数据挖掘技术在安全技术防范管理中的应用研究

　　1、  使用关联分析规则建立模型

　　数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。而采用关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，描述一组数据项目的密切度或关系。有时并不知道数据库中数据的关联是否存在精确的关联函数,即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度，置信度级别度量了关联规则的强度。

　　经过分析样本数据，我们可以看到针对技防产品与犯罪关系的预测属于关联分析范畴。在本研究中，我们使用关联规则来建立模型，来分析在同类型案件中,何种技防产品对侦破案件起的作用更大一些。

　　2、 用Apriori算法建模及实验分析

　　本文结合某一住宅小区发生的4起机动车盗窃的具体案例进行分析，该小区投入了5类技防措施，表3.1显示的数据是这些技防措施在这4起同类型案件中起到的实际作用。

　　表3.1  某小区技防措施作用于机动车辆盗窃案件的信

　　以下是用Apriori算法进行的分析步骤。在图3.1-图3.7中，数字代表在案件中起作用的技防措施的名称。1视频监控，2移动报警，3巡更，4停车管理，5出入口控制。
 

　　若分析视频监控和移动报警设备两种技防措施在机动车盗窃案中所起的作用：从图中就可以看到：1à2的可信度为100%，2à1的可信度为50%，由此可得出以下知识，在视频监控措施发挥作用的情况下，移动报警措施100%发挥作用，而当移动报警措施发挥作用时，视频监控措施起到50%的作用。说明在预防小区车辆盗窃案中安装移动报警设备所起的作用会更大一些。

　　对技防管理工作中数据挖掘的近一步思考

　　以上分析可以看出，技防管理部门对于指导安装某种技防设施来降低地区案件的发生有着重要意义，同时也是公安警力部署的信息来源之一。我们可以根据某省治安状况、地理环境、可能发生的犯罪性质和规律，建立省内地区技防小区试点。对试点的小区技防工作相关安全防范活动的数据和信息进行收集、整理和分析，以此来衡量技防管理工作的适宜性和有效性。

　　技防管理作为全国公安科技管理工作的重要组成部分，其工作内容和方法是大情报信息系统的战略情报的有益补充，它不但是技防管理部门指导安全技术防范行业发展的依据，而且可以大大提高公安机关发现和控制治安事件的能力，提升基层公安机关治安管理和服务社会的科技含量。

　　数据挖掘的最终目的是辅助决策，因此挖掘出的“知识”应具有明确性和可操作性而不应仅仅是某些令人费解的模型和参数，而需要通过技术人员与行业专家的密切合作，将枯燥难懂的数字信息以人们熟悉的术语形式表达出来，使数据挖掘结果具有可操作性。因此，只有将数据挖掘过程融入到整个技防管理过程中，数据挖掘才能具有广阔的施展空间，才能发挥应有的潜质，才能最终真正辅助技防工作的科学与决策。

　　参考文献：

　　[1]数据挖掘技术，工业大学出版社  2003

　　[2]数据挖掘应用平台及其关键技术研究 [博士论文] ，朱建秋.，上海复旦大学，2002

　　[3]数据仓库与数据挖掘技术，陈京民等编着，电子工业出版社, 2002

　　[4]智能决策支持系统实现技术 [专着] ，俞瑞钊，陈奇编着，浙江大学出版社, 2001

                          
        （公安部一所  周纪）