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大数据背景下涉恐网络舆情监控应用探析

发表时间：2020/10/19 来源：《基层建设》2020年第19期作者：顾定国

[导读] 摘要：伴随互联网的迅速发展与大数据时代的悄然到来，大量数据涌入互联网，网络舆情监控与规制是反恐怖主义的不可或缺的一部分。

        华东师范大学周边合作与发展协同创新中心上海市 200062
        摘要：伴随互联网的迅速发展与大数据时代的悄然到来，大量数据涌入互联网，网络舆情监控与规制是反恐怖主义的不可或缺的一部分。开展有效的网络舆情监控，在很大程度上可以预防暴恐事件的发生，维护国家的和平与稳定。涉恐网络舆情是恐怖主义及发生的各类暴恐活动的广范围延伸，如何在海量的互联网信息中快速、准确地识别各类涉恐信息已经成为各国有关部门关注的热点。近年来，以强大算法为核心的人工智能技术为涉恐信息识别带来了巨大的便利，成为了反恐研究的新方向。本文以大数据背景下网络恐怖主义特征及发展趋势为基础，通过对S市涉恐网络舆情监控应用分析，探讨虚拟互联网背景下渉恐舆情监控存在的问题以及大数据在网络舆情监控中的作用，以期对我国网络反恐事业贡献微薄之力。
        关键词：大数据、反恐、渉恐网络舆情、信息识别
        随着全球反恐斗争的不断深入，传统恐怖主义在现实社会中受到了较大程度的遏制。尽管如此，在世界范围内，严重的暴力恐怖袭击事件仍层出不穷，每一次恐怖袭击都给国家与人民带来了不可挽回的损失，恐怖主义近年来也有越演越烈的态势。尤其是互联网、大数据等新一代信息技术的高速发展，恐怖分子的各类活动也由现实社会向虚拟网络社会迁移，互联网已经逐渐演变为恐怖组织策划、煽动实施恐怖活动的重要渠道与媒介，使恐怖主义各类活动的影响蔓延至全球各地。
        2013年10月28日，发生在天安门前金水桥边的汽车冲撞致人伤亡的恐怖袭击案件，造成5人死亡，40余人受伤。据有关部门调查，以乌斯曼•艾山为首等3个恐怖袭击者曽多次观看有关“圣战”的暴恐音像视频，从而产生了搞"圣战"的思想[1]。2015年1月7日，法国巴黎《查理周刊》总部发生一起枪击恐怖袭击事件，造成12人死亡，多人受伤。主犯正是在互联网上接受极端思想，并由也门的“基地”组织阿拉伯半岛分支通过网络指导实施了此次恐怖袭击活动[2]。2017年10月31日，美国纽约市曼哈顿下城发生卡车撞人恐怖袭击事件，造成８人死亡，10多人受伤。相关调研部门也在恐怖袭击者赛普夫的手机里发现大量的恐怖主义视频和图片[3]。从国内外一系列暴恐事件中看出，网络已经成为恐怖主义生存和发展的重要阵地，因此，对于网络涉恐信息的识别尤为重要。通过有效识别涉恐信息，公安机关、国家安全部门可以更好地合理把控、提前预防、专项打击。本文通过对近年来网络渉恐信息传播特点进行分析，结合S市涉恐网络舆情监控应用软件的实际案例，探讨大数据在新时代网络舆情监控中的作用。
        一、大数据背景下网络恐怖主义特征
        （一）网络渉恐主体的潜藏隐蔽性
        网络渉恐舆情主体都是具有隐蔽性的。恐怖组织一般为扁平式管理，成员可以是从事任何职业的人，无需任何社会属性的标签，在虚拟网络世界畅所欲言，煽动其潜在受众。同时，不仅恐怖对象具有隐蔽性，虚拟网络社会下恐怖主义犯罪的整个犯罪过程都极具隐蔽性。恐怖组织的成员招募、涉恐培训、暴恐活动实施等工作均通过加密的互联网络平台完成，这些活动都无需在现实社会中暴露。此外，恐怖分子还会选择更加安全的通信联络与沟通方式，如建立多元化的联络沟通渠道，单线联系，通过暗语、隐喻等规避侦查或者使用加密技术开发内部平台等，在一定程度上也更方便逃脱各国法律的制裁。
        （二）网络全球化背景下渉恐主体的广泛多元性
        网络为恐怖主义突破现实社会疆域限制向全球蔓延提供了现实基础，恐怖主义在全球范围内越演越烈，多个恐怖活动高发地带相继出现，如“伊斯兰弧带”、南亚地区、中东三不管地区等。一方面，网络恐怖主义的组织体系具有全球扩展性。恐怖组织在全球宣传恐怖思想、筹措资金并培训人员，各恐怖组织之间也可以相互合作，形成一张波及全球的恐怖主义网。另一方面，在虚拟网络中恐怖主义的活动范围具有线上线下联动性。恐怖组织通过互联网在现实社会中的任何特定地点远程指导制造恐怖袭击事件，让国家机关防不胜防，也可用开发勒索病毒软件等方式对互联网系统进行攻击，使病毒通过虚拟空间在世界范围内大肆传播，对整个国际社会和国际体系的稳定与发展构成巨大威胁。
        （三）网络渉恐传播媒介的即时交互性
        互联网最大的价值就在于它的交互性与联动性，渉恐分子利用互联网传播的实效性进行广泛发帖、评论、转发等多种活动，通过“一对多”“多对多”的观点交换、思想碰撞的过程中生成网络舆情并迅速蔓延。通过关键恐怖组织的关键领袖人物（发声人物）可以迅速将渉恐信息传播至其他受众人群，从而产生严重后果，首发者后续可以及时删除，但可能不知情的互联网用户也会造成渉恐谣言的传播，从而产生恶劣的社会影响。
        （四）网络渉恐主体的年轻极端性
        近年来，青少年人群在互联网用户中的占比越来越来，呈现低龄化趋势。青少年往往思想还不够成熟，自身情绪难以控制，对于各类外来思想的接受程度较高，尤其是一些经济较为落后地区或受宗教主义思想影响的青少年往往更容易被网络上的各类包装的涉恐信息所煽动。恐怖组织正是利用这一特点，肆意歪曲宗教教义，向他们灌输极端思想、夸大社会矛盾，引发青少年的不满情绪和极端行动，这些青少年往往会成为各类恐怖分子开展恐怖活动的牺牲工具。
        （五）网络恐怖主义的强烈破坏性
        以互联网为核心的现代传播媒介将恐怖主义的震慑效果无限放大。互联网等大众媒体就如同“孵化器”与“放大器”，将恐怖主义变成了一种对人造成心理暴力与创伤的震撼表演，并让恐怖行为现场之外的人都可以共同“经历”并切身感受到恐怖行为的血腥与震撼。在网络虚拟社会中，恐怖分子甚至不需要发动真实的恐怖袭击，只需大肆散布、传播虚假谣言，就能够造成社会恐慌效应。对政府后续的舆情控制也会产生不利影响。更有甚者，部分恐怖分子传播包含以人权与民族宗教自由等为包装的渉恐信息，挑唆民族矛盾，获取国际舆论的支持，以期实现干涉国家主权的目的。[4]
        二、当前环境下网络涉恐舆情监控面临的困境
        （一）网络渉恐信息分布范围广
        当代社会国内外网络发声渠道、网站、论坛层出不穷，还有各类浮在水下的暗网，渉恐信息分布范围广，各类网站均可能存在，对越大的数据源进行监控分析，就意味着需要的数据抓取技术与存储信息技术越强，当前我国渉恐舆情监控系统需要监控对象还在国内，境外网站基本还处在真空地带，同时之前的监控技术主要还是采用的“快照”分析技术，该分析技术在一定程度上可以发现社交网络在不同时刻的社区结构，研究网络结构的演化规律，但是其对网络噪声的抵抗力非常差，并且由于需要在每个“快照”上独立重新运行算法，时间复杂度大，不适合在线社交网络社区结构地实时发现。这也对当前网络渉恐舆情监控提出了很大挑战。
        （二）网络涉恐信息辨识难度高
        《中华人民共和国反恐怖主义法》认为: 恐怖主义，是指通过暴力、破坏、恐吓等手段，制造社会恐慌、危害公共安全、侵犯人身财产，或者胁迫国家机关、国际组织，以实现其政治、意识形态等目的的主张和行为。[5]渉恐信息包含范围很广，若要进行网络涉恐信息识别，挖掘和过滤网络涉恐信息，必须对其进行明确的辨识。但是，现实中很多情况下很难对网络涉恐信息与网络谣言、网络上的虚假信息做出区别。如果按照《中华人民共和国反恐怖主义法》来看，一些造成社会恐慌的信息需要被定义为网络涉恐信息。可是，在识别这些信息时会发现，有很多对近期公共事件进行造谣造成公众社会恐慌的谣言也包含其中，制造这些谣言的人也并不是恐怖分子，很大一部人仅仅想博取大众的眼球。网络上也有许多开玩笑的虚假渉恐言论涉及到了许多渉恐的敏感词汇，如果将这些信息挖掘出来，根本对反恐工作毫无作用，往往会造成资源的浪费，而如果一味地过滤这种不带关键词的信息或只筛选带有关键词的信息，也很可能会遗漏真正的涉恐信息。
        此外，恐怖分子还会进行专门的培训，锻炼自己的反侦察能力。比如，“ISIS”组织内部有一本“网络安全行为手册”，专门指导组织成员保持通信和定位数据的隐蔽性，并且还教导成员如何避免泄露位置信息[6]。
        （三）网络涉恐信息类别多
        一是具有极端煽动性的文字。在互联网上发表文章言论更加自由。恐怖分子从一开始在各类论坛上发表极端煽动性言论到现在拥有自己的网站与发声平台，他们的领袖人物通过文字这一简单载体宣传带有政治目的的极端思想。而且成本低廉、传播迅速、影响巨大。二是暴力恐怖的图片、语音或视频动画。虽然制作这些图片或视频时间成本或技术成本都更高，但在恐怖组织看来，这些产品产生的强烈的视觉冲击效果和震撼效果是无
        可比拟的。近年来，恐怖组织注意招募善于视频制作的人员，其暴恐音视频的画面效果更加震撼。越来越多的涉恐图片和影音视频冲击着互联网环境。三是隐匿于网络的交易记录。恐怖组织存在离不开资金的支持。而这些资金的流动的流动痕迹具有隐蔽性，一些洗钱机构、游戏平台均可能存在涉恐信息。由于网络涉恐信息类别众多，很多涉恐信息都隐藏在这些错综复杂的载体之中，单一的技术无法面面俱到进行有效识别，这也给反恐工作带来一个难题。[7]
        三、大数据背景下新型网络渉恐舆情监控系统的应用实践
        鉴于网络涉恐信息种类繁多、难以有效识别的现状，各国政府对这些敏感信息进行了广泛关注并进行了深入研究。但是随着大数据时代的到来，数量庞大的渉恐信息隐匿在网络中，传统人工搜索或网络识别技术与软件已经难以应对这种局面。为了提高涉恐信息识别的效率与准确率，利用人工智能的特性，通过社交平台对涉恐信息进行识别、分析、预警，在文本识别、语音识别、图像影像识别等方面寻求进一步突破，为有关部门利用大数据、人工智能等技术在互联网中实施反恐提供了有效支持。
        S市于2020年初应用的新型网络渉恐舆情监控系统以互联网虚拟空间为信息源，广泛采集境内外新闻媒体、社交平台、论坛等信息，在此基础上，通过互联网开源情报分析方法，对境内外网络空间针对S市某公共场所的渉恐态势进行感知，并进行深度研判分析，对潜在的风险进行预警。具体反恐舆情分析预警流程如图1所示，半年多以来，累计采集了众多有效涉恐文字、图片等各类网络信息，取得了良好的反恐预警成效。对比以往的渉恐舆情监控系统，新型网络渉恐舆情监控系统主要有以下几方面优势：

                       图1 反恐舆情分析预警流程图
        （一）海量数据采集实时高效
        该网络渉恐舆情监控系统数据采集从互联网获取广泛与全面的多语种、多模态反恐数据，数据分类处理实现多语种、多模态反恐数据抽取、转换、集成、融合、数据索引、数据增删改、数据检索、并发访问、负载均衡和并行处理等数据服务。同时对中文、英文、维语等多个语种的相关信息完成数据采集与基本分析。在数据化反恐新模式中，数据成为反恐核心元素，该新型网络渉恐舆情监控系统采用以反恐情报线索形成局部连接结构，再采用局部扩展优化算法逐步扩展虚拟社区结构，最终完成对特定人群的定位，同时开发出开发有效的基于网络“增量”数据的动态社交网络虚拟社区发现方法与技术，通过信息化手段在境外网络平台上实时收集大量相关数据，为渉恐舆情分析打下坚实基础。
        （二）渉恐数据识别精准有效
        针对恐怖组织在进行网络恐怖活动、传播恐怖主义信息时往往会进行伪装，通过高科技手段隐藏踪迹、逃避打击，他们在涉及到一些敏感词汇、关键词汇时会针对性回避。由此一来，这些仍然以特殊关键词语或者相关特征作为重点识别对象的算法，在识别这些具有伪装性和隐蔽性的信息时，准确率就会大打折扣，难以及时有效地控制涉恐信息的传播扩散，针对此类问题，S市新型网络渉恐舆情监控系统的海量数据分析挖掘从网络舆情监测分析、疑似渉恐线索感知等方面方面对多源、多语言、多模态渉恐数据进行深度挖掘，采用文本语义分析方法、主题聚焦爬虫、人工智能技术、图像局部轮廓信息识别方法、人脸识别技术等方法对相关渉恐文本、图片及视频等信息进行精准识别，全方位提升抓取数据的有效性。
        （三）渉恐信息分类展示清晰明确
        基于反恐大数据统计的数据实时采集与处理技术，可以帮助有关部门及时发现系统中反映的异常信息或行为，并通过应用规则关联、统计关联等分析方法，建立科学的分析模型，深度分析涉恐因素并提升识别准确度，在此基础上，对潜在的风险因素进行发掘、排查、比对、判断，并形成定性或定量的描述。S市新型网络渉恐舆情监控系统可以在渉恐信息进行精准识别的基础上对渉恐信息进行智能分类和图像化展示，同时从监测数据源中发现热点事件和群体关注焦点，并从热点中进行实体抽取，主要包括人物、组织、地点、时间。根据抽取的实体人物、组织，与S市某公共场所相关的实体进行对比分析，从中发现与S市某公共场所相关联的渉恐信息，运用多种大数据算法与分析方法让境内外网络空间中渉恐信息无所遁形，减少人为造成的信息分析失误。
        （四）渉恐信息分析报告科学研判
        S市新型网络渉恐舆情监控系统整合互联网信息智能处理技术，通过对互联网海量信息主题检测、专题聚焦、专题追踪，实现网络舆情监控，智能形成简报、报告、图表等分析结果。在最短时间内发现潜在风险并预警，智能预判后续发声恐怖事件的可能，该系统可以帮助反恐支队的重点监测目标活动信息进行发现与推送，从而对政府工作提供强大的技术支撑。
        （五）形成一套从“数据采集—分类处理—数据挖掘—分析预警—风险干预”的全流程服务模式
        该网络渉恐舆情监控系统针对境外网站渉恐信息多杂乱等问题，从源头开始监控，运用大数据、先进算法、人工智能等技术手段，换被动为主动，扩大数据抓取的信息源，主动发现境内反恐敌情热点，进行智能风险感知与与预判，形成一套从“数据采集—分类处理—数据挖掘—分析预警—风险干预”的全流程服务模式与人工监控方式相比，该渉恐舆情监控系统具有监控范围广、发现速度快、预警方式多样、研判分析深入直观等优势，初步满足了现阶段对于S市某公共场所反恐工作的需要。
        四、结束语
        综上所述，随着科技的飞速发展和对于大数据及人工智能的深入研究，近年来利用大数据进行网络涉恐信息识别取得了较好的成绩。大数据的应用与反恐模式的新变化将直接引起反恐态势由被动向主动的转变，为相关国家机关节省了大量的人力物力，提高了涉恐信息识别的准确率，监控了大量的境外涉恐文章、账号，最大限度地从源头上遏制了恐怖主义的蔓延，进一步打击了恐怖分子的嚣张气焰。通过对涉恐信息的识别，相关部门可以提早发现恐怖组织的蛛丝马迹，进而予以预防并采取果断行动。但是，我们仍然要保持清醒的意识，恐怖组织同样也在进步与发展，他们也会进行系统更新，采取更先进的手段，实施更加隐蔽的暴恐活动。只有不停地进行科技研发，整合资源，完善系统，才能在反恐工作中持续保持主动地位，打赢没有硝烟的网络反恐战争。
        注释：
        [1]10•28暴力恐怖袭击案.百度百科https://baike.baidu.com/item/10%C2%B728%E6%9A%B4%E5%8A%9B%E6%81%90%E6%80%96%E8%A2%AD%E5%87%BB%E6%A1%88/12022667?fr=aladdin
        [2]“基地”组织阿拉伯半岛分支认领《查理周刊》袭击.澎湃新闻https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1294286
        [3]美国纽约曼哈顿卡车撞人嫌犯将被起诉或面临死刑.新浪新闻http://mil.news.sina.com.cn/2017-11-23/doc-ifypapmz4090567.shtml
        [4]周展．文明冲突、恐怖主义与宗教关系［Ｍ］.北京：东方出版社，2009；42
        [5]王政勋，徐丹丹．恐怖主义的概念分析［J］．法律科学（西北政法大学学报），2016，34(（5） : 59 － 68．
        [6]ISIS 有一本网络操作安全手册教他们逃避追踪［N/ OL］. ( 2015－11－22) ［2019－05－10］．腾讯科技，http: / /tech.qq.com/a /20151122 /007461. htm
        [7]周晋光，赵丽娟，周正，何卓浩.大数据背景下网络涉恐信息识别算法应用探析［J］.湖北警官学院学报，2019，35（8）：55-60