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1、个人极端风险治理系统建设方案通过对涉暴恐类、涉邪教类、涉精神病类、纠纷类、涉毒类、维 权类、其他类人员结合不通的预警模型支撑，进行分类预警。7、预警推送通过预警推送模块，可以将预警信息推送至警务通、浙政钉个人、 浙政钉群组、基层治理四平台，由相关责任人在警务通、浙政钉个人、 浙政钉群组、基层治理四平台上进行处置反馈。8、部门协同将不同等级的预警信息通过平台推送到相关职能部门责任人员 的浙政钉或警务通手机端，实现“一键精准指挥、部门联动、协同治 理”,确保处置的及时性和有效性。9、全流程闭环贯通162体系与141体系，实现个人极端风险治理“感知、预警、 分流、干预、处置、评估、考核”全流程闭环管
2、控，形成多部门、跨 地区联动化解合力。10、统计报表对平台的预警、分流、处置、评估、考核等流程，制作专题统计 报表，让用户方便快速了解平台整体运行情况。(4)采用技术S0A体系架构：面向服务的体系结构(service-oriented architecture, SOA)是一种组件模型，它将应用程序的不同功能组 件(服务)，通过“服务”之间的良好接口联系起来(也就是“服务”10 之间的松耦合）。接口是采用中立方式进行定义的，独立于实现“服 务”的硬件平台，操作系统和编程语言。这是构建在各种各样系统中 的“服务”可以以一种统一和通用方式进行交互。松耦合的好处是保 证系统灵活性，另外，还可以保证“
3、服务”的重复利用。Web服务是 目前实现SOA最重要的标准。大数据并行计算框架技术:基于ETL数据抽取融合技术和Quartz 分布式自动化任务调度框架构建了融合计算平台，提出基于流程的可 视化任务定制并行计算框架技术，保证了时空大数据的自动、高效、 可持续的汇聚。融合计算平台，根据不同的行业来源、不同的数据格式，按需定 义时空信息集成任务，通过搭载多个计算节点，实现多任务的自动化 并行计算，同时定制的任务可统一管理并设置执行周期，通过Quartz 框架的任务触发器实现周期性动态执行。融合计算平台，基于流程化的可视化任务定制要求，实现了数据 融合设计工具，按照功能划分成转换流程设计器、作业设计器
4、。转换 流程设计器是以图形化的界面为介质，通过设计器提供的图形化设计 功能，完成对数据清洗转换策略及数据转换关系等处理过程进行定 制，最终形成完整的转换流程模型；作业设计器同样提供了图形化流 程定制功能，通过作业设计器，规划作业步骤，定制步骤间的依赖关 系，使得整个作业定制过程更简洁、清晰。数据融合设计工具除了提供上述的界面交互功能外，还提供了包 括数据源组件、作业组件及转换组件三个部分的扩展能力。在必要时,11 可通过二次开发接口定制、注册自定义组件，从而扩展数据融合平台 的能力，满足具体的数据融合需求。同时，融合计算平台的任务调度系统建立在现有的网络结构之 上，通过负载分担技术，将外部发送
5、来的任务均匀分配到节点上执行, 而接收到请求的节点响应客户的请求。任务调度系统会把建立的任务 存放在任务队列中，节点按照节点组属性存放在不同的节点组队列 中。负载均衡能够按照节点的配置信息将任务均匀分配给节点队列。通过计算中心的执行器启动执行任务的节点，每个节点对应着不 同的节点组（节点和节点组是多对一的关系）。建立节点时，会配置 节点的信息，以此判断节点的状态，根据心跳机制，按照一定的时间 间隔将符合要求的节点发送给任务调度系统；任务调度系统接收节点 时，如果节点队列中不包含此节点，就将节点放进队列中；反之，则 不放。通过模型及对应的参数信息建立的任务，按照定时调度quartz 框架，将任务
6、发送到任务队列中。最终，启用线程，根据节点组关系, 将任务和节点匹配好从而执行任务。12(1)项目背景3(2)建设目标4(3)建设内容41、驾驶舱42、人员底库63、日常工作74、评估体系85、模型支撑86、人员预警97、预警推送108、部门协同109、全流程闭环1010、统计报表10(4)采用技术10项目背景当前我国正处于改革转型期，社会进入矛盾凸显期，个人极端案 件时有发生，严重危害人民生命安全和公共安全，成为影响基层社会 治理的难点痛点问题。作为制造业大市，人员结构复杂，外来人口比 重高达50%以上，各类潜在个人极端行为隐患急剧增加，治理能力亟 待提升。当前主要存在四方面问题：一是风险底
7、数不清。个人极端事 件具有隐蔽性和突发性，大部分群众对此类事件的苗头、隐患认识不 够，且线索来源渠道单一，未能与AI计算、互联网等应用相结合， 导致易引发个人极端的风险人员无法彻底筛查入库，风险隐患无法提 前向有关部门发出预警。二是管控能力薄弱。针对管控的个人极端人 员风险信息，缺乏统一的信息预警平台，风险信息分散，多数依靠工 作人员走访的形式采集，无法形成综合性风险评估等级，无法提前感 知管控人员的异动，难以实现动态预警。三是治理机制不全。针对个 人极端行为处置工作，部门情报信息共享不足，缺乏有效的多部门沟 通协调机制和统一治理机制，方法手段相对落后，治理后劲不足。四 是责任落地不实。个人极
8、端事件内容敏感，涉及部门多，监督力量不 足，对各单位缺乏精准的评价体系，导致工作职责错位、履职不力现 象时有发生。(2)建设目标聚焦打造“感知、预警、分流、干预、处置、评估、考核”于一 体的跨部门联动闭环治理体系，针对个人极端风险管控中存在的“底 数不清、感知力弱、机制不全、责任不明”的难点、堵点，坚持数据 赋能、通过打通多部门数据壁垒，贯通162体系与141体系、数据融 合、科学预警，建立“全息档案、风险评估、综合治理、精准考核” 四大场景应用，实现个人极端风险预测全、场景识别管控准、闭环干 预处置快，从而大力推进“除险保安”，迭代完善风险闭环管控的大 平安机制，形成全范围、全领域、全过程抓
9、平安的强力态势。建设内容1、驾驶舱1. K门户驾驶舱通过数据清洗、模型计算，理清数据指标与维度，将多个子场景 概览数据集中展示。将个人极端全息档案、风险评估、综合治理、精 准考核、辖区风险治理概况等数据以图表的形式直观地在大屏上展 现，为风险的防控与治理提供依据。全息档案概览以涉暴恐、涉疆、精神异常、纠纷、涉毒、维权、其他七类个人 极端人员底库数据为基础，通过图表的形式进行直观展示。风险评估概览结合省厅云、本地业务、平台模型计算等数据，直观展示铁路触 网、涉黄触网、纠纷事件、警情预警、旅馆触网、网吧预警等风险异 动整体情况。综合治理概览通过图表的形式，展示平台的预警以及处置情况。精准考核概览根
10、据相关考核机制，对单位及个人对预警信息的签收率、反馈率、 跟踪化解率等多项指标计算形成评价指数，通过图表的形式直观展示 考核的排名及指数分值。辖区态势概览以人员底库、预警、治理.、评价、风险五大指数，结合科技动态 化的辖区地图展示各镇（街道、区）、派出所的风险治理数据。1.2、 全息档案子驾驶舱展现个人极端风险治理人员底库全息数据，如各镇（街道、区）、 派出所维度的在册底数及人员占比，七类风险人员分类占比、性别及 年龄比例、民族及户籍分布，模型分析的动态感知数据、在册人员变 化及风险码人员数量。1.3、 风险评估子驾驶舱围绕个人极端人员数据底库，从人员行为、属性、地域、伴随、 通联等特征出发，
11、依托空间搜索、图像识别、人脸聚类等一系列模型 算法，实时进行人员风险评估，实现对个人极端风险人员泛感知，提 升风险感知、动态管控能力。汇聚雪亮数据、流动人口、旅馆住宿、 旅客进站、网吧上网、其他等数据，形成风险评估基础数据。通过对 底库人员与基础数据碰撞分析，分类汇总警情预警、旅馆触网、网吧 触网、民航触网、入永预警等异动信息的统计及实时推送数据。通过 行为感知热力图及人员积分热力图，展示辖区内容人员分布及风险区 域情况。1.4、 综合治理子驾驶舱将风险预警信息结合地图进行实时打点直观展示。通过人员稳控 率、风险化解率、民转刑同比下降率等多项指标，分析计算得出派出 所、镇街的风险治理指数。将平
12、台的预警信息实时滚动展示。将预警 信息协同处置的情况、节点管控、处置任务、任务趋势、走访管控等 要素以图表的形式进行直观展示。1.5、 精准考核子驾驶舱通过“龙虎评红黑榜”部门、镇街区、派出所等考核评价情况 晾晒、工作任务、走访日志、工作力量、工作趋势、工作督办、周期 管控等一图全览，并根据预警信息的签收率、反馈率、跟踪化解率等 多项指标形成评价指数，对部门、镇街区、派出所的进行评价指数分 析运算。1.6、 人员全息档案通过人员全息档案模块，从人员基本信息、人员标签、相关事件、 预警反馈处置情况、走访日志、动态轨迹感知、社会关系等信息，对 每一个底库人员进行精准画像。2、人员底库6+X档案管理
13、通过对接省厅重点人员、9+X重点人员管控系统、踪结者、情变 模型等系统，抽取汇聚形成涉暴恐类、涉邪教类、涉精神病类、纠纷 类、涉毒类、维权类、其他类6+X类人员底库。2.1、 全息档案通过对接省厅云、本地业务系统、大数据局数据共享等方式，汇 聚融合人员基础信息、个人财产、违法犯罪、进站信息、旅馆住宿、 门诊住院、就业信息、购物信息、通信信息、走访信息等数据，完善 补充人员信息形成人员全息档案。2.2、 关系挖掘通过对底库人员的同户、同暂住、同住宿、同行、同框、同上网、 同乘、同事、事故处置、车辆违法处理等行为关系，挖掘出人员的多 维度关系情况。2.3、 轨迹分析基于雪亮人脸、暂住登记、旅馆住宿
14、、网吧上网等轨迹数据，分 析形成人员历史轨迹、落脚点、频繁点、逗留点、活动区域等信息。 3、日常工作3. 1、风险化解针对风险预警信息，通过指令下发指派责任人与责任单位，对风 险情况进行有效处置化解。实现基于PC及移动警务通的推送、签收、 在线反馈功能。3.2、 风险排摸通过风险排摸模块，用户可以上报线下掌握的风险信息，包含风 险情况、风险地点、风险人员等信息。3.3、 分类分级管控将人员根据6+X分类、三色分类以及预警情况进行动态管控等级 设置，根据管控等级不同，执行不同的管控工作。3.4、 日常管控1）、平时管控根据平时管控规则，对人员进行平时管控工作。2）、战时管控根据战时管控规则，对人
15、员进行战时管控工作。3）、专题管控根据专题管控规则，对人员进行专题管控工作。4、评估体系4.1、共性赋分对底库人员进行前科劣迹、特殊职业、驾驶证、家庭变故、工作 变故、个人扬言、搜索查询、购买工具、活动轨迹等维度的共性赋分。 4.2、分类赋分对涉暴恐类、涉邪教类、涉精神病类、纠纷类、涉毒类、维权类、 其他类，不同类别配置不通的分类赋分规则，根据相关赋分规则的配 置可以对不同分类的人员进行多维度的赋分。5、模型支撑重点关注区域触网对重点关注区域绘制重点圈，并通过模型算法，及时预警出重点 关注区域触网人员。5.1、 关注人员聚集模型对关注人员进行聚集情况分析，通过聚集算法，及时预警出人员 聚集风险情况。5.2、 关注人员关系模型对关注人员的行为及社会关系进行分析，通过关系挖掘算法，及 时预警出关注人员的隐形风险关系人。5.3、 系统标签用户可以对系统标签进行管理，进行新增、删除、禁用等操作。5.4、 人员失联模型对关注人员的轨迹进行分析，在一定时间区域内无人像抓拍、门 禁开门、旅馆住宿、网吧上网、车辆卡口数据且无交通流信息（铁路、 汽车、航空），及时推送出人员疑似失联的预警信息。5.5、 药物预警结合人员的就诊用药情况，对长期未正常用药的相关人员进行预 警推送。5.6、 前科标签模型将人员底库人员，定期与执法办案数据进行比对碰撞，对有前科 的人员进行前科类标签打标。6、人员预警