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1、基于数据挖掘的情报主导反恐基于数据挖掘的情报主导反恐第30卷第5期2011年5月情报杂志JOURNALOFINTELLIGENCEVoI.30No.5May2011?情报研究?基于数据挖掘的情报主导反恐冰王沙骋(中央财经大学国防经济与管理研究院北京100081)摘要数据挖掘能在浩如烟海的信息中找到恐怖分子留下的蛛丝马迹.关联分析与序列模式分析,分类分析与聚类分析是数据挖掘在情报主导反恐中的核心应用.恐怖主义信息分析中的数据挖掘流程一般由恐怖主义问题识别,数据准备,数据挖掘,模式评估与知识表达四个主要阶段构成.贝叶斯信念网络是情报主导反恐工作中适用的一个数据
2、挖掘工具.关键词情报主导反恐数据挖掘贝叶斯信念网络数据仓库中图分类号G350D815.5文献标识码A文章编号1002—1965(2011)05-0001—05IntelUgence—ledCounterterrorismBasedonDataMiningWANGShacheng(InstituteofDefenseEconomicsandManagementlcen廿alUniversityofFinanceandEconomics,Beijing100081)AbstractDataminingcanretrievevaluableinformation
3、fromthetremendousamountofinformation.Associationsandsequentialpat—terns.classificationandclusteringarethecoreapplicationsofdatamininginintelligence—ledcounterterrorism.Thedataminingprocessof'Sinformationanalysisincludesproblemidentificationofcounterterrorism.datapreparation,datami
4、ning,modeleValua-tionandknowledgerepresentation.BayesianBeliefNetworkisaveryusefultoolfordatamininginintelligence—ledKeywordsintelligence—leddataminingBayesianBeliefNetworkdatawarehouse0引言恐怖分子在预谋,策划,实施犯罪时,或多或少会留下相应的蛛丝马迹.但是,利用现有的技术和方法从中提取出反恐情报却比大海捞针还难.因为,这种恐怖主义信息在时序和空间上是不定和未知的,它们被淹
5、没在海量的普通信息中.传统的数据库检索系统无法响应这类查询,人工识别,比照,监听技术,实施对已知目标的侦测都需要大量人力物力,而在浩如烟海的信息中寻找未知目标对象更是无能为力.但数据挖掘(DataMining)可以做到.1数据挖掘与恐怖主义信息处理文献综述数据挖掘,简单说来,就是从大量数据中挖掘或发现隐藏在其中的知识.数据挖掘是在海量数据中探索,从中发现并提取隐藏在其中的有用信息的一种处理分析过程,是一个综合了数据库技术,人工智能,神经网络,模式识别,统计学,决策树,贝叶斯分析,遗传算法,模糊理论,粗糙理论等领域基础并吸收了大量新颖思想的非常活跃的交叉学科
6、,是知识发现(KDD,KnowledgeDiscoveryinDatabase)过程中的一个关键环节,有时候也作为知识发现的同义词使用.从目前国际数据情报系统实施案例分析,数据挖掘是一种高效的恐怖主义信息侦测实用技术."9?11"事件以后,Arundh~iParmar(2002)…,HerbEdelstein,(2003)就提出了用数据挖掘处理恐怖主义信息的思想.MaryDeRosa(2004)从恐怖主义信息处理过程(包括收集与处理信息,选择模型,决策等步骤),风险(包括误报恐怖主义信息风险,政府对信息控制不当风险等),用技术保护隐私(包括解析误报,匿名化
7、,安全审计技术,基于规则的信息处理等),相关政策发展领域(包括数据挖掘在反恐信息处理的深度扩展,数据挖掘与数据分析在反恐信息处理中的粒度等深度细化,搜索结果的使用,识别信息在应收稿日期:2010—12—17修回日期:2011-03-30基金项目:国家社会科学基金项目"我国面临的恐怖主义及情报主导反恐研究"(编号:10CGJ003);中央财经大学"211工程"三期资助项目.作者简介:王沙骋(1977一),男,博士,研究方向为国防经济信息分析.情报杂志第3O卷用过程中的控制等).这是外文文献中,研究数据挖掘与恐怖主义信息处理最早最系统的文献.rKatona.M
8、ichaelD.Intriligator和JohnP.Sulliv
