三元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知模型研究*

徐方廷，黃 銳，王 秉

(1.中南大學(xué) 資源與安全工程學(xué)院，湖南 長沙 410083;2.中南大學(xué) 安全理論創(chuàng)新與促進(jìn)研究中心，湖南 長沙 410083;3.中南大學(xué) 安全科學(xué)與應(yīng)急管理研究中心，湖南 長沙 410083)

0 引言

安全態(tài)勢是系統(tǒng)當(dāng)前安全狀態(tài)與未來發(fā)展趨勢的統(tǒng)一表征,安全態(tài)勢感知是安全治理的第1道“關(guān)口”。因此，安全態(tài)勢感知研究對(duì)國家安全治理水平提升意義重大，安全態(tài)勢感知體系優(yōu)化迫在眉睫。Bass等[1-2]提出網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知概念，并對(duì)NIDS檢測結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合分析；陸耿虹等[3]提出工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方法；楊瑩等[4]建立基于態(tài)勢感知的道路安全BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型；李敬兆等[5]構(gòu)建礦山多層級(jí)安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。此外，安全態(tài)勢感知技術(shù)還被應(yīng)用于安全管理平臺(tái)設(shè)計(jì)[6]、入侵意圖識(shí)別[7]、開放情報(bào)價(jià)值評(píng)估[8]、國家科技競爭情報(bào)研究[9]等諸多方面。盡管國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域開展諸多探索，但仍存在缺乏系統(tǒng)視角和社會(huì)視角2大問題。從系統(tǒng)視角出發(fā)，現(xiàn)有研究著眼于網(wǎng)絡(luò)安全、交通安全等單一領(lǐng)域的安全態(tài)勢感知，尚未提出具有通用性、普適性的安全態(tài)勢感知理論；從社會(huì)視角出發(fā)，傳統(tǒng)的安全態(tài)勢感知僅針對(duì)通過物理傳感器監(jiān)測到的安全態(tài)勢要素，未考慮通過互聯(lián)網(wǎng)采集的安全態(tài)勢數(shù)據(jù)，無法對(duì)包括人、機(jī)、物、環(huán)及相互關(guān)系在內(nèi)的系統(tǒng)整體安全態(tài)勢進(jìn)行全面感知。

現(xiàn)階段，安全圖景已進(jìn)入安全4.0時(shí)代，強(qiáng)調(diào)同步關(guān)注信息、物理、社會(huì)3大空間的風(fēng)險(xiǎn)要素，同時(shí)保障安全和態(tài)勢領(lǐng)域的安全[10]。數(shù)據(jù)是決策科學(xué)化的基礎(chǔ)，安全態(tài)勢感知效果好壞取決于獲取數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量[11]。鑒于此，本文從“信息-物理-社會(huì)”3元空間融合視角出發(fā)，結(jié)合系統(tǒng)安全和態(tài)勢感知相關(guān)理論，提出3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知概念模型和理論模型，探討安全態(tài)勢感知的內(nèi)在邏輯和運(yùn)作流程，以期實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的全域采集和處理，進(jìn)而提高安全態(tài)勢感知廣度和精度，助力國家安全治理能力和體系現(xiàn)代化。

1 3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知內(nèi)涵和概念模型

1.1 內(nèi)涵分析

安全態(tài)勢是系統(tǒng)當(dāng)前安全狀態(tài)和未來發(fā)展趨勢的表征。態(tài)勢感知是在一定時(shí)空條件下，不斷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知映射，以更加深入理解環(huán)境要素的語義、語用、語境，從而做出最佳決策的過程[12-13]。安全態(tài)勢感知是安全態(tài)勢和態(tài)勢感知二者的有機(jī)融合。因此，基于以上對(duì)安全態(tài)勢和態(tài)勢感知2個(gè)概念的理解，提出如下安全態(tài)勢感知定義：安全態(tài)勢感知是指在一定時(shí)空約束下，通過獲取、覺察、理解環(huán)境中一切能夠影響系統(tǒng)運(yùn)行的安全要素，判斷系統(tǒng)當(dāng)前狀況并預(yù)測其發(fā)展趨勢的過程。

3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知是站在“大安全”、“大態(tài)勢”、“大感知”的高度上，貫穿信息、物理、社會(huì)3個(gè)空間的全域深度態(tài)勢感知[14]，既包括基于物聯(lián)網(wǎng)(物)的客觀安全態(tài)勢感知，又包括基于互聯(lián)網(wǎng)(人)的主觀安全態(tài)勢感知，既涉及事物的屬性(能指、感覺)，又關(guān)聯(lián)事物之間的關(guān)系(所指、知覺)，既能完成傳統(tǒng)安全態(tài)勢感知的信息輸入、處理、輸出任務(wù)，又對(duì)包含人、機(jī)、物、環(huán)及其相互關(guān)系在內(nèi)的系統(tǒng)整體安全態(tài)勢進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，有軟(人的判斷、預(yù)測)、硬(物理傳感器的采集與監(jiān)測)2條反饋路徑，是1個(gè)循環(huán)迭代的動(dòng)態(tài)過程。

1.2 概念模型構(gòu)建

從空間融合視角來看，安全態(tài)勢感知是安全態(tài)、安全勢、安全感與安全知的有機(jī)統(tǒng)一，本文嘗試對(duì)這4個(gè)名詞作如下定義：安全態(tài)(Safety & Security Condition，SSC)是一切表征系統(tǒng)安全態(tài)勢的主客觀信息；安全勢(Safety & Security Trend，SST)表示突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)趨勢；安全感(Safety & Security Sense，SSS)是對(duì)系統(tǒng)安全態(tài)進(jìn)行覺察的過程；安全知(Safety & Security Perception，SSP)指對(duì)系統(tǒng)安全勢進(jìn)行理解的過程。安全態(tài)、安全勢、安全感、安全知4部分相互作用相互影響，共同賦能安全態(tài)勢感知。鑒于此，本文在Endsley態(tài)勢感知模型[15]基礎(chǔ)上，借鑒維納的“動(dòng)態(tài)反饋”思想，提出3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知概念模型，如圖1所示。

圖1 3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知概念模型Fig.1 Conceptual model of safety & security situation awareness under perspective of ternary space fusion

由圖1可知，安全態(tài)勢感知具有實(shí)時(shí)性，即安全態(tài)勢感知要素和內(nèi)容會(huì)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)更新，“動(dòng)態(tài)更新”有2層含義：1)自更新：從微觀上來看，安全態(tài)、安全勢、安全感和安全知4部分在隨時(shí)間不斷地進(jìn)行自我更新和迭代，分為自組織和自適應(yīng)2種形式；2)互更新：從宏觀上來看，安全態(tài)勢感知是安全態(tài)、安全勢、安全感、安全知4部分的有機(jī)結(jié)合(而非簡單相加)，任一部分的變化都會(huì)引起系統(tǒng)整體安全態(tài)勢的變化，分為他組織和互適應(yīng)2種形式。系統(tǒng)整體的當(dāng)前安全態(tài)由歷史的安全態(tài)和當(dāng)前的安全知共同決定，即SSCt=f(SSCt-1，SSPt)；系統(tǒng)當(dāng)前安全勢由歷史安全勢和當(dāng)前安全態(tài)共同決定，即SSTt=f(SSTt-1，SSCt)；系統(tǒng)當(dāng)前安全感由歷史安全感和當(dāng)前安全勢共同決定，即SSSt=f(SSSt-1，SSTt)。通過安全知可以判斷安全態(tài)并預(yù)測安全勢，安全態(tài)和安全勢又會(huì)反作用于安全感和安全知，進(jìn)而影響安全決策。

2 3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知理論模型構(gòu)建

3元空間融合即在原有2元空間(信息空間和物理空間)基礎(chǔ)上加入社會(huì)空間[16]。物理域中的安全態(tài)勢感知是全域安全態(tài)勢感知的基礎(chǔ)，隨人類和社會(huì)發(fā)展逐漸成為包含社會(huì)域和信息域的安全態(tài)勢感知域。需強(qiáng)調(diào)的是，在3元空間融合視角下，信息域、物理域和社會(huì)域并不是毫無關(guān)聯(lián)孤立存在的，而是在相互交織和彼此影響中形成的統(tǒng)一整體。

本文構(gòu)建的安全態(tài)勢感知理論模型(見圖2)自上而下共5層：安全態(tài)勢數(shù)據(jù)采集層是通過物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)采集安全態(tài)勢基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建安全態(tài)勢數(shù)據(jù)集；安全態(tài)勢覺察層根據(jù)覺察規(guī)則，對(duì)收集到的海量異構(gòu)的安全態(tài)勢數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、清洗、缺失值補(bǔ)充、結(jié)構(gòu)化，抽取有用的安全態(tài)勢信息；安全態(tài)勢理解層即對(duì)安全態(tài)勢信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和多源融合，生成更符合安全決策需求的安全態(tài)勢情報(bào)；安全態(tài)勢投射層指從安全態(tài)勢感知知識(shí)庫中檢索與目標(biāo)事件匹配的事件，結(jié)合安全態(tài)勢情報(bào)對(duì)其進(jìn)行再認(rèn)知，使決策者能夠準(zhǔn)確研判安全態(tài)勢；安全態(tài)勢預(yù)警層指通過模擬安全事件發(fā)生場景，預(yù)測安全事件發(fā)生概率和后果的嚴(yán)重程度，并根據(jù)安全態(tài)勢預(yù)測結(jié)果及時(shí)預(yù)警，做好應(yīng)急準(zhǔn)備。

圖2 3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知理論模型Fig.2 Theoretical model of safety & security situation awareness under perspective of ternary space fusion

3 3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知理論模型解析

3.1 安全態(tài)勢數(shù)據(jù)采集層

安全態(tài)勢數(shù)據(jù)采集層是指從物理傳感器或其他待測設(shè)備等模擬和數(shù)字被測單元中獲取表征安全態(tài)勢信息的過程，主要有物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)2條數(shù)據(jù)采集途徑[17]。在安全態(tài)勢感知物聯(lián)網(wǎng)中，通過音視頻采集技術(shù)(例如行車記錄儀、監(jiān)控?cái)z像頭等)、生物特征采集技術(shù)(例如人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別等)、空間信息采集技術(shù)(例如GIS、GPS等)迅速定位空間中的安全態(tài)勢信息原始數(shù)據(jù)。在安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)中，移動(dòng)智能終端用戶將手機(jī)、平板電腦等作為安全態(tài)勢數(shù)據(jù)采集設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息并上傳至網(wǎng)絡(luò)。

1)安全態(tài)勢感知物聯(lián)網(wǎng)

在傳統(tǒng)安全態(tài)勢感知中，安全態(tài)勢數(shù)據(jù)的獲取路徑主要是物聯(lián)網(wǎng)，即通過物理傳感器監(jiān)控目標(biāo)物體安全狀況。從空間融合視角來看，安全態(tài)勢感知物聯(lián)網(wǎng)是由各種安全態(tài)勢要素監(jiān)測、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)利用的傳感設(shè)備(如RFID裝置、GPS定位系統(tǒng)、視頻監(jiān)控等)結(jié)合而成的巨大網(wǎng)絡(luò)，具有全域感知、海量異構(gòu)、實(shí)時(shí)傳送3大基本特性，可實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)事件的安全態(tài)勢要素的全面識(shí)別、動(dòng)態(tài)監(jiān)測和實(shí)時(shí)定位。此外，安全態(tài)勢感知物聯(lián)網(wǎng)還有匯總分析、信息提煉等功能，通過相關(guān)學(xué)習(xí)規(guī)則和分布式推理，實(shí)現(xiàn)非常規(guī)事件的態(tài)勢感知，并觸發(fā)對(duì)突發(fā)事件發(fā)展?fàn)顩r的自動(dòng)跟蹤與記錄。

2)安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)

近年來，移動(dòng)智能終端的快速普及和微博、貼吧、論壇等新興媒體的迅速發(fā)展，使得基于物理傳感器的傳統(tǒng)安全態(tài)勢感知方式已無法適應(yīng)當(dāng)下多變復(fù)雜的安全態(tài)勢。此外，食物中毒、疫情傳染病、群體性事件等公共安全事件往往具有偶然性、連帶性、隱蔽性等特點(diǎn)，僅通過物理傳感器或媒體報(bào)道等傳統(tǒng)渠道無法在第一時(shí)間獲取事發(fā)現(xiàn)場安全全貌，安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生[18]。安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)是1種適用于大規(guī)模復(fù)雜安全事件的群智感知網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)突發(fā)安全事件事發(fā)現(xiàn)場低成本、大規(guī)模、及時(shí)高效的安全態(tài)勢信息采集。由于安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成單元是大范圍普及的移動(dòng)智能終端[19]，而絕大多數(shù)突發(fā)安全事件的事發(fā)現(xiàn)場都有移動(dòng)智能終端用戶，用戶可以實(shí)時(shí)獲取周圍環(huán)境中的安全態(tài)勢信息，并上傳到動(dòng)態(tài)的安全態(tài)勢信息感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模安全態(tài)勢信息交叉與匯總。但由于互聯(lián)網(wǎng)本身特性，通過安全態(tài)勢感知互聯(lián)網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)往往存在噪聲，具有低質(zhì)量、碎片化、低價(jià)值等特性，因此，應(yīng)協(xié)同采集互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)中的安全態(tài)勢數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜事件的安全態(tài)勢感知。

3.2 安全態(tài)勢覺察層

安全態(tài)勢覺察是1個(gè)學(xué)習(xí)過程，包括安全態(tài)勢數(shù)據(jù)預(yù)處理和安全態(tài)勢信息抽取2部分，如圖3所示。通過對(duì)海量多源安全態(tài)勢數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和規(guī)范化處理，剔除虛假不良的安全態(tài)勢信息，將有效安全態(tài)勢信息以結(jié)構(gòu)化的形式儲(chǔ)存在安全態(tài)勢信息庫中。

圖3 安全態(tài)勢覺察Fig.3 Safety & security situation awareness

1)安全態(tài)勢數(shù)據(jù)預(yù)處理

部分安全態(tài)勢原始數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失、非結(jié)構(gòu)化甚至虛假等問題，不能直接服務(wù)安全決策，因此需要對(duì)其進(jìn)行清洗、缺失值補(bǔ)充、結(jié)構(gòu)化等預(yù)處理[18]，就是將采集到的原始安全態(tài)勢數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為可用格式。安全態(tài)勢數(shù)據(jù)預(yù)處理是實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢信息抽取與融合的前提，預(yù)處理的質(zhì)量直接決定安全態(tài)勢信息抽取難度和融合效果。

2)安全態(tài)勢信息抽取

安全態(tài)勢信息抽取是將預(yù)處理后的安全態(tài)勢信息中涉及的實(shí)體、關(guān)系和事件等有效內(nèi)容抽取出來，對(duì)信息以及信息間的關(guān)系進(jìn)行形象化表達(dá)的過程[20]。早期的安全態(tài)勢信息抽取是按照人工規(guī)則、采用人工方式進(jìn)行的，抽取效率低且效果差。目前，安全態(tài)勢信息抽取多將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾科夫、支持向量機(jī)等方法與人工標(biāo)注相結(jié)合，通過對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行人工干預(yù)，提高信息抽取效率和準(zhǔn)確率。抽取結(jié)果(實(shí)體、關(guān)系、事件等有效內(nèi)容)可能存在回指和共指現(xiàn)象，因此通過指代消解將抽取結(jié)果的表達(dá)統(tǒng)一化[20]。

3.3 安全態(tài)勢理解層

安全態(tài)勢覺察僅實(shí)現(xiàn)初步的安全態(tài)勢感知數(shù)據(jù)處理，未對(duì)其內(nèi)在含義進(jìn)行深刻解讀，安全態(tài)勢理解層則實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，為后續(xù)評(píng)估和預(yù)測提供準(zhǔn)確、有效的基礎(chǔ)資源。安全態(tài)勢理解包括安全態(tài)勢信息關(guān)聯(lián)分析和安全態(tài)勢情報(bào)多源融合2個(gè)階段(如圖4所示)，安全態(tài)勢理解結(jié)果可通過可視化安全態(tài)勢圖進(jìn)行表示，以多視圖、多角度、多尺度的方式與感知主體實(shí)時(shí)交互。

圖4 安全態(tài)勢理解Fig.4 Safety & security situation understanding

1)安全態(tài)勢信息關(guān)聯(lián)分析

該過程以安全態(tài)勢覺察結(jié)果為驅(qū)動(dòng)，基于語義關(guān)聯(lián)、頻繁模式樹、先驗(yàn)原理等方法，通過對(duì)比分析具有相似性或相關(guān)聯(lián)的安全態(tài)勢信息，從分布在不同時(shí)空中的安全態(tài)勢信息中找出安全態(tài)勢情報(bào)活動(dòng)主體和活動(dòng)特征，通過有關(guān)聯(lián)的幾條安全態(tài)勢信息，提取突發(fā)安全事件的時(shí)間、地點(diǎn)、參與人員等規(guī)律，從“人”的角度進(jìn)行情感分析、意圖識(shí)別、序列確定、語義分析，從“事”的角度評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)類型、模式、風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)間的相似關(guān)系、同源關(guān)系等。

2)安全態(tài)勢信息多源融合

對(duì)海量多源的安全態(tài)勢數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一化處理，將低級(jí)、離散的安全態(tài)勢信息轉(zhuǎn)化為高級(jí)、統(tǒng)一的安全態(tài)勢情報(bào)。通過概率統(tǒng)計(jì)、規(guī)則推理、相似性分析和多屬性融合等過程，生成包含性質(zhì)、對(duì)象、難度等能代表安全態(tài)勢情報(bào)用戶最直接需求的安全態(tài)勢情報(bào)[21]，采用反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)安全態(tài)勢數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)循環(huán)融合，按照一定迭代規(guī)則，對(duì)安全態(tài)勢信息融合結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)比對(duì)和實(shí)時(shí)反饋，以不斷優(yōu)化信息融合效果，得到最佳安全態(tài)勢情報(bào)。

3.4 安全態(tài)勢投射層

安全態(tài)勢感知不能僅止于“感知”活動(dòng)，其最終目的是將安全態(tài)勢情報(bào)投射到目標(biāo)系統(tǒng)上，預(yù)測系統(tǒng)未來安全發(fā)展趨勢。安全態(tài)勢投射(如圖5所示)即安全態(tài)勢情報(bào)的深度推理過程，包括安全態(tài)勢評(píng)估(實(shí)時(shí)性)和安全態(tài)勢預(yù)測(預(yù)判性評(píng)估)2個(gè)階段。通過對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)性評(píng)估和預(yù)判性評(píng)估，全面掌握系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況并及時(shí)采取預(yù)防措施。

圖5 安全態(tài)勢投射Fig.5 Safety & security situation projection

1)安全態(tài)勢評(píng)估

安全態(tài)勢評(píng)估是安全態(tài)勢感知的核心，是對(duì)系統(tǒng)當(dāng)前安全狀況的定性定量描述和最直觀評(píng)價(jià)[21]。傳統(tǒng)的安全態(tài)勢評(píng)估是按照建立指標(biāo)體系、計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重、確定安全態(tài)勢取值范圍、得出系統(tǒng)安全態(tài)勢值的順序進(jìn)行的線性評(píng)估過程，缺乏科學(xué)客觀性，導(dǎo)致安全態(tài)勢評(píng)估結(jié)果不理想。在3元空間融合視閾下，安全態(tài)勢評(píng)估是1個(gè)能夠?qū)崟r(shí)反饋、循環(huán)迭代的動(dòng)態(tài)過程：在傳統(tǒng)安全態(tài)勢評(píng)估(只涉及信息空間、物理空間2元空間)基礎(chǔ)上，結(jié)合評(píng)估人員的思考判斷(社會(huì)空間)，對(duì)安全態(tài)勢指標(biāo)進(jìn)行修正；將修正后的安全態(tài)勢指標(biāo)輸入安全態(tài)勢評(píng)估模型，經(jīng)多次循環(huán)反饋后輸出最優(yōu)化安全態(tài)勢值，從而獲得最佳安全態(tài)勢評(píng)估結(jié)果。將3元空間理論引入安全態(tài)勢評(píng)估，實(shí)現(xiàn)安全態(tài)勢評(píng)估由“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)智驅(qū)動(dòng)”(客觀數(shù)據(jù)+人的智慧)的轉(zhuǎn)變，具有誤差小、精確度高等優(yōu)勢。

2)安全態(tài)勢預(yù)測

安全態(tài)勢預(yù)測是在深入分析、充分理解風(fēng)險(xiǎn)行為間邏輯關(guān)系基礎(chǔ)上，通過馬爾科夫模型、時(shí)間序列等方法，預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)者可能動(dòng)作、風(fēng)險(xiǎn)活動(dòng)發(fā)生的危險(xiǎn)性大小以及輿情發(fā)展趨勢等。與安全態(tài)勢評(píng)估類似，安全態(tài)勢預(yù)測也需完成安全態(tài)勢評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立、安全態(tài)勢指標(biāo)權(quán)重計(jì)算、安全狀況評(píng)級(jí)等工作，還需專業(yè)人員的分析判斷，依據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行下一步的安全態(tài)勢預(yù)警。

3.5 安全態(tài)勢預(yù)警層

由圖5可知，安全態(tài)勢投射是動(dòng)態(tài)循環(huán)的反饋過程，安全態(tài)勢投射結(jié)果是安全態(tài)勢預(yù)警的依據(jù)，因此，安全態(tài)勢預(yù)警也是動(dòng)態(tài)循環(huán)的反饋過程，能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)不斷涌現(xiàn)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。由于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的不確定性和隨機(jī)性，再加上安全態(tài)勢預(yù)警的實(shí)時(shí)性，使得預(yù)警情報(bào)不斷產(chǎn)生且可能存在虛假預(yù)警、重復(fù)預(yù)警、過度預(yù)警等情況。因此，在對(duì)安全態(tài)勢預(yù)警情報(bào)采取應(yīng)急措施前，應(yīng)先對(duì)大量零散的安全態(tài)勢預(yù)警情報(bào)進(jìn)行清洗和聚合，通過對(duì)安全態(tài)勢預(yù)警情報(bào)進(jìn)行相似度對(duì)比和因果分析，過濾掉虛假、重復(fù)的不良安全態(tài)勢情報(bào)，再經(jīng)聚合生成能體現(xiàn)系統(tǒng)整體安全態(tài)勢的安全態(tài)勢預(yù)警情報(bào)[22]。

4 結(jié)論

1)3元空間融合理論與新時(shí)代下的安全態(tài)勢感知要求內(nèi)在契合，能很好地賦能安全態(tài)勢感知。將3元空間融合理論引入安全態(tài)勢感知研究，能夠?qū)崿F(xiàn)信息-物理-社會(huì)3大空間安全態(tài)勢數(shù)據(jù)的全域采集和處理，進(jìn)而提高安全態(tài)勢感知廣度和精度，作出更科學(xué)、更合理的安全決策。

2)3元空間融合視閾下的安全態(tài)勢感知是由安全態(tài)、安全勢、安全感、安全知4部分組成的有機(jī)整體，能夠更全面、科學(xué)地反映系統(tǒng)整體安全態(tài)勢感知的動(dòng)態(tài)迭代過程，幫助決策者掌握安全態(tài)勢感知的時(shí)空分布規(guī)律。

3)從3元空間融合視角來看，安全態(tài)勢感知理論模型包括安全態(tài)勢數(shù)據(jù)采集層、安全態(tài)勢覺察層、安全態(tài)勢理解層、安全態(tài)勢投射層和安全態(tài)勢預(yù)警層5個(gè)層級(jí)，各層級(jí)的內(nèi)涵、功能、運(yùn)作邏輯有較大區(qū)別，相互配合協(xié)同感知系統(tǒng)安全態(tài)勢。