基于大数据技术的高校安全管理与预测预警

[摘 要]高校是学术研究及教育培训的重要场所，开放性、人员密集性强，对安全管理工作提出了更高要求。随着物联网技术及信息技术的广泛应用，高校安全管理工作也更为复杂，不仅安全管理范围有所扩大，安全防范领域的涉及面更大。高校安全管理应加强对大数据技术的应用，借助其技术优势，提高高校安全管理效率，增强安全风险的预测预警能力，准确识别安全管理风险并加以防范，提高高校安全管理的科学性及可靠性。

[关键词]大数据技术；高校安全管理；预测

一、高校安全管理现状

（一）对大数据技术的应用薄弱

在高校安全管理中，大数据等新技术的应用范围狭窄，技术应用形式也相对落后，直接限制了大数据技术的功用，具体表现为：首先，在高校安全管理中所配置的身份识别系统、门禁系统及视频监控系统等都具有独立性，系统因实际需求的变化而分批次建设，致使各子系统的建设时间不一致，不仅功能的衔接性不足，产品接口的互联难度也相当大，各个子系统运行中都保持独立性，無法形成互联互通的管控作用；其次，一些高校在安全管理系统建设及升级中投入的资金较少，在经费不足的情况下，校园安全管理设备的功能配置将无法达到最高标准，设备功能也难以根据实际需求进行扩展及升级[1]。

（二）安全威胁的处理能力过于局限

现阶段大多数高校内部已经实现了WiFi的全范围覆盖。随着5G技术的广泛应用，各类手机应用程序逐渐增多，并在网络虚拟空间中占据较大比例，由校园贷、网络诈骗及非法网站等引起的安全威胁大量增加，使高校安全管理工作更为复杂、更加困难，对校园安全威胁的处理能力提出了更高要求。因受到技术及设备配置的限制性影响，传统高校安全管理工作的智能化及信息化能力都稍显不足，无法通过大数据技术对网络虚拟空间的非法信息、音视频等内容进行捕捉及筛选，尤其是隐蔽性强的安全威胁更是难以准确识别，无法在第一时间预测及发现安全隐患，已经出现的安全问题也未能得到妥善处理，网络舆情的信息化处理能力稍显不足。

（三）安全管理部门的信息共享难度大

在高校安全管理中，大数据技术难以与实际工作相融合，呈现出功能配置及信息共享方面的局限性。首先，安全管理体系过于独立，将阻碍信息的高度共享，降低了安全管理效率。例如，当高校学生因事外出时，通常会先向辅导员请假，由辅导员批准并备案，同时学生还需在门卫处备案，不仅信息共享及互通难度大，也会在无形中增加高校安全管理部门的工作量。其次，安全管理部门之间无法保持协调性，一旦出现问题，则要依照处置流程进行工作，逐级上报给主管领导，再由领导通知对应的部门处理问题。因上报流程复杂，处理问题的时间将随之延长，工作难度增加的同时，还可能错过处理问题的最佳时间，有时候反而使问题在短时间内迅速发展，形成更大损失。

二、基于数据技术的高校安全管理要点

（一）加强对大数据技术的科学应用

随着大数据技术的快速发展，它已经成为高校安全管理工作的重要手段，可以帮助高校更好地了解校园安全状况，及时发现和处理安全隐患，提高安全管理效率和水平。高校应该建立大数据平台，将校园内各类安全数据集中管理，包括校园内视频监控、门禁系统、消防系统、安保巡逻等数据。同时，通过大数据技术对这些数据进行分析和挖掘，实时、全面的掌握校园安全状况，准确识别及处理安全隐患。利用大数据技术可以实现安全管理智能化，通过对历史数据的分析和挖掘，建立安全管理模型，提高校园安全管理的智能化水平。例如，通过对视频监控数据的分析，可以建立校园安全事件识别模型，实现对校园安全事件的自动识别和处理[2]。

（二）基于大数据技术增强安全威胁的应对能力

在高校的规模化发展中，安全威胁也在逐步增加，应基于大数据技术，提高自身对安全威胁的应对能力。高校可以建立安全威胁情报库，收集和整合各种安全威胁情报，包括网络攻击、物理攻击、恐怖袭击等，通过大数据技术对这些情报进行分析和挖掘，全面了解安全威胁的来源、类型、特征等，从而制定相应的应对策略。与此同时，利用大数据技术可以实现安全态势感知，通过对校园内各类安全数据的分析和挖掘，建立安全态势感知模型，实时掌握校园安全状况，及时发现和处理安全隐患。例如，通过对门禁系统数据的分析，可以全天候掌握校园内人员出入情况，发现异常情况及时采取措施进行处理。

（三）通过建立数据中心，增强安全事件的协调处理能力

应用大数据技术进行高校安全管理时，可创建大数据中心，将学校内部的多个安全管理职能部门协调统一，对大数据信息进行精细化管理，提高数据信息共享率，增强各部门协作能力，确保高校的安全大数据能够在各部门之间快速传输，形成互联互通的信息传递体系，提高高校应对安全事件的整体能力，确保校园安全事件都能够得到及时处理。因此，建立数据中心可以提高高校在安全事件处理中的跨部门协调能力，增强部门之间的信息共享，实现对安全事件的统一管理和处理，防止出现信息孤岛与相关重复性工作。通过加强对数据的采集与分析，还能够为高校安全管理决策提供支持与参考，通过数据分析与挖掘，发现安全管理中存在的不足，提出改进建议，提高安全管理决策的科学性。

（四）重构高校安全管理体系

高校应基于大数据技术优势重新构建高校安全管理体系。高校安全管理中需要全面收集各种安全事件、威胁情报、系统日志等数据，可以通过大数据技术进行采集和处理，具体可根据实际需求选择主动采集或被动采集方式。主动采集可以通过安全设备、安全软件等进行，被动采集可以通过网络流量分析、入侵检测等技术进行。数据分析是大数据技术的核心，通过对采集到的数据进行分析可以发现潜在的安全威胁和漏洞。数据分析可以使用机器学习、数据挖掘等技术进行，通过建立模型和算法实现自动化的威胁检测和预警。除此之外，高校的安全监控是安全管理的重要组成部分，通过配置对应的系统和网络进行实时监控，可及时发现安全事件和威胁。另外，安全监控能够基于实时数据分析技术，对产生的实时数据进行分析和处理，对安全威胁进行动态检测与预警。

（五）提高高校安全管理能力

高校的安全管理中，管理队伍的专业性直接决定安全管理的效率及质量。在高校的规模化建设及发展中，安全管理问题的类型不断增多，要想基于大数据技术实现安全管理目标，就需加大安全管理工作队伍的建设力度，应在学校内部专门设立负责安全管理的部门，提高安全管理人员的准入门槛，通过采取培训、考核等方式，提高安全管理队伍的专业能力。在能力建设中，需根据高校安全管理的要求，针对学生食品安全、宿舍安全、门禁管理等方面的管理要求，制定出完善的培训方案，增强高校安全管理人员对大数据技术的应用能力。与此同时，还应建立完善的安全管理体系，基于大数据思维制定安全策略和规程，明确安全管理的职责和权责，确保安全管理工作队伍能够掌握最新的理论知识及安全管理理念，明确高校安全管理的目标及任务，运用大数据技术做好各项安全管理工作，增强学生事务管理及突发事件的应对能力。高校也应大力引进大数据等方面的专业人才，吸引更多大数据技术人员参与到安全管理体系的建设工作中，将大数据技术在高校安全管理中的作用充分发挥。

三、基于大数据技术的高校安全预测预警

（一）加强大数据安全管理的顶层设计

高校的安全管理需从全局角度入手，对安全管理的预测预警进行顶层设计。通过应用大数据技术，高效整合各类数据来源，将高校的安全管理系统、安全预测系统等子系统有机结合，提高数据信息的共享率，以保证安全信息的互通性，由此形成安全隐患的预警作用。在制度建设中，应先明确高校的安全管理现状，再针对具体要求去构建高标准的安全管理模式。教师也要将安全管理工作重视起来，基于大数据的安全管理优势，通过加强与学生的沟通交流，全面掌握安全管理的目标及要点，在高质量推进教学研究工作的同时，逐步实现安全管理的整体目标。与此同时，为了提高高校安全管理预测的科学性及有效性，还要重点强化其矩阵建设，构建起专门的安全管理预测预警的权威机构，建立健全大数据信息管理制度，动态采集高校学生生活及学习阶段的安全数据，预判安全风险及隐患，对学生违规行为进行严肃处罚，形成对其他同学的警示作用，在潜移默化中增强学生的自我管理意识及能力[3]。

（二）构建校园安全的预测预警系统

要想运用大数据技术做好校园安全的预测预警工作，就需积极构建预测预警系统。通过配置相应设备及软件，对高校安全管理中的数据信息进行采集，将安全数据统一存储到系统中，通过对采集到的数据进行分析可以发现潜在的安全威胁和漏洞。与此同时，还应加强对外部威胁情报的收集和分析，及时了解最新的安全威胁和攻击手段，通过建立威胁情报库和威胁情报分析系统，做好威胁情报的收集、分析和共享工作，为高校安全预测预警提供数据支持。通过对高校的各种安全事件和威胁进行评估，能够准确划分安全风险的等级和范围，基于风险评估模型和算法，实现自动化的风险评估和预测，为高校安全预测预警提供数据支持。根据数据分析和风险评估的结果，建立高校安全预测预警系统，对安全事件和威胁进行实时监控。

（三）加强对大数据等各类信息技术的引进

高校安全预测预警，需加强对大数据技术等先进技术的积极引进，根据系统的功能配置，增设电子设备，构建网络安全管理平台。现阶段大多数的高校都设有安全管理平台，也能够定期维护，对校园安全隐患进行预测预警，精准识别安全问题，但是部分高校的网络安全管理平台的成熟化水平却不够高，无法更为全面、精准地获取及管理学生安全信息，甚至会频繁出现网络诈骗及病毒链接等问题。虽然设置网络安全防火墙能够在一定程度上隔绝此类安全隐患，却无法从多个角度去预警及应对安全隐患。这就需加强对现代大数据技术、信息技术等各类先进技术的配套应用，增设平台功能，提高平台对安全信息的处理及整合能力，尽早发现各类隐性、非传统领域的安全问题，基于预测预警，提高高校安全管理工作的智能化水平。

（四）提高安全事件的预测能力

随着大数据技术的不断发展，越来越多的高校开始运用大数据技术进行安全管理，其中预测安全事件的发生几率是大数据技术在高校安全管理中的重要应用之一。高校可以运用先进的技术手段及系统，收集学校安全事件的各类数据信息，包括安全事件发生的时间、地点、类型、原因、影响范围等信息；数据来源包括但不限于校园监控系统、学生举报平台、教职工反馈等。数据收集完毕后要进行数据清洗，通过对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作，提高数据的完整性和准确性。数据经过分析处理后可直接提取其特征，即从原始数据中提取出对预测安全事件发生几率有影响的要素，将之作为安全事件预测的依据。在高校安全管理中，可能有多个特征对安全事件的发生几率有影响，例如时间、地点、学生人数等。因此，需要对这些特征进行筛选和组合，以提高模型对安全事件预测的准确性。在特征提取后，可根据掌握的情况建立预测模型，常见的预测模型包括逻辑回归、决策树、神经网络等。在建立模型时，需要对数据进行划分，将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的预测效果，通过模型进行调参，以达到高校安全事件预测的最佳效果。在模型建立后，需要对模型进行评估，评估模型的好坏可以采用多种指标，如准确率、精确率、召回率等。在评估模型时，还需要进行交叉验证和模型比较，以选择最优的预测模型。当模型建立和评估之后，就可将模型应用于高校的安全管理及预测中，可以通过实时监测数据，对模型进行更新和优化，以提高模型的预测准确性。过程中还应对模型的预测结果进行解释和分析，以便制定相应的安全管理措施，为高校安全管理提供科学的决策支持[4]。

结束语

綜上所述，安全管理是保障高校师生人身安全和财产安全的重要工作，如果安全管理不到位，极有可能导致各类安全事件的频繁发生。为了提高高校安全管理的先进性及有效性，就需加强对大数据技术的应用，通过收集、分析大量的数据，预测预警安全风险，及时采取措施防范和化解安全威胁。除此之外，大数据技术还能够为高校的安全管理提供决策支持，帮助管理人员制定更科学有效的安全管理策略，有效规避与预防安全风险。

参考文献

[1]陈步伟.大数据技术在高校安全教育管理中的应用研究[J].赤峰学院学报（自然科学版），2023，39（03）：74-77.

[2]何伟，薛琳，朱必法.基于大数据挖掘的大学生安全管理预警模式构建[J].学校党建与思想教育，2017（20）：57-59.

[3]刘忠明.基于大数据时代高校学生安全管理平台的构建与应用[J].东西南北，2018（18）.

[4]刘素军.大数据技术在高职院校校园网络安全中的应用[J].计算机产品与流通，2020（02）：194.

作者简介：黄吉鑫（1978— ），男，汉族，江苏泰兴人，扬州大学保卫处，实习研究员，本科。

研究方向：高校安全管理。