高职院校大数据安全预测系统研究

祝捷

【摘要】因为社会、学习等多方面的压力，高职学生存在不少的心理障碍，为了解决学生的心理障碍，本文提出利用大数据技术建立校园安全预测系统，通过建立包括获取行为数据的智能视听、智能大脑判断、数据清洗的安全预测系统，实现用数据监测可能存在心里障碍的学生，尤其有极端心理的学生，从而提升校园的安全性，为学生营造更加安全的学习氛围。

【关键词】大数据;高职院校;安全

一、绪论

信息技术与互联网技术的发展，加速了社会的发展速度，因技术进步带来的福利也随之增多，比如足不出户尽知天下事、居家办公成为一件时尚的事情等，与此同时技术进步也导致整个社会竞争变得更加激烈，带来的社会压力也比以前大很多，学生群体同样也是如此。家长深知竞争的激烈，所以希望自己的孩子具有超强的竞争力，于是在孩子比较小的时候就让他参加各种能力培训，如艺术、语言、技术等培训，使得孩子过早的背上了压力，随着其逐渐长大，承受的压力也越来越大，这种压力的叠加，使得很多学生存在心理障碍，大学生群体因为叠加事业、恋爱等多方面的压力，心理障碍也随之增加，通过对部分大一新生的心理测试及以往病史研究发现，不少学生存在心理障碍，极少数甚至存在自虐和他虐行为，如果心理障碍被理智压制，就不会危害社会与校园，如果压制不住，就极易产生危险他人生命及财产安全，近年来增多的社会安全事件、校园安全事件就是典型体现，所以校园安全不能完全寄托于当事人的理智，还可以通过大数据技术预测，避免极端事件的发生。

二、高职院校大数据安全预测体系建设

学校与社会相比，其环境相对封闭，学生的行为数据更容易获取与预测，之所以更容易获取有如下几个原因。首先、学校有很多丰富经验的教师，经历一届又一届的学生，不同个性学生具有相似性，教育学生数量多，经验自然而然就存在了，因此比较容易掌握学生的心理状况变化;其次，学生在学校的行为数据容易获取，因为其行为轨迹并不复杂，从大方面看，主要地点是教室、宿舍、食堂、运动场、卫生间等几个主要场所，跟踪调研非常便捷;再者，学校的特殊性，使得社会对学校的关注更多，使得校方对校园的安全重视度要高上许多，安全数据积累也比较丰富。高职院校学生数量较本科院校相对较少，搭建大数据安全预测体系难度及阻力也要小一些。

（一）搭建大数据预测系统。系统质量直接决定预测结果的准确性，如果预测不准确，耗时耗力还不得人心，所以模型建设非常重要。模型主要有数据入口、数据清洗、智能大脑、修正反馈、安全设置等5个主要模块组成。数据入口主要是依靠智能视觉、听觉、语音系统等获取数据;数据清洗主要是留下有价值数据，剔除无价值数据;智能大脑就是在有价值数据基础上做出判断，学生现在及未来是否会出现伤己伤人的行为，并提出安全建议;修正反馈是在如果事实与判断不匹配，则进行参数调整，以确保数据准确性，同时利用人工智能技术，让智能大脑自主学习，以进一步提高判断准确性;安全设置主要是通过权限设置，避免学生隐私数据的泄露，或者挪为他用。

（二）获取学生行为数据。学生行为数据除学习成绩、参加学校活动外，其支付数据也是非常重要的数据，在高校使用最多的支付方式是一卡通支付、微信支付和支付宝支付三种主要方式，比如学生在食堂、商超购买食物、热水等，这些数据比较容易获取，难的是从电商企业获取消费数据，电商企业不敢也无动力提供学生消费数据给学校，所以退而求其次从学校快递点获取数，快递点也要服从学校的管理。此外还可以升级学校现有的视频监控系统获取学生行为轨迹数据，如在运动场入口、宿舍入口、教学楼入口安装人脸识别系统，以获得学生在这些场所的数据，以上获得的消费数据及在运动场、校园路等数据一定是为掌握学生在校园的活动频率为基准，而不是掌握学生隐私，所以在方面大数据安全负责人要有高度的认识，避免滥用大数据权利。一般来讲学生在运动场等公共场所出现频率越高，往往意味着他与外界交流的意愿就强，其心理障碍就越小，频率越低，极端情况下载公共场所学生轨迹为0，此时就要引起重视，进行下一阶段的调查。

（三）数据清洗

学生在公共场所数据获取后，必须进行清洗、进行脱敏，以实现数据有效和避免侵犯学生隐私数据。正常情况下，通过数据搜集系统，会搜集到非常多的学生数据，但并不是每种数据都能产生价值，所以要剔除没有价值的数据，那种数据该删除，那种该保留，可以聘请学校的心理专家以及有丰富学生管理经验的教师做出评估，保证数据的价值性及有用性。

（四）结果反馈

数据清洗完成后，通过安全系统预测学生行为，以及行为可能出现的时间，随之通知相应的管理人员，尤其是学生的辅导员和专业教师，密切关注学生的行为，观察其是否有反常行为，随时上报，一方面验证预测系统的准确性，另一方面确保学生本人及周边人的安全。如果上报结果与预测结果不一致，必须调整预测系统参数，提高其准确性，如果差异较小，则扩大安全系统的使用范围，比如用于学校出入口，防止外来伤害势力的进入。

三、结论

社会压力增加，心理问题必然增多，高职学生是社会中的一員，当然不能置身事外。通过搭建大数据安全预测系统，妥善处理隐私问题，那么系统可以及时快速解决学生的心理障碍，不仅能让学生保证自己与他人的安全，而且还能身心愉快投入学习，获得更多的知识和技能，为自己和社会创造更大的价值，形成多方收益的局面。

参考文献：

[1]孙明华，王继勇，董雷，耿肃竹.大数据安全警报.创新世界周刊，2019，（04）.

[2]姚鹏.大数据安全与隐私保护.科技风，2019，（30）.

[3]陈性元，高元照，唐慧林，杜学绘.大数据安全技术研究进展.中国科学（信息科学），2020，（01）.

[4]李艳华.大数据安全技术研究.网络空间安全，2020，（01）.

[5]杜银霞，李红睿.大数据安全与敏感数据保护技术应用实践.科技风，2020，（14）.