基于网络大数据分析的校园安全风险智能预测与防范策略研究

引言

掌控网络意识形态主导权，就是守护国家的主权和政权”。网络安全首先取决于思想安全，有了思想先导的保驾护航，网络安全才能有意识、有秩序、有系统地构建。所以对于高校来说，网络思想是否安全，不仅关乎大学生的全面健康发展，还关乎校园是否安全。加强学生网络意识形态安全教育，是新时代国家安全建设的重要内容，对构建和谐校园来说极为迫切和重要。

一、基于网络大数据的校园安全风险智能预测与防范价值

数字化时代下，以网络大数据为基础的校园安全风险智能预测和防范体系具有无法估量的应用价值，从多个维度守护校园安全和发展。从增强校园安全性的角度看，大数据技术就像是校园安全中的“智慧大脑”。其深度分析了校园中大量的实时数据，可以通过实时处理校园监控视频流、门禁系统记录和设备运行数据来准确地预测出可能存在的安全风险。一旦抓拍到异常情况的征兆，特定区域内的人员非正常聚集和电气设备参数的非正常波动，该系统就会立即报警。学校安全管理部门则能够快速做出反应，并采取疏散人群、检修设备等防范措施，把安全隐患扼杀于萌芽之中，大大提高了校园安全风险预警工作的准确性和及时性，从各个方面加强了校园整体的安全性能。在推动平安校园建设的层面上，大数据有助于营造浓郁的安全文化氛围。通过不断地进行安全风险监测和预警，使教师和学生直观地体会到校园安全保障工作的科学性和严密性，进而提高了安全规范认同度。该校抓住这一机遇，进行了多样化的安全宣传教育，普及了安全知识和技能，督促广大师生把安全规范内化到自觉的行动中去，形成了人人关注安全的氛围、遵守安全规则这一优良校园风尚，为建设平安和谐校园环境筑就了坚实的基础，使校园成为广大师生真正放心学习和生活的温暖港湾。

二、基于网络大数据的校园安全风险智能预测与防范策略

（一）服务器端设计

在设计系统服务器端时，包括前台服务器和后台服务器的架构与功能。前台服务器主要负责与用户进行交互，处理用户的请求，并将处理结果反馈给用户。用户接口层提供友好的用户界面，包括登录、注册、信息查询等功能，采用 Web 技术进行实现，支持 PC 和移动设备访问。业务逻辑层负责处理具体的业务逻辑，如用户身份验证、权限管理、数据处理等，采用模块化设计，便于功能扩展和维护。数据访问层利用 ORM（对象关系映射）技术，负责与数据库进行交互，执行数据的增删改查操作，提高数据访问的效率和安全性。安全机制集成多种安全技术，如 SSL/TLS 加密传输、防火墙、入侵检测系统等，提高用户数据的安全性和隐私性。

而后台服务器主要负责系统的核心功能，如数据存储、计算处理、系统监控等。数据库服务器选择高可用性的数据库系统，如 MySQL、Oracle 等，存储用户数据、系统配置信息等，利用数据库备份和恢复机制，加强数据的安全性和完整性。应用服务器处理复杂的计算任务，如数据分析、报表生成等，通过分布式计算技术，提高处理能力监控服务器能实时监控系统的运行状态，如服务器性能、网络流量、安全事件等，通过日志分析和告警机制，及时发现和处理异常情况。为了确保系统的稳定性和高效性，需要对前台服务器和后台服务器进行优化，通过负载均衡技术，合理分配用户请求，避免单点故障，提高系统的可用性和性。

（二）控制端设计

校 园 网 络 安 全 管 理 系 统 控 制 端 采 用 B/S（Browser/Server）架构，即浏览器 / 服务器架构。该架构优势在于用户无需安装专门的客户端软件，只需通过 Web 浏览器即可访问系统，大幅度降低使用门槛和维护成本。在控制端中，主要包括登录认证模块、控制界面模块、指令编辑模块、指令下达模块、日志记录模块。在控制端技术实现时，要使用 HTML、CSS 和JavaScript 等技术构建用户界面，加强界面的友好性和响应速度；采用Python、Java或Node.js等后端技术开发服务器端逻辑，处理用户请求和数据交互；使用 MySQL、MongoDB 等数据库技术存储用户信息、设备信息和操作日志等数据；实施 HTTPS 加密传输、身份验证、权限控制等安全措施，保障系统的安全性。在用户实际操作时，用户在主机上打开 Web 浏览器，输入系统的 URL 地址，进入登录页面，输入用户名和密码进行登录，登录成功后，用户进入控制界面，看到网络状态、设备列表等信息。用户在指令编辑模块中选择相应的操作，如配置更改、策略更新等，并填写相关参数。等到编辑完成后，用户通过指令下达模块将指令发送至目标设备，实现远程控制，用户在日志记录模块中查看自己的操作记录，确保操作的可追溯性。

（三）实时监测与预警系统的方法

实时监测与预警系统作为校园安全风险预防与控制工作的核心内容，可以及时发现安全风险并为有效防范措施赢得时间，将安全事故发生的可能性降到最低，构建实时监测系统需要利用物联网，大数据以及人工智能等技术对采集的数据实时分析。通过深入分析视频监控的数据，并采用行为分析技术，我们可以有效地识别出校园中的打斗、越过围墙等不正常行为，其识别的准确性可以超过 80%。对传感器数据进行分析可以及时发现火灾，漏水和漏电等隐患。如果烟雾报警器发现烟雾浓度大于设定的阈值时，则系统会及时报警。

预警系统需根据风险的严重程度，划分不同的预警等级，红色预警（高风险）、橙色预警（中风险）、黄色预警（低风险）。系统发现安全风险后将按照预设规则自动引发对应级别报警。预警信息将以短信，APP 推送和语音广播的形式及时告知学校管理人员和安保人员及有关教师。

构建预警响应机制。在接收到预警信息之后，当事人需要根据设定好的程序快速地采取对策。对火灾预警需要消防人员即时到达现场并启动消防应急预案；在治安预警方面，安保人员需要加大巡逻力度，及时遏制违法违规行为的发生，为了促进实时监测与预警系统发挥效能，需要对该系统定期维护与升级。对算法模型进行了更新，使其能够满足安全形势的变化；对设备运行状况进行检查以保证其正常工作。

结束语

综上所述，网络大数据技术开启了校园安全风险智能化预测和预防新途径，多维度策略运用对提高校园安全保障水平成效显著。今后需要进一步强化网络数据安全防护体系建设、优化技术应用流程降低成本、推动数据标准化和系统兼容性、不断完善基于网络大数据的校园安全风险智能预测和防范体系，让它更好地为校园安全管理服务，维护校园安全，帮助教育事业稳步前进，保证校园永远是广大师生放心学习和工作的静谧港湾。

参考文献

[1] 秦飞 , 钱佳凤 . 基于数智技术的校园安全风险治理路径与行为规制 [J]. 上海公安学院学报 ,2024,34(06):29-35.

[2] 江嘎 . 基于知识图谱的高校治安风险智慧化防控研究[D]. 中国人民公安大学 ,2023.

作者简介：宰德麟（2007 年 9 月 -）男，汉族，山东省济南市人，高中，研究方向：网络空间安全