的融合共享能力。     

我国安全形势与反恐情报战略构建*--基于国际恐怖主义的视角

近来,在国际恐怖主义活动的影响下,我国境内发生恐怖袭击事件呈增多之势。我国国家安全面临主要来自地理空间上的中西亚恐怖活动、虚拟世界的宗教极端思想和大国博弈下的国际反恐合作等三个方向的严峻挑战。我国反恐情报不力是当前反恐工作的瓶颈,为解决这一问题,政府有必要创建国家反恐情报战略。在"整体政府"理论的基础上,借鉴美国反恐情报战略的实践,采用定性研究法,提出了国家反恐情报战略的创建原则及内容模式,并从战略构建的体制、机制和技术三个角度分别阐述了组建国家情报中心、完善跨部门情报协同机制和关键技术保障等路径选择。     

美国反恐情报战略的演化与生成

论述了反恐情报战略缺失是致使美国“9·11”恐怖袭击的重要原因。系统地分析了“9·11”事件后,美国应对恐怖主义威胁,出台《国家安全战略》、《国土安全国家战略》、《反击恐怖主义国家战略》、《国家反情报战略》、《国家情报战略》等政策措施的意义与作用,旨在为业内人士深入研究美国反恐情报战略提供帮助。     

美俄反恐预警机制的比较及启示

美俄两国针对恐怖主义威胁各自构建了相对完善的预警机制,在反恐预警理念、反恐预警组织领导体系、反恐情报搜集与分析、反恐数据库的建设与共享等方面各有优势与不足。通过美俄反恐预警机制的比较研究,可以为加强和完善我国反恐预警机制建设提供有益的借鉴。     

大数据在反恐情报工作中的应用研究

大数据在反恐情报中具有重要的地位与作用。利用定性分析方法,对大数据在反恐情报中的应用进行了研究。从数据源、疫情发布、情报综合分析能力三个方面论证了大数据在反恐情报的作用。提出了应用大数据对恐怖分子的作案行动进行追踪,预测与监测恐怖组织的活动、可视化分析等方面的内容。通过研究,为大数据在反恐情报中的应用理清思路,以期对反恐情报的建设提供一定的理论支撑,维护我国的国家安全与社会稳定,为预防与打击恐怖主义活动提供一定的理论与实践指导。     

基于中文文献的反恐情报研究分析

目前我国面临着严峻的反恐形势,面对恐怖主义的威胁,反恐方必须加强情报在反恐中的应用。基于文献分析的视角,采用定性分析的方法,对我国反恐情报相关研究的现状进行了分析,总结概括了国内反恐情报研究的相关基础理论、关键要素及情报保障等内容,并对目前的研究现状给予了简要的评析,为我国反恐情报的进一步研究提供借鉴和参考。     

国际反恐融资情报体系发展研究

[目的/意义]目前,国内反恐情报主要集中在立法、执法及合作机制等领域,对国际反恐融资情报领域研究则较为薄弱。[方法/过程]阐述了国际反恐融资情报体系的形成及特征,论述了组织系统“情报决议—情报政策—情报合作—情报执行”和管理系统目标导向、一体化运行、监测领域、第三方组织、反恐融资制裁等内容,并分析了运行支持系统。[结果/结论]国际反恐融资情报体系发展对于我国反恐融资情报体系建设具有重要启示:系统推进我国反恐融资情报体系顶层设计建设,深化我国反恐融资情报体系信息资源共享机制建设,大力推动我国反恐融资情报体系多中心协同治理机制建设。     

基于数字孪生技术的反恐情报预警体系研究

[目的/意义]2016年颁布的《中华人民共和国反恐怖主义法》对于我国反恐预警体系建设并没有明确的规定,此研究有利于提高反恐怖斗争的能力,助推我国反恐预警机制尽早落地,加速实现从“被动反恐处置”到“主动反恐预警”的转变。[方法/过程]结合反恐预警的任务需求,在CPSS支持的基础上,设计了一种基于数字孪生技术的反恐情报预警体系架构,包括反恐预警现实物理域、情报融合和控制实体、数字孪生体及应用层四个主要模块,并梳理了数字孪生反恐情报预警体系的主要特征、建设价值及关键技术。[结果/结论]该体系架构可望实现全层级反恐情报的深度融合,支持跨部门反恐情报信息共享,满足虚实交互、共同演化的情报预警,为有效打击暴力恐怖活动提供重要对策,极大提高反恐斗争的效率。     

基于数据挖掘的情报主导反恐

数据挖掘能在浩如烟海的信息中找到恐怖分子留下的蛛丝马迹.关联分析与序列模式分析,分类分析与聚类分析是数据挖掘在情报主导反恐中的核心应用.恐怖主义信息分析中的数据挖掘流程一般由恐怖主义问题识别、数据准备、数据挖掘、模式评估与知识表达四个主要阶段构成.贝叶斯信念网络是情报主导反恐工作中适用的一个数据挖掘工具.     

工程化视角下的企业共享服务中心的情报机能研究

[目的/意义]情报服务是大数据时代企业共享服务中心增值服务的重要内容，工程化思维下的共享服务中心的情报机能研究，不仅拓展了现代企业共享服务中心理论研究领域和实践创新视野，对共享服务模式下的企业竞争情报理论与实践的发展也具有重要意义。[方法/过程]以"数据资源+工具方法+专家智慧"的情报研究方法论为导向，对企业共享服务中心情报机能问题进行了系统性研究，包括企业共享服务中心情报机能的工程化流程要素分析，基于情报流的企业共享服务中心运行机制模型与工程化要素协同情报机能模型构建。[结果/结论]在大数据时代，企业共享服务中心情报机能的发挥依赖于多源数据融合支持、先进方法工具协同支撑、专家智慧的汇集参与。目前企业共享服务中心情报服务研究不足，应从工程化视角强化企业共享服务中心情报机能，助力企业管理和战略决策，促进共享服务中心的转型升级。