基于社會傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知與應急管理模型研究

朱娜娜+張偉男+韓雙梅+馬海群

摘要： 關(guān)鍵詞： 中圖分類號： 文獻標志碼： A文章編號： 2095-2163（2017）06-0135-04

Abstract： Compared with the traditional Web and information applications， social media has brought a lot of convenience to people's lives. At the same time， it's becoming wider for its direct interaction with the real society and impact on the society， even to a certain extent affects the national security and social stability. Research on network security situational awareness and emergency management based on social sensor will contribute to solve the problem of national security， social development， etc. This paper presents a model of network security situational awareness and emergency management based on social sensors. With the individual social media， the model researches the content such as the sensor data， behavior， emotions， attitudes and other data that are generated by Internet users and perceives security situation of network society and realistic society. In order to solve specific emergencies， it can also be combined with computer simulation system and be guided by realtime data analysis.

0引言

微信、微博、QQ、知乎等各類社會化媒體使得各種真?zhèn)坞y辨的信息得以快速病毒式傳播。海量社會化個體在制造和傳播信息的同時，也作為社會傳感器感知著網(wǎng)絡(luò)社會與現(xiàn)實社會的安全態(tài)勢，如何整合社會化個體的感知能力和媒體資源的協(xié)調(diào)管理能力，提升面向網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實社會危機事件的應急管理能力至關(guān)重要。

社會化媒體出現(xiàn)之前，個體與群體的信息傳播僅在小范圍內(nèi)以人際交流的方式傳播，難以采集分析，而電視、報紙、電臺、門戶網(wǎng)等傳統(tǒng)媒體也只是單向傳播，無法對個體感知進行全面的探測與采集。微博、微信等社會化媒體的發(fā)展，用戶自媒體的信息在社交網(wǎng)絡(luò)中自由、開放式流動，用戶實時快速發(fā)布信息的同時成為了感知社會的傳感器。目前基于社會化媒體開放平臺，研究網(wǎng)絡(luò)社會以及現(xiàn)實社會的安全和管理問題已經(jīng)成為一個情報學、計算機科學、管理科學、社會學等多學科交叉的新興研究領(lǐng)域。

1相關(guān)工作

1.1社會化媒體上的社會傳感器相關(guān)研究

1）社會傳感器網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)社會中，每個網(wǎng)民個體都在依據(jù)自己的先驗知識和表達能力感知并表示著社會活動的方方面面，包括自然災害、突發(fā)危機、交通堵塞、空氣污染等等。這些信息難以用自動化的手段跟蹤采集，因此Wagner[1]等人在2009年提出Human as Sensor（人即傳感器）的觀點，數(shù)十億人構(gòu)成的巨大的傳感器網(wǎng)絡(luò)，覆蓋了世界的政治、經(jīng)濟、文化、氣候、交通等各個領(lǐng)域。除了對客觀世界的感知之外，還能夠?qū)ξ锢韨鞲衅鳠o法涉及到的人類行為、思想、情感等領(lǐng)域進行感知。為了系統(tǒng)地利用文本、圖像、音頻、視頻等信息資源，王飛躍[2]（2004）、王暉[3]（2010）提出了仿照物理學傳感器信號處理原理，構(gòu)建社會傳感網(wǎng)絡(luò)的思想，通過對社交網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點的動態(tài)分析，實現(xiàn)對社會數(shù)據(jù)的全方位、分層次的感知。

2）群體智慧。《The Wisdom of Crowds》（2004）一書第一次從“群體智慧”的概念著手，研究如何駕馭群體智慧，最大限度地激勵、整合和應用群體智慧，實現(xiàn)社會個體智力資源的積累和擴張。Wikipedia吸引群體協(xié)作共建知識庫，突破個體利益的驅(qū)使，激發(fā)自由、開放的知識集體創(chuàng)作，形成了全球最大的知識庫。Google的流感預測實驗利用海量網(wǎng)民的搜索詞進行基于群體行為的流感感知與預測，其準確率和實時性超過醫(yī)療領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

3）數(shù)據(jù)感知。David Esley， John Kleinberg（2011）在《Network， Crowds， and Market》一書中系統(tǒng)地研究了網(wǎng)絡(luò)、動機和人群聚合行為。基于社會化媒體的數(shù)據(jù)感知還包括對社會個體和群體的語言、行為、情感和心理的分析，用戶畫像和群體畫像成為采集用戶和群體信息的關(guān)鍵研究領(lǐng)域。趙妍妍、秦兵等（2010）[4]通過分析海量社會化媒體文本信息，挖掘網(wǎng)民的觀點及其情感傾向，并對外開放了情緒地圖的數(shù)據(jù)可視化平臺。

1.2網(wǎng)絡(luò)安全方面的研究

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，尤其是Web 2.0下的各類社交網(wǎng)站快速發(fā)展，利用社會化媒體研究網(wǎng)絡(luò)社會的安全問題引起了國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注，張永錚、方濱興等（2007）[5]等從網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、病毒傳播、敏感內(nèi)容分析、網(wǎng)絡(luò)入侵、防火墻等領(lǐng)域開展了大量的網(wǎng)絡(luò)安全研究，對于網(wǎng)絡(luò)社會安全問題的研究主要集中在敏感內(nèi)容分析方面（包括色情、暴力、反動等信息）。方濱興等（2015）[6]對社會化媒體的關(guān)系和結(jié)構(gòu)特性、社會化媒體中的群體及其行為、社會化媒體中的信息及其傳播三個方面進行了詳盡分析。在此基礎(chǔ)上，圍繞該方面的拓展研究，可重點闡析為兩個領(lǐng)域，內(nèi)容如下：endprint

1）事件分析。Becker（2009）提出利用社會化媒體的實時性和對現(xiàn)實世界的動態(tài)反映特性，研究社會化媒體事件抽取，分析事件主體、事件、可信度、趨勢，預測事件的后果和影響面。王娟（2010）[7]針對已有網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型缺乏有效的數(shù)據(jù)融合和協(xié)同管理機制的問題，提出了一種層次化大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知模型。

2）網(wǎng)絡(luò)輿情分析。張一文等[8]（2011）認為媒體的影響力、政府疏導力、事件性質(zhì)和網(wǎng)民相互作用力共同作用于輿情熱度，因此通過建立四級的指標體系來評價非常規(guī)突發(fā)事件的輿情熱度。王國華等[9]（2012）在輿情衍生特性對熱點事件影響的基礎(chǔ)上提出輿情關(guān)聯(lián)，作者認為網(wǎng)絡(luò)輿情熱點事件主要是通過主體、主題、情緒等要素發(fā)生聯(lián)系來生成輿情簇或者輿情集，進而來影響輿情的演化。

此外，美國DARPA推出了利用計算機分析和處理社會輿情的TIA計劃，表明越來越多的國家針對基于海量社會化媒體數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)情報監(jiān)控研究工作已經(jīng)加大了各方面的投入力度。

1.3危機傳播管理方面的研究

危機的發(fā)現(xiàn)、傳播監(jiān)控、管理是社會安全管理關(guān)鍵研究領(lǐng)域。在此，給出各領(lǐng)域的研究內(nèi)容綜述如下：

1）危機發(fā)現(xiàn)。洪宇等[10]（2007）較系統(tǒng)地介紹了面向新聞媒體信息流的話題檢測與跟蹤（TDT）任務。李恒訓（2011）[11]關(guān)于網(wǎng)絡(luò)熱點話題發(fā)現(xiàn)的研究涵蓋了新聞、論壇、博客三種平臺，并指出網(wǎng)絡(luò)熱點話題檢測的研究方法。Mathioudakis（2010）[12]構(gòu)建的“TwitterMonitor”系統(tǒng)中檢測微博流中頻率異常高的突發(fā)詞（Burst Keywords），而后對突發(fā)詞按照出現(xiàn)在同一微博中次數(shù)聚類來找到新興話題（Emerging Topic）。

2）危機傳播。Duggan（2004）[13] 從信息發(fā)出者與信息接受者的影響因素入手，構(gòu)建危機信息傳播模型。Helsloot（2013）[14]從危機的屬性和社會定位方面入手，定性分析了危機信息發(fā)出后對不同社會群體的影響。

3）危機管理。對于危機發(fā)生之后的傳播管理，唐鈞（2004）[15]指出以全流程信息管理為基礎(chǔ)、以危機信息通訊為途徑、以危機信息管理機制為平臺，全面構(gòu)建政府危機信息管理系統(tǒng)。董竟（2006）[16]認為科學完善的危機信息管理機制能夠預防謠言的擴散。

1.4基于社會化媒體的網(wǎng)絡(luò)安全應急管理方面的研究

主要從應急影響因素、應急資源、應急仿真和應急決策方面開展研究。迄至目前，現(xiàn)已推出的主流成果可得研究分類設(shè)計內(nèi)容如下：

1）應急影響因素。Drabek（2014）[17]認為，有效的應急預案和應急決策、多主體的應急決策方式、智能型的應急指揮中心、完善的多主體應急演練模式均影響多主體應急協(xié)同效率。

2）應急資源。Cheu等人[18]（2008）研究應急服務配置來保護及服務重要交通基礎(chǔ)設(shè)施。Huang等人（2013）[19]研究了應急資源配置的不確定性建模方法。

3）應急仿真和應急決策。Levy等（2007）[20]提出應用群體網(wǎng)絡(luò)分析法（GANP）進行應急決策。英國科波拉軟件公司在2005年推出的實時可視化分析網(wǎng)絡(luò)民意的系統(tǒng)，有利于直觀把握網(wǎng)絡(luò)輿情的安全態(tài)勢。Subrahmanian（2007）[21]指出，社會文化建模已開始應用于安全和反恐決策預警中。在社會公共安全領(lǐng)域，中國科學院自動化研究所情報安全信息學研究團隊與國家相關(guān)業(yè)務部門合作，基于ACP方法研發(fā)了大規(guī)模開源情報獲取與分析處理系統(tǒng)，對社會情報進行實時監(jiān)控、分析、預警以及決策支持與服務。由于社會系統(tǒng)的復雜性，涉及大規(guī)模計算所需的建模、分析、算法和仿真環(huán)境正在逐步發(fā)展。

綜上所述，針對社會化媒體的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管研究已經(jīng)成為情報學、社會學、計算機科學、信息科學、傳播學、管理學等多個學術(shù)領(lǐng)域的研究熱點，但是對于網(wǎng)絡(luò)危機事件的傳播、監(jiān)管、應急的研究多采用定性分析的方法，缺少數(shù)據(jù)實證；部分基于問卷或定向數(shù)據(jù)采集的定量研究，其數(shù)據(jù)規(guī)模難以反映事件的真實情況。而從計算機角度出發(fā)，對網(wǎng)絡(luò)危機事件的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析的研究往往只關(guān)注分析方法、分析模型本身，缺少對于該方法和模型在應急管理領(lǐng)域的應用研究，學科交叉融合的深度并不充分。基于博客、微博等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)感知的研究，通常數(shù)據(jù)來源于比較單一的媒體平臺或開放平臺，受平臺特征影響易產(chǎn)生數(shù)據(jù)偏置。為此，本文從計算機科學、情報科學和管理科學相交叉的角度，提出一種整合社會化媒體、領(lǐng)域開放平臺等多源海量數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及應急管理模型。

2基于社會傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及應急管理方案設(shè)計以網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知和提高危機應急處理能力為目標，探索社會化媒體、門戶、論壇、電視、報紙、廣播、“天眼”視頻監(jiān)控系統(tǒng)等各類開放數(shù)據(jù)源的整合，建立跨媒體資源協(xié)同應急處理的理論和方法，研究可得設(shè)計方案內(nèi)容如下。

2.1構(gòu)建基于社會化媒體的社會傳感器數(shù)據(jù)采集平臺

1）針對微博、門戶網(wǎng)、論壇、人人網(wǎng)等社會化媒體，建立分布式用戶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實時爬取網(wǎng)絡(luò)中的文本、圖像、音視頻等數(shù)據(jù)。

2）針對數(shù)據(jù)開發(fā)分詞、詞性標注、句法分析、語義分析、情感分析等數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)。

3）基于分析后的數(shù)據(jù)，分析用戶性別、年齡、興趣愛好、地理位置、政治傾向等用戶屬性，進行用戶可視化畫像。

4）以節(jié)點和邊的圖論方式表示社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的關(guān)系，研究用戶好友圈、社交圈以及群體動態(tài)演化。

2.2建立社會化媒體上事件“發(fā)現(xiàn)-跟蹤-預測”系統(tǒng)

1）網(wǎng)絡(luò)安全問題在社會化媒體上以突發(fā)事件的方式存在，整理突發(fā)事件、危機傳播等研究領(lǐng)域文獻，對突發(fā)公共事件進行特征提取和分類，量化事件傳播過程中的特征及其權(quán)重分配，建立社會化媒體事件突發(fā)性衡量指標。endprint

2）根據(jù)主題模型聚類事件主題，分析主題時間單元與影響范圍、突發(fā)詞和突發(fā)區(qū)間監(jiān)測，開發(fā)熱點事件發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。

3）研究突發(fā)事件的五元組形式化描述，描述事件的主題、任務、時間、地點、相關(guān)事件。

2.3對危機事件擴散過程進行可視化分析

1）以節(jié)點間的傳播樹形關(guān)系表示危機事件傳播的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)，抽象事件擴散過程中的各節(jié)點之間的關(guān)系，結(jié)合復雜網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化理論，建立網(wǎng)絡(luò)輿論的實時可視化跟蹤模型。

2）引入時間維度，建立仿真時間與現(xiàn)實時間之間的映射關(guān)系，研究事件在時間序列上的發(fā)展態(tài)勢。

3）結(jié)合馬爾科夫模型和統(tǒng)計線性回歸模型建立事件傳播趨勢預測框架，預測一定時間和區(qū)間內(nèi)事件的擴散范圍。

2.4建立危機事件案例庫

1）在社會傳感器數(shù)據(jù)采集平臺上，結(jié)合事件五元組形式化表示方法，過濾數(shù)據(jù)噪音，建立可擴展性強的NoSQL數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)化存儲突發(fā)公共事件相關(guān)數(shù)據(jù)。

2）對事件建立查詢索引，便于組合復雜查詢條件對事件相關(guān)數(shù)據(jù)進行檢索。

3）建立事件數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，歸納事件“產(chǎn)生、發(fā)展、消亡”生命周期內(nèi)的共性規(guī)律，對日后突發(fā)公共事件的應急處理提供參考。

2.5構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)社會和現(xiàn)實社會計算分析的動態(tài)應急管理機制

1）整合社會傳感器、“天眼”系統(tǒng)、傳統(tǒng)媒體等開放數(shù)據(jù)源，在云計算基礎(chǔ)平臺上，分析事件相關(guān)的資源、能力和預案，準確把握事件的動態(tài)變化態(tài)勢。

2）分析微博、微信、人人網(wǎng)等社會化媒體與電視、報紙、官方新聞網(wǎng)站等不同媒體在風險和信息溝通、傳播模式、決策時效性、政策或策略、決策出發(fā)點、制約因素、決策失誤或延誤等方面的動態(tài)及現(xiàn)象。

3）組織專家資源、媒體資源、政府資源，優(yōu)化資源調(diào)度方案，提高資源的互補能力和應急優(yōu)化配置的學習能力，進而提高資源間協(xié)同應急能力。

4）從資源間的互補能力、整合能力、學習能力三個層面來分析動態(tài)應急預案設(shè)計方法。在應急協(xié)同預案的設(shè)計中，充分考慮資源間合作的風險溝通、信息溝通、應急請求與響應的時間約束、協(xié)同決策任務序列等重要因素，建立以社會安全態(tài)勢數(shù)據(jù)為依據(jù)的動態(tài)應急處理機制。

3基于社會傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及應急管理模型根據(jù)上述所設(shè)計的應急方案，基于社會傳感器數(shù)據(jù)采集平臺進行數(shù)據(jù)采集，通過對用戶畫像、群體畫像和事件畫像的分析進而刻畫及分析事件整體，在此基礎(chǔ)上進行感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢；然后通過仿真模擬實現(xiàn)決策仿真。最后，經(jīng)歸納總結(jié)形成案例數(shù)據(jù)庫服務于動態(tài)應急系統(tǒng)方案及應急策略。由此，提出基于社會傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及應急管理模型如圖1所示。

4結(jié)束語

相比以往網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)研究，本文提出的基于社會傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及應急管理模型創(chuàng)新性地將用戶畫像、事件畫像應用到突發(fā)事件應急研究中，將傳統(tǒng)的敏感詞分析方法擴展到結(jié)合社會計算的文本分析、行為分析、情感分析、群體分析、事件分析、網(wǎng)絡(luò)傳播分析等方法，對事件主題、人物、傳播路徑等特征展開更全面的分析和更直觀的表示；提出的基于社會傳感器的突發(fā)公共事件“發(fā)現(xiàn)-跟蹤-預測”系統(tǒng)，將社會化媒體中個體生成的海量數(shù)據(jù)當作突發(fā)事件的感知器，檢測公共事件的突發(fā)性閾值，實時跟蹤事件傳播路徑，結(jié)合馬爾科夫模型預測事件發(fā)展態(tài)勢；提出的網(wǎng)絡(luò)社會和現(xiàn)實社會互動分析的動態(tài)應急管理機制，整合網(wǎng)絡(luò)社會和現(xiàn)實社會的開放數(shù)據(jù)源，以實時數(shù)據(jù)分析為導向，建立自學習的事件仿真系統(tǒng)。顯然，本文提出的模型對于提升網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件的應急處理能力具有一定的應用前景，但同時，一個不可小覷的問題是，網(wǎng)絡(luò)媒體傳播速度極快，要求突發(fā)危機事件的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)盡量實時，這對于算法復雜度和計算硬件的平臺有很高的要求，因此，后續(xù)將進一步研究能夠?qū)崿F(xiàn)對大規(guī)模突發(fā)危機事件數(shù)據(jù)進行實時分析的算法和機制。

參考文獻：

[1] WAGNER D， DVORAK D， BAROFF L E， et al. A control architecture for safe humanrobotic interactions during lunar surface operations[C]// Proceedings of the AIAA Infotech@Arospace Conference. Seattle， Washington：AIAA， 2009：1-12.

[2] 王飛躍. 計算實驗方法與復雜系統(tǒng)行為分析和決策評估[J]. 系統(tǒng)仿真學報， 2004， 16（5）：893-897.

[3] 王暉， 姜志宏，李沛，等. 基于Web社會媒體的社會傳感器網(wǎng)絡(luò)[C]// 第二屆全國社會計算會議. 北京：中國自動化學會，2010：1-5.

[4] 趙妍妍， 秦兵， 劉挺. 文本情感分析[J]. 軟件學報， 2010， 21（8）：1834-1848.

[5] 張永錚， 方濱興， 遲悅，等. 用于評估網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的風險傳播模型[J]. 軟件學報， 2007， 18（1）：137-145.

[6] 方濱興， 賈焰， 韓毅. 社交網(wǎng)絡(luò)分析核心科學問題、研究現(xiàn)狀及未來展望[J]. 中國科學院院刊， 2015，30（2）： 187-199.

[7] 王娟. 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 成都：電子科技大學， 2010.

[8] 張一文，齊佳音，方濱興，等. 非常規(guī)突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情熱度評價體系研究[J].情報科學，2011， 29（9）： 1418-1424.

[9] 王國華，鄧海峰，王雅蕾，等. 網(wǎng)絡(luò)熱點事件中的輿情關(guān)聯(lián)問題研究[J]. 情報雜志，2012，31（7）：1-5.

[10]洪宇， 張宇， 劉挺，等. 話題檢測與跟蹤的評測及研究綜述[J]. 中文信息學報， 2007， 21（6）：71-87.endprint

[11]李恒訓. 網(wǎng)絡(luò)論壇采集及熱點話題發(fā)現(xiàn)研究[D]. 北京：首都師范大學， 2011.

[12]MATHIOUDAKIS M， KOUDAS N. TwitterMonitor： Trend detection over the Twitter stream[C]// Proceedings of the 2010 ACM SIGMOD International Conference on Management of data. Indianapolis， Indiana， USA：ACM， 2010：1155-1158.

[13]DUGGAN F， BANWELL L. Constructing a model of effective information dissemination in a crisis. Information dissemination， Crisis， Crises， Tuberculosis， Dissemination of information， Metaethnographic analysis， Social marketing[J]. Information Research： An International Electronic Journal， 2004， 15（12）：1870-1876.

[14]HELSLOOT I， GROENENDAAL J. Twitter： An underutilized potential during sudden crises？[J]. Journal of Contingencies & Crisis Management， 2013， 21（3）：178-183.

[15]唐鈞. 建構(gòu)全面整合的政府公共危機信息管理系統(tǒng)[J]. 信息化建設(shè)， 2004（10）：12-15.

[16]董竟. 試論政府公共危機信息傳播機制的構(gòu)建與完善[D]. 北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學， 2006.

[17]DRABEK T E. Emergency managers as community change agents： An expanded vision of the profession[J]. Journal of Emergency Management， 2014， 12（1）：9-20.

[18]CHEU R L， HUANG Yongxi， HUANG Bo. Allocating emergency service vehicles to serve critical transportation infrastructures[J]. Journal of Intelligent Transportation Systems， 2008， 12（1）：38-49.

[19]HUANG Y， FAN Y. Modeling uncertainties in emergency service resource allocation[J]. Journal of Infrastructure Systems， 2013， 17：35-41.

[20]LEVY J K， TAJI K. Group decision support for hazards planning and emergency management： A Group Analytic Network Process （GANP） approach[J]. Mathematical & Computer Modelling， 2007， 46（7）：906-917.

[21]SUBRAHMANIN V S. Computer science. Cultural modeling in real time[J]. Science， 2007， 317（5844）：1509-1510.endprint