城市安全防范系统中风险评估应用研究的评述及展望

2020-07-14蒋军成

科学技术与工程 2020年17期

尹柯, 蒋军成

(1.南京森林警察学院治安学院，南京 210023;2.常州大学环境与安全工程学院，常州 213164)

随着城市的发展，城市的安全显得尤为重要，最近几年发生的多起安全事故日益引起政府与社会的关注。目前城市中建立了数量众多的安全防范系统以防范不同领域和不同区域的安全事故，但这些安全系统的功能往往滞后于城市安全的实际需求和发展。这种情况同样存在于城市安全防范系统的风险研判过程中[1-3]。

传统的风险评估注重于在辨识风险源的基础上对安全防范系统的脆弱性进行分析与评估，评估过程通常处在系统的设计或建设阶段。Mary在VulnerabilityAssessmentofPhysicalProtectionSystems[4]中分别对安全防范系统脆弱性评估的流程进行了描述，总结出了脆弱性评估的方法，来对实体保护系统进行评估，并指出系统脆弱性评估是贯穿于整个系统需求分析、系统设计和系统测试的重要参数；Lawrence[5]提出效能评估是对安全防范系统满足预期效能程度的分析评价过程，评估过程基本在系统建设完成后开始。而如果城市安全防范系统的效能无法达到预期效果，系统的可靠性和有效性就无法得到保障，这同样也是城市安全防范系统风险的一部分。

多位学者提出，城市安全防范系统的完整风险评估应该包含分析它的有效性、脆弱性以及所面临的风险[6-12]。因此，所述的评估对象将包括安全防范系统的脆弱性和效能两个方面。

1 风险评估在城市安全防范系统的应用研究现状

1.1 风险评估的应用概述

目前对安全防范系统的评估应用方法较多，从方法的性质上可以分为定性评估[13-16]、定量评估[17-20]及定性定量相结合[21-24]的评估。定性评估法以专家评估法为主，常侧重主观意识，即人的认知能力; 而定量评估法就是根据历史和现状统计资料，运用数学模型对资料进行科学的分析、处理，找出评估目标与其他因素的规律性联系[25]。

由于城市安全防范系统的重要性和复杂性逐渐增加，对城市安全防范系统的风险评估也需要更加具有针对性和适用性，此方面的研究受到广泛重视。基于中外主要论文和专著数据库Web of Science、Science Direct、Engineering Village、Springer及知网等，检索了2008—2018年有关城市安全防范系统的风险评估的相关论文200余篇及相关专著，将这些论文中风险评估的方法进行交叉分析比对，从中发现风险评估在城市安全防范系统中应用的现状及发展趋势。同时根据中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加强社会治安防控体系建设的意见》[26]及2018年中华人民共和国住房和城乡建设部和国家市场监督管理总局联合发布的《安全防范工程技术标准》[27]中的要求将检索到的文章进行分类统计，如表1所示。其中有部分文献中的研究方法数量较少，如云理论等，或者是对城市中安全防范系统风险的概述性讨论，将此类文献归入其他评估方法中。

表1从风险评估方法的种类及在城市安全防范系统中应用的领域这两个维度进行交叉统计，可以看出社会面的安全防控和重点行业的安全防控是风险评估的主要研究领域。社会面的安全防控主要包括城市中人员密集场所的指挥和保障机制及人防、物防、技防建设和日常管理等，占了总数量的32%；重点行业的安全防控指的是娱乐、旅馆及物流等行业的安全管理，危险品的管控等，占总量的35.5%；乡镇村的安全防控研究的数量较少，主要因为目前安全防范系统的发展还没有延伸至这一区域，乡镇村的安全防范系统的应用也较城市中心少；机关、企事业单位内部的安全防控包含保卫人员、安全制度的管理和制定，以及单位内部技防的建设和维护等，这一领域符合传统安全防范系统的设计与评估思路，即防范由外至内的入侵和威胁，是传统安全防范系统关注的重点，但由于这一领域中的部门在城市中数量较少，相对研究的占比也略少，约为23.4%。

表1 2008—2018年风险评估方法统计Table 1 Statistics of risk assessment methods from 2008 to 2018

1.2 风险评估在安全防范系统的应用及分析

为了说明每种风险评估方法在城市安全防范系统中应用的优势及不足，现就这几种评估法的应用成效逐一分析。

1.2.1 基于专家调查法的评估法

专家调查评估法是典型的定性评估方法，适用于评估无数据、资料，或者不适用客观因素衡量的风险类型[28-30]。从表1中可以看到，专家评估法在城市安全防范系统的风险评估中应用较广，每个领域都有具体的应用。方碧滨[31]以建设中的寨仔山隧道为对象，采用专家调查法进行安全风险总体评估与专项评估。在确定重大风险源后，以矩阵法对重大风险源进行动态估测，为隧道工程安全风险评估与控制提供良好的借鉴。

专家调查评估法的实施性较强，优势在于不需要明确的数据或建立模型，通常根据专家的经验来进行整理统计得出评估结果。但劣势也很明显，评估的结果具有较强的主观性。为了提高专家调查评估法的有效性，减少主观因素对评估结果的影响，Sendi等[32]提出了一种模糊专家模型来评估安防系统的风险，通过该模型可以量化风险评估中效能评估指标，同时结合专家系统的分析，对每个安防系统的风险给出量化的参考值；Francesca等[33]以Sandia模型为基础从安全防范系统的安全功能性角度分析并建立了评估参数，结合专家给出的风险影响因素，量化了安全防范系统阻止外部攻击的几率，同时也有助于减少安全防范系统的脆弱性。

1.2.2 基于层次分析法的评估法

层次分析法通常是通过量化决策者的经验和知识，将安全防范系统风险评估指标按照逻辑关系进行分层和剖析，是一种定性与定量相结合的评估方法[34-35]。从表1中可以得出，基于层次分析法的评估法主要应用城市社会面和重点行业的安全防控中。曲娜等[36]运用层次分析法来确定视频监控系统失效风险评估指标体系各个层级因素的权重，然后采用模糊综合判定的方法得出最终视频监控系统失效风险评估结果，对视频监控系统评估具有一定的借鉴意义。王潇等[37]在给出物理系统不确定性模型的基础上，分析了安全防范系统中存在的不确定性因素，提出了层次分析和灰色理论相结合的方法，评估不确定风险因素的权重，实现对入侵报警系统不确定性的评估。

层次分析评估法中的指标判定很大程度上还是取决于专家的主观经验和意见，因此，层次分析评估依然带有较强的主观性。为了改进层次分析评估法在应用过程中的不足，Yuanming[38]以美国工业界武器效能咨询委员会(Weapons System Effectiveness Industry Advisory Committee, WSEIAC)模型为基础，同时结合层次分析法分析了安全防范系统的效能，不仅适应了安全防范系统应用的实际情况，也改进了层次分析法易受主管因素影响的不足。吴慧韫等[39]结合综合风险评估中的脆弱性评估和应对能力自我评估构建上海市反恐重点目标单位(脆弱性)风险评估的指标体系，并综合运用层次分析法和模糊综合评价法实现了定量和定性分析，验证了该模型的可操纵性。

1.2.3 基于风险熵的评估法

风险熵是对系统风险程度不确定性的一种度量，风险熵理论能够从系统风险动态变化的角度分析城市安全风险状态和演化方向[40]。基于风险熵的评估方法是通过借鉴香农信息论中度量信息量的方法，将风险熵引入对安防系统的效能评估中。胡瑞敏等[41]利用风险熵度量安全防范系统的防护不确定性，并通过风险熵建立起防护能力不确定性和系统风险之间的定量的度量关系，应用建立的模型定量评估多节点的安全防范系统的风险；吕海涛[42]以熵理论为基础，建立基于风险熵的安防节点效能评估模型，利用风险熵建立防护能力与防护效能之间的关系，解决对防护能力和防护效能定量评估的问题，提高效能评估结果的科学合理性。

风险熵模型虽然可以通过熵权定量地获取每个风险因素的权值，有效地降低系统的不确定性，但城市安全防范系统的风险评估不仅包含了评价指标体系的建立，也需要对评估的权值进行分析。因此，部分研究将风险熵与其他模型相结合。郭熹[43]引入风险熵的概念，建立安防节点风险熵模型，对安防节点的防护效能进行度量，并通过层次分析法和贝叶斯网络方法对风险熵模型中指标参数的权重和隶属度进行了定量的分析；Guo等[44]应用风险熵模型及贝叶斯网络评价方法确定安全系统风险评估模型分析中的参数，解决了传统的定性评估方法中主观因素的干扰，提高了评估的客观性。

1.2.4 基于神经网络模型的评估法

基于神经网络模型的评估法即通过神经网络推理的方法来确定安全防范系统效能评估模型中效能评估指标的隶属度[45-48]。神经网络模型的优势在于这种方法模型具有集体运算能力和自适应的学习能力，极强的容错性。Francesca等[49]在研究中使用了基于贝叶斯神经网络模型的定量评估方法验证了该模型不仅可以用来对给定的化工设施进行脆弱性评估，也可以对化工设施的安全防范系统进行效能评估；侯志强等[50]提出了管道风险评估指标体系，并分别构建了港区油品管道安全风险BP神经网络评估模型和支持向量机评估模型。通过选取两类模型不同关键要素分别试算，达到了优化风险评估模型关键要素、提高评估精度的目的。

神经网络模型在城市安全防范系统的风险评估过程中主要是对评估指标节点的权重进行量化分析，以提高风险评估的有效性。因此，神经网络模型通常与其他方法结合使用。陈贞等[51]以出入口控制系统为例，利用专家打分法和模糊层次法相结合的方式取得该神经网络应用于出入口控制系统效能评估时的训练样本，最后应用所构建的BP神经网络模型对系统进行效能评估；Jiao[52]通过比较BP神经网络模型与径向基函数神经网络模型在化工厂安全风险评估中的应用，在于专家评分的结果进行比对，得出径向基函数神经网络模型更适合用于化工厂风险评估管理的结论；Annarita[53]使用一个标准建模语言(unified modeling language, UML)模型来表示安全防范系统受到的各种攻击以及相互之间的关系，并建立了一个自组织的贝叶斯神经网络模型去评估安全防范系统在不同参数环境下的脆弱性，证明了该模型不仅适用于现有安全防范系统的脆弱性评估，也适用于新建安防系统的成本效益评估。

1.2.5 基于失效模型的评估法

完整的城市安全防范系统也由众多部件及子系统组成，子系统应该尽可能少出现失效的情况。作为一个可靠性较高的安全系统则需要对系统中的每一个部分进行安全有效性验证。失效模型评估法就是针对可能出现的失效概率进行模拟预测，形成警示性评估体系[54]。但由于失效模型的研究通常基于某个设备及零件，在安全防范系统中的应用较少，表1中的占比仅9.5%。Purohit等[55]将安全防范系统中所有子系统的失效风险和失效因子被作为风险评估的影响参数用于评估安全防范系统的失效风险，最后提出了一种失效风险算法用于提高安全防范系统的稳定性；Bowen等[56]则是从安全防范系统应对区域内部发生的威胁出发，在入侵路线拦截评估(estimate of adversary sequence interruption, EASI)模型的基础上提出了内部威胁评估和阻止(estimate and prevention of the insider threats,EPIT)模型。该模型基于失效模型和效能分析以评估内部为主，主要分析系统内部威胁对安全防范设备失效造成的风险。通过该模型可以建立有效的管理系统及人员权限配置方案以应对安全系统的内部威胁。

1.2.6 基于证据理论模型的评估法

证据理论在1967年被提出，但具体的应用主要集中在近30年。证据理论是组合多源信息和数据完成目标检测，关联和状态评估的多层次、多方面的过程，主要应用于决策分析、人工智能及专家系统中。而城市安全防范系统的风险评估需要对大量不同渠道的信息源进行研判与处理。证据理论的应用较为符合城市安全防范系统风险评估的需求[57-58]。Peida等[59]将证据理论系统地应用到安全防范系统的风险评估过程中，提出了一套基于信息融合思想的较为完整的评估方法，可有效表征该点所受到的综合防护水平；魏东亮等[60]提出一种基于避雷器多源异构数据的运行状态评估模型。将获取到的数据作为典型指标量，采用云理论实现数据提取与隶属度判定，最后利用改进证据理论降低证据间冲突，对运行风险这一模糊的定性指标进行定量描述。

证据理论作为一种较成熟的统计推断方法，在对多源不确定性信息进行综合处理和利用方面有其独特的优势[61]，也可以与其他方法结合提高评估的有效性，如Wang等[62]通过凯利公式建立了度量标准模型，用于对D-S证据理论和贝叶斯神经网络理论在视频监控系统进行评估，并进行结果比较，以此提出了改进的量化评估模型；Yong等[63]通过证据理论方法将目标区域中不同信息源的数据进行整合分析并以此建立该区域的风险评估等级标准，再运用生物启发算法确定风险最小集，作为评估指标用来计算安全防范系统的效能。最后通过实验验证了该模型可以有效地评估安全防范系统的效能和脆弱性。

从以上对各种评估方法的原理所进行的分析和阐释, 对每种评估方法的使用及预测效果有了进一步的了解和认识, 现就各评估方法的特点进行对比，如表2所示。

2 风险评估在城市安全防范系统中的应用前景与展望

为了更好地研究各种评估方法的发展趋势，根据以上论文及著作的研究方法分类，结合时间轴绘制了图1。

从图1中可以看出，城市安全防范系统的风险评估方法的研究与应用随着时间的发展具有较强的规律性。随着安全防范系统的应用不断扩大，对城市安防系统的风险评估研究也逐年增多，从2008年的15项研究发展到2018年的24项研究。总体显现以下3个方面的特点。

表2 各类评估方法的对比Table 2 Comparison between different assessment methods

图1 城市安全防范系统风险评估方法研究趋势Fig.1 Research trend of risk assessment method for urban safety preventive system

(1)各类风险评估方法的发展呈现从定性评估向定量评估再向定性、定量评估相结合的转变，早期多以专家评价法及定性评估方法为主。2008年共15项研究中专家评价法及其他一些定性方法占了约50%的比重，定量评估方法较少，主要有层次分析法和神经网络模型分析法；2012—2014年，城市安全防范系统的风险评估方法研究开始逐渐增多，一些定量评估方法如风险熵模型、失效模型等开始运用到城市安全防范系统的风险评估中，定量评估方法的数量占比增加，定性评估方法的占比开始减小，风险评估方法的研究向着定量评估方法的方向发展；2015—2018年，从社会面角度，城市安防得到了极大的关注和重视，对城市安全防范系统风险评估研究论文明显增加，以专家评价法为代表的定性评估方法的比例明显缩小，以神经网络模型、证据理论模型等为代表的定量评估方法的应用开始增多，定量评估方法与定性评估方法相结合的研究与应用成为了研究的主要方向。

(2)从研究外部入侵造成的风险向分析整体风险转变。安全防范系统的风险评估概念由美国圣地亚实验室最早提出，1970年提出了EASI模型，专门用于军事单位中安全防范系统的效能评估，特别是用于入侵路线上各种相关的防护措施之间的关系及这些措施对安全防范系统防护功能上的影响。类似的还有入侵点系统分析(systematic analysis of vulnerability to intrusion，SAVI)[64]模型、保卫与安全评估分析系统和软件(analytic system and software for evaluating safeguards and security, ASSESS)[65]、入侵时间线分析系统(the adversary time-line analysis system, ATLAS)[66]、集成安全系统薄弱点分析模型(vulnerability of integrated security analysis,VISA)[67]等。但随着安全防范系统的普及和推广，安全防范系统的应用领域和区域也发生了改变，所应对的风险也同样发生了变化。城市安全防范系统所需要应对的风险不仅仅是由外至内的风险，也可能存在大量的内部威胁所产生的风险，传统的以计算探测-反应时间的评估模型在应对此类风险时就无法给出有效的评估结果。

(3)新的评估方法不断应用到城市安全防范系统的风险评估中。在安全防范系统风险评估研究的早期，基本是以专家评判法、层次分析法、神经网络模型为主的传统评估方法。随着研究的深入，一些用于其他领域的理论和模型开始被应用到了安全防范系统的评估中，如被用来对军事设备和系统进行评估的证据理论、云理论，用于信息系统风险评估的风险熵模型，用于机械零件和设备风险评估的失效模型等。尤其是证据理论在多源异构信息方面的应用更有助于当前安全防范系统风险识别及态势评估。随着国家智慧城市建设的需要，诸多风险评估方法逐渐被应用到城市安全防范系统的风险评估中，促进了城市安全防范系统风险评估系统的研究。

以上3个方面的特点既体现了安全防范风险评估研究的重要性，同时也很好地说明了安全防范风险评估研究的发展历程。随着科学技术的发展和国家智慧城市建设的需要，未来对城市安全防范系统的风险评估研究将会呈现以下3种趋势：首先，5G技术的发展将会促进物联网技术更趋成熟，进而提高了安全防范系统的准确性和有效性。因此，研究的重点将会集中于功能的有效性方面，即把系统的工作环境和服务水平列入效能评估研究范围。其次，随着大数据的应用，研究方法将由多元趋于单元，即简单规范。再者，由于发展的不平衡，发达城市与欠发达城市将会并存，因此，城市安全防范系统风险评估研究的方法也将呈现灵活性和高适应性。