基于非确定性概率型信息的智能安全决策系统研究

Public security is a critical concern of our country. How to use artificial intelligence technology to prevent and stop real-time crime is the hot spots of social security management. The traditional intelligent security systems mainly focus on the identification of potential threats under ideal laboratory environment. However, in real-world applications, few existing system can directly solve the security decision making problem, such as the ranking of potential threat and threat prevention based on limited security resource under ambiguity information. Therefore, in the case of sudden crisis, none of them can provide decision support or decision advice for the security manager in real world applications. In order to address the issue, in this project, based on the decision theory under ambiguity, complex event modeling and reasoning system, and security game, we will construct an intelligence security decision making system based on the ambiguity information. More specifically, we will first construct a decision model under ambiguity. And then, we will construct a real-time security game model and find out the optimal solution based on the ambiguity information. After that, we will combine the real-time security game model and complex event modeling and reasoning system to build the intelligence security decision making system. Therefore, we can make the threat identification, ranking of potential threat, the security resource allocation for multiple threats, and so on.

公共安全乃国之大计，如何利用人工智能技术去预防和阻止实时犯罪行为是社会安全管理的发展热点。传统智能安全系统主要关注于理想实验室环境下的潜在威胁识别，较少涉及现实非确定性概率型信息下的多个潜在威胁排序及有限资源下的潜在威胁排除等相关的安全决策研究，因此其在突发危机事件中，并不能为相关的安全人员提供很好的决策支持和建议。针对该问题，本项目将利用不确定决策理论、复杂事件刻画与推理系统和安全博弈的相关知识，构建基于非确定性概率型信息的智能安全决策系统。具体研究内容叙述涵括三个方面：（1）构建非确定性概率型信息下的公理化决策模型；（2）建立实时安全博弈模型并给出最优解概念，从理论上证明智能安全决策系统的可行性；（3）结合实时安全博弈模型和复杂事件刻画和推理系统，构建非确定性概率型信息下的智能安全决策系统，实现威胁识别，威胁危害性排序，多威胁行为下资源数量分配，实时安全资源分配等多目标整合。

本项目针对社会安全管理领域中的实时犯罪行为预防和阻止问题，考虑当前传统智能安全智能系统在现实非确定性概率型信息下的多个潜在威胁排序及有限资源下的潜在威胁排除等相关的安全决策支持上的不足，利用不确定决策理论、复杂事件刻画与推理系统和安全博弈的相关知识，构建基于非确定性概率型信息的智能安全决策系统。具体研究内容叙述涵括三个方面：（1）非确定型概率型信息表征、融合和推理；（2）实时安全博弈与多智能体协调问题研究；（3）了多犯罪行为识别与推断的事件分析系统的构建与决策技术推广。当前研究成果包括非确定型概率型信息下的信息表征、融合和推理的公理化模型、实时安全博弈模型和智能安全决策框架。基于本项目支持，本人已发表SCI一区文章两篇，SCI二区文章一篇，CCF C类会议两篇，EI收录国际会议一篇，联合培养研究生5名，参与国际学术会议并报告论文3次，同时也与英国布里斯托大学计算机学院实现了论文合作和学术交流。. 从宏观上来说，本研究有助于主动保障型的公共安全技术体系的完善及增强我国处理突发事件能力，具有重大现实意义和应用前景；从微观上来说，本项目的研究意义涉及三个方面：（1）从理论普适性和合理性上上扩展了现有的概率理论的适用范围；（2）扩展了安全博弈模型的研究领域，为实时犯罪行为制止提供新的研究思路和应用探索；（3）优化当前智能监控系统在决策支持上的不足，从有限安全资源分配的角度，实现了智能监控系统在行为理解和决策协助上的统一。