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 BERT 到 GPT [1-2]， 这些模型通过深度学习和海量数据训练，不仅推动了 自然语言处理技术的边界，也正在改变知识获取和创 新的模式，将对应急管理体系发展、能力要求以及实 践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 龚 晶 1 黄 欢 2，* （1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院，广州 510632；2. 暨南大学 党委政治保卫部/人民武装部，广州 510632） Applications of Large Language

2 应对方案与预案................................................................................163 9.2.1 应急预案制定...........................................................................165 9.2.2 风险监测与调整机制 效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先，现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统，这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共 享，信息传递的时效性和准确性都难以保证。这种低效的信息流转 不仅增加了管理成本，还可能因信息滞后性而导致决策失误。 其次，针对突发事件的应急响应能力不足也是现有管理模式的 理模式的 一大短板。在事故发生时，相关数据的采集和处理通常需要耗费较 长时间，这使得应急措施的实施不够迅速，从而增加了事故对安全 的影响。根据不完全统计，过去几年中，由于信息响应延误而造成 的安全隐患占总事故的约 30%。 再者，传统铁路管理模式在日常监控和维护方面的自动化水平 相对较低。比如，线路监测、桥梁健康、隧道状况等依赖于定期人 工检查，缺乏实时监控手段。这种管理方式带来了不可避免的风

析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 术的进步与不断演化，定期对模型进行更新与迭代，保持其高效性 隐患。 3. 采用多重身份验证机制，确保用户身份的真实性。 最后，系统在发生故障或遭受攻击时，必须具备快速恢复能 力。这要求系统建立完善的备份和恢复机制，定期备份关键数据， 并制定详细的应急响应方案，以保障系统在出现异常情况后的持续 运行和数据恢复。 通过上述措施的实施，可以显著提升公共安全应用中 AI 大模 型视频智能挖掘系统的安全性，确保系统的可靠性和用户的信任 度。 综 频，还包括用户 的评论、位置标签等，有助于分析事件的性质和影响。 3. 无人机和卫星影像：无人机可以提供特定区域的高分辨率视频 和图像，尤其在大型事件或自然灾害中。这些数据可以为事件 分析和应急响应提供重要支持。卫星影像则适合于大范围事件 的监控与评估。 4. 传感器数据：包括地震传感器、火灾探测器等传感器反馈的数 据，这些数据可以与视频数据结合进行多模态分析，提升事件 识别的准确性。

...........................................................................................69 7.4 应急响应.............................................................................................70 8 复 测试，确保在灾难发生时能够迅速恢复业务。同时，实施数据生命 周期管理，定期对过期数据进行清理，减少数据泄露的风险。 为了应对潜在的数据泄露事件，建立数据泄露应急响应机制。 包括实时监控数据访问行为，一旦发现异常立即启动应急预案。预 案中应包括数据隔离、原因分析、修复措施和后续改进等内容，确 保在数据泄露事件发生时能够迅速有效地应对。 最后，定期进行数据安全审计和风险评估。通过第三方安全机 间、推理时间、错误信息等关键数据，并定期进行备份以防止数据 丢失。 为了确保模型部署的顺利进行，建议定期组织培训和演练，使 相关技术人员熟悉整个部署流程和应急处理方案。培训内容应包括 模型的基本原理、部署步骤、故障排除等，演练则应模拟实际部署 过程中可能出现的各种场景，以提高团队的应急处理能力。通过以 上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的成功部署和稳 定运行。 6. 系统集成 在将 Deepseek

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 日志审计与异常行为检测：实时监控并记录用户操作，检测异 常行为  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 门禁控制的机房内，并配备不间断电源（UPS）和备用发电机，确 保设备在断电情况下仍能正常运行。 此外，系统应定期进行安全评估和漏洞扫描，及时发现并修复 潜在的安全隐患。安全团队应制定详细的应急预案，确保在发生安 全事件时能够迅速响应和处理。 为了进一步提升系统的安全性，可以考虑引入人工智能技术进 行威胁检测和防御。通过机器学习算法分析系统日志和网络流量， 自动识别异常行为，并采取相应的防御措施。

每月对日志进行全面分析，识别潜在的性能瓶颈或 安全隐患。 - 每季度对硬件设备进行检查和更新，确保基础设施的 可靠性。 此外，需制定应急预案，明确不同级别故障的响应流程。例 如，对于一般性能问题，可由一线运维人员直接处理；对于严重影 响业务的核心故障，需立即启动多部门协作机制，确保问题在最短 时间内解决。应急预案应定期演练，确保团队成员熟悉流程。 对于服务的更新和优化，建议采用蓝绿部署或金丝雀发布策 略，以降低 提前规划外部资源获取渠道，确保在资源不足时能够及 时补充。  外部环境风险： 1. 密切关注政策法规变化，确保项目符合相关法律法规要 求； 2. 建立与外部合作伙伴的沟通机制，及时获取外部环境变 化信息； 3. 制定应急预案，确保在外部环境发生重大变化时能够迅 速调整项目方向。 最后，团队应定期进行风险复盘，总结风险管理的经验和教 训，不断完善风险管理机制。通过以上措施，可以有效降低项目风 险，确保知识库数据处理及 为了更系统地管理数据风险，可以建立以下风险管理框架：  数据质量监控：通过设定的指标和阈值，实时监控数据质量， 如数据完整性、准确性和一致性等。  安全事件响应：制定并定期更新数据安全事件应急响应计划， 确保在发生安全事件时能够迅速有效地应对。  合规性检查清单：创建合规性检查清单，确保所有数据处理活 动均符合相关法律和标准要求。  数据风险管理团队：组建专门的数据风险管理团队，负责日常

11.2 模型偏差与错误处理......................................................................104 11.3 系统故障应急计划..........................................................................106 11.4 持续优化与更新...... 进行安全培训，提高他们的安全意识和应对能力。 最后，为应对可能出现的其他不可预见的风险，建议建立灵活 的风险应对机制。这包括：  设立专门的风险管理团队，负责风险的识别、评估和应对。  制定应急响应计划，明确在不同风险情况下的应对措施和责任 分配。  定期进行风险评估和回顾，根据项目进展和外部环境的变化， 及时调整风险管理策略。 通过这些综合性的风险管理与应对措施，可以有效降低 在响应数据安全事件方面，企业应制定详细的数据泄露应急预 案。该预案应包括以下内容： 1. 立即隔离受影响的系统，防止进 一步的数据泄露； 2. 通知相关的监管机构和受影响用户，确保信 息的透明性； 3. 启动内部调查，查明泄露原因并采取补救措施； 4. 通过法律手段追究相关责任人的责任。 为了增强数据安全意识，企业应定期对员工进行数据安全培训， 内容涵盖数据保护法规、安全操作流程以及应急响应措施。通过提 高

运维支持。为了应对这一挑 战，保险公司可以采取以下策略：一是合理规划技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在保险行业的初步应用已显现出效率提升、客户体验优化及风险管理能 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 （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 预案并定期

产环境中使用 的数据不会泄露敏感信息。 定期进行安全审计和漏洞扫描是确保系统安全的重要措施。通 过自动化工具和人工审查相结合的方式，定期评估系统的安全性， 并及时修复发现的漏洞。同时，应建立应急响应机制，制定详细的 安全事件处理流程，确保在发生数据泄露或其他安全事件时能够快 速响应，最大限度地减少损失。 此外，数据的备份和恢复策略也是数据安全的重要组成部分。 应采用多地域、多副本的备份方式，确保数据在发生自然灾害或硬 潜在的隐 私风险，并采取相应的缓解措施。 为确保隐私保护措施的有效性，我们建立了隐私保护团队，负 责日常的隐私监控、合规检查以及员工隐私培训。员工培训内容包 括数据保护法规、隐私最佳实践以及应急响应流程，确保每位员工 都能在日常工作中贯彻隐私保护原则。同时，我们与第三方安全机 构合作，定期进行隐私保护审计和渗透测试，及时发现并修复潜在 的安全漏洞。 最后，我们为用户提供了透明的隐私政策，明确告知其数据的 结果和发现的问题。开发团队根据测试报告进行问题修复，并在修 复完成后进行回归测试，确保问题已被解决且未引入新的问题。 在验收通过后，系统将正式上线，进入生产环境。为了确保系 统上线后的稳定运行，建议制定详细的上线计划和应急预案，包括 数据迁移、用户培训、系统监控等环节。同时，建立持续改进机 制，定期收集用户反馈，进行系统优化和功能迭代，以不断提升系 统的业务价值。 12. 持续改进与维护 为确保商务 AI

定期邀请法律顾问参与技术审查，确保新技术符合最新法律要 求。  加强与监管机构的沟通，及时获取行业规范与政策信息。 系统应急预案与故障管理：  建立系统故障响应机制，确保一旦发生技术故障能够迅速恢复 系统运行。  制定医疗事件应急处理预案，明确各方责任与流程。  定期进行应急演练，提高医务人员对故障情况的处理能力。 通过以上措施，可以有效降低在 AI 生成式大模型医疗场景应 用中的风险 为更好地管理操作风险，可采用以下措施：  建立风险监测和报告机制，确保对于重要风险的及时反馈和响 应。  定期组织培训，让医生和医疗工作人员了解 AI 系统的使用方 法及其潜在风险。  开发应急预案，对可能出现的操作风险进行预判，制定相应的 应急响应措施。 在实际应用中，我们可利用下表来总结主要风险及其应对策 略： 风险类型 风险描述 应对策略 数据处理风 险 数据质量不佳，导致决策失误 定期数据审查与清洗，设定数据标准