2025年大學(xué)國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)專業(yè)題庫(kù)——治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用在國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)中的實(shí)踐考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填入括號(hào)內(nèi)）1.下列哪一項(xiàng)不屬于大數(shù)據(jù)的“4V”特征？A.體量巨大（Volume）B.生成速度快（Velocity）C.數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）D.數(shù)據(jù)價(jià)值密度高（Value）2.在國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)領(lǐng)域，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)來源不屬于治安大數(shù)據(jù)的范疇？A.公共安全視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)B.社交媒體平臺(tái)公開信息C.電信運(yùn)營(yíng)商用戶通話記錄D.個(gè)人家庭健康檔案3.用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如“購(gòu)買A商品的用戶往往會(huì)購(gòu)買B商品”的技術(shù)是？A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.時(shí)空數(shù)據(jù)分析4.在治安領(lǐng)域，利用人臉識(shí)別技術(shù)識(shí)別公共場(chǎng)所視頻中特定人員身份，主要應(yīng)用了哪項(xiàng)技術(shù)？A.自然語言處理B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類算法C.深度學(xué)習(xí)中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)D.統(tǒng)計(jì)分析5.以下哪項(xiàng)不是治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的主要倫理挑戰(zhàn)？A.公民個(gè)人隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)C.算法決策的透明度D.大數(shù)據(jù)技術(shù)提升安保效率二、填空題6.治安大數(shù)據(jù)分析中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合、轉(zhuǎn)換等操作，以使其適用于后續(xù)分析的過程稱為__________。7.利用大數(shù)據(jù)分析犯罪發(fā)生的時(shí)空分布模式，識(shí)別高發(fā)區(qū)域和時(shí)間，屬于__________應(yīng)用。8.為了防止因數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致算法做出不公平的判斷，需要在治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中關(guān)注和解決__________問題。9.《中華人民共和國(guó)__________》為規(guī)范國(guó)家處理個(gè)人信息活動(dòng)提供了基本法律框架，也適用于治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的個(gè)人信息保護(hù)。10.治安大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常需要具備強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和__________能力，以支持海量數(shù)據(jù)的處理和分析。三、名詞解釋11.治安大數(shù)據(jù)12.預(yù)測(cè)預(yù)警13.數(shù)據(jù)挖掘14.算法偏見15.社會(huì)面感知四、簡(jiǎn)答題16.簡(jiǎn)述治安大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)工作中的應(yīng)用價(jià)值。17.闡述在治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，需要重點(diǎn)關(guān)注哪些法律法規(guī)和倫理規(guī)范？18.比較治安大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)治安工作的主要區(qū)別。19.列舉至少三個(gè)治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景，并簡(jiǎn)述其基本原理。五、論述題20.深入論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)工作的模式？并分析其帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。21.結(jié)合實(shí)際案例或設(shè)想，論述在治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中如何平衡數(shù)據(jù)利用與個(gè)人隱私保護(hù)的關(guān)系。六、案例分析題22.某城市公安機(jī)關(guān)利用集成視頻監(jiān)控、移動(dòng)終端、社交媒體數(shù)據(jù)等多源信息，構(gòu)建了城市治安態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)。該平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)城市重點(diǎn)區(qū)域人流、車流情況，分析異常聚集、可疑行為，并對(duì)可能發(fā)生的群體性事件進(jìn)行預(yù)警。請(qǐng)分析該平臺(tái)應(yīng)用了哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)？并探討其在提升城市安全管理水平方面可能發(fā)揮的作用，以及可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和改進(jìn)方向。試卷答案1.D解析：大數(shù)據(jù)的4V特征是體量巨大（Volume）、生成速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）和價(jià)值密度低（LowValue）。選項(xiàng)D“價(jià)值密度高”與特征相反。2.D解析：治安大數(shù)據(jù)主要涉及公共安全、社會(huì)管理相關(guān)數(shù)據(jù)。選項(xiàng)A、B、C均為此類數(shù)據(jù)來源。選項(xiàng)D個(gè)人家庭健康檔案屬于個(gè)人隱私領(lǐng)域，與公共安全直接相關(guān)性較弱。3.B解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（AssociationRuleMining）旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系。題目描述的“購(gòu)買A商品的用戶往往會(huì)購(gòu)買B商品”正是此類應(yīng)用。4.C解析：人臉識(shí)別屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，近年來主要依賴深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，能夠自動(dòng)從圖像或視頻中檢測(cè)、識(shí)別人的面部特征。5.D解析：A、B、C均為治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用可能引發(fā)的倫理或法律問題。選項(xiàng)D大數(shù)據(jù)技術(shù)提升安保效率是技術(shù)應(yīng)用帶來的積極效果，而非挑戰(zhàn)。6.數(shù)據(jù)預(yù)處理解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析流程的第一步，包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換、規(guī)約等，目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適合進(jìn)行分析。7.犯罪時(shí)空分析解析：分析犯罪發(fā)生的地理空間分布（哪里）和時(shí)間分布（何時(shí)）是治安大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用方向，有助于精準(zhǔn)部署警力和管理。8.算法偏見解析：算法偏見是指算法在訓(xùn)練或設(shè)計(jì)過程中引入了偏差，可能導(dǎo)致對(duì)不同群體做出不公平的判斷，這在涉及個(gè)人特征的數(shù)據(jù)分析中需特別關(guān)注。9.數(shù)據(jù)安全法解析：雖然有多部法律涉及數(shù)據(jù)和個(gè)人信息，但《數(shù)據(jù)安全法》從國(guó)家層面規(guī)定了數(shù)據(jù)處理的原則、安全保護(hù)義務(wù)等，與大數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)系密切。10.數(shù)據(jù)分析（或數(shù)據(jù)處理）解析：大數(shù)據(jù)平臺(tái)不僅要存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù)，更重要的是具備對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析、挖掘價(jià)值的能力，這是其核心功能。11.治安大數(shù)據(jù)解析：指在國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)領(lǐng)域，為預(yù)防和打擊違法犯罪、維護(hù)社會(huì)治安秩序而收集、處理、分析的海量、多樣、高速的各類數(shù)據(jù)集合。12.預(yù)測(cè)預(yù)警解析：預(yù)測(cè)預(yù)警是指利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)潛在的治安風(fēng)險(xiǎn)、犯罪活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提前發(fā)出預(yù)警信息，以便采取干預(yù)措施。13.數(shù)據(jù)挖掘解析：數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、潛在的有價(jià)值的模式和關(guān)聯(lián)信息的過程，是大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)之一。14.算法偏見解析：算法偏見指算法系統(tǒng)（包括用于分析的軟件和模型）在決策過程中表現(xiàn)出的系統(tǒng)性的不公平，可能源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差或算法設(shè)計(jì)缺陷。15.社會(huì)面感知解析：社會(huì)面感知是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如分析社交媒體輿情、網(wǎng)絡(luò)信息等），實(shí)時(shí)了解社會(huì)動(dòng)態(tài)、公眾情緒和潛在風(fēng)險(xiǎn)，為決策提供參考。16.簡(jiǎn)述治安大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)工作中的應(yīng)用價(jià)值。解析思路：應(yīng)從提升預(yù)防打擊犯罪能力、優(yōu)化治安管理效率、增強(qiáng)應(yīng)急處突能力、服務(wù)社會(huì)決策等方面展開。例如：通過分析犯罪模式預(yù)測(cè)高危區(qū)域和時(shí)段，優(yōu)化警力部署；通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)犯罪團(tuán)伙線索；通過視頻智能分析提高異常事件發(fā)現(xiàn)能力；通過輿情分析感知社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)等。17.闡述在治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，需要重點(diǎn)關(guān)注哪些法律法規(guī)和倫理規(guī)范？解析思路：重點(diǎn)圍繞國(guó)家安全、公共安全、個(gè)人信息保護(hù)等方面。必須提及《憲法》中關(guān)于公民權(quán)利的規(guī)定，特別是《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》等關(guān)鍵法律。同時(shí)，要強(qiáng)調(diào)依法依規(guī)使用數(shù)據(jù)、保障數(shù)據(jù)安全、防止算法歧視、維護(hù)公平正義等倫理原則。18.比較治安大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)治安工作的主要區(qū)別。解析思路：可以從信息處理方式、決策依據(jù)、工作模式、預(yù)見性等方面比較。傳統(tǒng)工作更多依賴經(jīng)驗(yàn)、人工情報(bào)和被動(dòng)響應(yīng)；大數(shù)據(jù)分析則強(qiáng)調(diào)海量數(shù)據(jù)處理、模型驅(qū)動(dòng)、預(yù)測(cè)性、主動(dòng)性和跨部門信息整合。19.列舉至少三個(gè)治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景，并簡(jiǎn)述其基本原理。解析思路：需列舉具體場(chǎng)景并解釋背后使用的數(shù)據(jù)和技術(shù)。例如：*場(chǎng)景：犯罪熱點(diǎn)分析。原理：收集歷史發(fā)案數(shù)據(jù)，運(yùn)用時(shí)空統(tǒng)計(jì)或地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，識(shí)別發(fā)案集中的區(qū)域和時(shí)間。*場(chǎng)景：重點(diǎn)人員識(shí)別與預(yù)警。原理：整合各類數(shù)據(jù)（如活動(dòng)軌跡、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、行為異常等），運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)分類或聚類算法，識(shí)別可能存在風(fēng)險(xiǎn)的人員。*場(chǎng)景：大型活動(dòng)人流監(jiān)控與疏導(dǎo)。原理：通過視頻監(jiān)控和傳感器采集實(shí)時(shí)人流數(shù)據(jù)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺和客流仿真模型，分析人流密度、速度和方向，預(yù)測(cè)擁堵風(fēng)險(xiǎn)，輔助疏導(dǎo)決策。20.深入論述大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變國(guó)內(nèi)安全保衛(wèi)工作的模式？并分析其帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。解析思路：論述部分需有深度。模式改變體現(xiàn)在：從事后處置向事前預(yù)防轉(zhuǎn)變；從事關(guān)人力向科技賦能轉(zhuǎn)變；從事后統(tǒng)計(jì)向?qū)崟r(shí)感知轉(zhuǎn)變；從單點(diǎn)作戰(zhàn)向綜合研判轉(zhuǎn)變。機(jī)遇：提升效率、精準(zhǔn)度、預(yù)見性；優(yōu)化資源配置；創(chuàng)新管理模式。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)；技術(shù)依賴與人本關(guān)系；算法偏見與社會(huì)公平；法律法規(guī)滯后；專業(yè)人才缺乏。21.結(jié)合實(shí)際案例或設(shè)想，論述在治安大數(shù)據(jù)應(yīng)用中如何平衡數(shù)據(jù)利用與個(gè)人隱私保護(hù)的關(guān)系。解析思路：需提出具體措施和原則?？梢哉撌觥澳康南拗圃瓌t”、“最小必要原則”、“公開透明原則”、“用戶同意原則”、“安全保障原則”等。例如，明確數(shù)據(jù)采集使用的目的，只收集必要數(shù)據(jù)；采用數(shù)據(jù)脫敏、匿名化技術(shù)；建立數(shù)據(jù)訪問和使用審批機(jī)制；加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)；保障公民查詢、更正、刪除自身信息的權(quán)利；對(duì)算法決策過程進(jìn)行解釋等。可以結(jié)合如“天網(wǎng)”系統(tǒng)應(yīng)用中遇到的隱私討論來展開。22.某城市公安機(jī)關(guān)利用集成視頻監(jiān)控、移動(dòng)終端、社交媒體數(shù)據(jù)等多源信息，構(gòu)建了城市治安態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)。請(qǐng)分析該平臺(tái)應(yīng)用了哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)？并探討其在提升城市安全管理水平方面可能發(fā)揮的作用，以及可能存在的風(fēng)險(xiǎn)和改進(jìn)方向。解析思路：技術(shù)應(yīng)用分析：平臺(tái)整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，必然涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（如大數(shù)據(jù)平臺(tái)）、數(shù)據(jù)清洗與集成、數(shù)據(jù)挖掘（如關(guān)聯(lián)分析、聚