应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 结构化数据和非结构化数据。 知识库层：为应急管理业务应用智能化提供知 识服务，主要存储管理法律法规、典型案例、应急预 案、方法和模型等应急知识。 业务应用层：覆盖应急管理全过程，包括监测预 警、社会动员、监管执法、救援处置等应急管理全场 景应用。 决策指挥层：为所有应急管理业务辅助决策。 2.1 辅助决策功能薄弱 决策指挥层的辅助决策功能相对比较薄弱，尤 其是在重大及以上级别的突发事件非常态业务的临 图2 应急管理系统架构图 2.3 环境适应性挑战 应急管理实践需要应对自然环境、政治经济环 境、社会文化环境以及技术环境等多个方面带来的 对公共安全的威胁和挑战。当前系统缺乏适应外部 环境变化的能力，特别是在监测预警和救援处置应 用中，当面临新的、未知风险时，当处于复杂多变的 灾害（难）情境时，现有的业务系统往往表现不佳， 无法快速识别并积极应对潜在的风险和应急需求。 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题

22:00-6:00）的系统操作记录 2. 机器学习动态检测 采用 LSTM-GAN 混合模型处理时序数据，识别以下异常模 式： 3. 风险分级处理机制 根据置信度分级处置，关键阈值设置如下： 风险等级 评分区间 响应方式 处置时限 紧急 0.9-1.0 自动冻结+审计师弹窗提 醒 15 分钟 高 0.8-0.9 生成核查清单推送负责人 4 小时 中 0.7-0.8 纳入周期性复核队列 智能根因分析 当检测到应收账款周转率同比下降 30%时，智能体自动执行 以下诊断流程： 系统支持风险热力图可视化，按区域/业务单元展示风险浓度 分布，并推送三类预警信号：红色（需 24 小时内处置）、黄色 （周度跟踪）、蓝色（持续观察）。对于重大风险事项，自动生成 包含应对建议的评估报告模板，包括但不限于：扩大抽样范围、启 动专项审计、建议内控整改等具体措施。所有预警记录均通过区块 链存证，确保审计轨迹不可篡改。 应收账款周转率同比下降超 30%时触发橙色预警 o 同一 IP 地址在非工作时间多次访问核心数据库时生成安 全事件 o 供应商集中度超过 60%时启动供应链风险评估 3. 响应处置层实行分级预警机制，对应措施如下： 风险等级 响应时效 处置方式 一级 15 分钟 内 自动冻结相关账户+邮件通知决策 层 二级 2 小时内 生成专项检查清单+分配审计小组 三级 24 小时 内 标记待观察+下周例会审议

见》指出，保险业应提高数智化水平。加快数字化转型，加大资源投入，提升经营管理效率。 鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。加强网络安 全防护和数据安全管理，提升突发事件应急处置和灾备水平。依法依规维护数据资产权益。 最近一年，大模型技术在各行各业的应用情况呈现出蓬勃发展的态势，为多个领域带 来了深刻的变革和显著的效益。 2.2.1.2 地方与行业政策 生成式AI （5）建立AI安全风险威胁信息共享与应急处置机制。针对保险行业大模型技术在软硬 件产品、服务等方面可能存在的安全漏洞、缺陷、风险威胁及安全事件等动向，应持续进行 4.1 综合治理措施 �� 4.2 训练数据 4.2.1 安全风险 跟踪分析与监测。协调相关研发者、服务提供者建立风险威胁信息通报与共享机制，及时 共享安全风险信息。同时，构建完善的人工智能安全事件应急处置机制，制定详细的应急 预 预案并定期开展应急演练活动。通过快速响应与有效处置各类AI安全威胁与事件，确保保 险行业人工智能技术的安全稳定运行。 （1）训练数据的违规采集与应用。在大模型训练数据的获取及服务交互过程中，存在 未经客户同意而收集、不当使用数据和个人信息的风险，这可能导致客户隐私泄露和数据 安全问题。 （2）训练数据标注不规范。在数据标注环节，标注规则的不完善、标注人员专业技能的 不足以及标注错误等问题

事件预测与预警：通过历史数据的学习与分析，AI 可以精准 预测潜在的安全风险，并及时发出预警信息。 3. 高效调度与响应：在突发事件发生时，AI 能够帮助指挥中心 快速调度资源，制定响应策略，提高处置效率。 4. 数据整合与共享：通过构建视频数据平台，整合各类监控资 源，为决策提供依据，促进信息共享。 这些措施不仅能够有效预防和减少安全事故的发生，还能够增 强公众对安全管理的信任感，有助于构建一个安全、和谐的社会环 系统能够实时检测异常行为，例如人群聚集、打斗或异常奔跑等情 况，并通过对视频数据的智能分析，自动生成警报，及时通知相关 部门进行处理。实施后的统计数据显示，盗窃案件的发生率下降了 30%，并显著提高了警方处置突发事件的响应速度。 第二个案例涉及到大型活动的安全管理。为了确保群众活动的 顺利进行，相关部门引入了 AI 视频分析技术，对活动现场进行实 时监控。通过对参会人员的行为识别，系统能够快速识别出不法分 索使用差分隐私、加密技术等方法，确保在智能分析的过程中，个 人信息得以保护，而不会被非法获取。 最后，综合应急响应系统的构建也是未来的重要方向。通过将 视频智能挖掘技术与应急响应机制相结合，可以实现更加高效的事 件处置。比如，在发生火灾、自然灾害等突发事件时，系统可以自 动识别事件并快速报警，同时为应急人员提供实时监控画面和预案 信息，提高响应速度和处理效果。 通过以上各个方向的深入探索与实施，AI 大模型视频智能挖掘

保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。建议采用增量备份与全 量备份相结合的策略，每天进行增量备份，每周进行全量备份，备 份数据应存储在不同地理位置的安全存储设施中。为应对突发情 况，系统还需制定应急响应计划，明确各类安全事件的处置流程， 确保在发生安全事件时能够迅速响应并最小化损失。  数据传输与存储加密：AES-256 加密算法，TLS 1.3 协议  用户身份验证：多因素认证（MFA），包括密码、生物识别 和一次性验证码（OTP）  安全漏洞扫描与渗透测试：定期进行漏洞扫描和渗透测试，及 时修复漏洞  数据备份与恢复：增量备份与全量备份相结合，备份数据异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 流程 为确保系统的长期安全性，还需定期对安全策略进行评估和更 新，使其能够应对不断变化的安全威胁。此外，应对系统操作人员 进行定期的安全培训，提高其安全意识和应对能力，进一步降低人 为因  实施严格的权限管理，遵循最小权限原则，确保用户只能访问 其所需的资源，防止权限滥用或越权操作。  建立安全事件响应机制，制定详细的应急预案，确保在发生安 全事件时能够迅速定位问题并进行有效处置。 此外，系统应具备日志记录和监控功能，详细记录所有用户操 作和系统事件，便于事后审计和追溯。通过实时监控系统状态和日 志分析，能够及时发现异常行为并采取相应措施。最后，定期进行 安全培训和

在报警系统的构建中，要确保信息传递的及时性与准确性。可 以通过短信、邮件、电话等多种方式将警报信息发送给相关人员， 确保快速响应与处理。同时，系统应与调度中心、应急管理部门的 相关系统联动，实现信息的互通，便于制定应急预案，提升处置效 率。 最后，为了确保实时监测与报警机制的长效运行，应定期进行 系统测试和优化，确保软件算法随环境和技术的发展持续升级。此 方案结合了智能化的监控与高效的响应机制，能够切实保障铁路的 安全运行。 包括信息收集、现场评估、应急资源调配、现场处置及后续恢 复等措施。响应程序应当明确时间节点，确保各项措施的 timely 性。 5. 资源准备与保障：根据不同应急级别，提前储备所需的应急物 资和设备，如应急指挥车、救援工具、通讯设备等，确保应急 物资的完好和可用性。 6. 人员培训与演练：定期组织应急演练，提升应急团队的协调能 力和响应速度。同时，针对全体员工开展风险意识和应急处置 技能的培训，提高整体应对能力。

存资源，确保训练过程的高效性。 故障排查与修复是系统维护的核心任务之一。建立详细的故障 处理流程，包括故障记录、分析、定位、修复以及事后总结。通过 定期演练，提高技术团队对紧急事件的响应速度和处置能力。此 外，建议建立完善的备份机制，定期备份知识库数据和大模型训练 参数，确保在故障发生时能够快速恢复系统运行。 安全性管理是系统维护不可忽视的环节。需定期进行安全漏洞 扫描，及时修复已知