项目编号： 智慧政务城市治理接入 DeepSeek 模型 高效处置事件可行性 设 计 方 案 目录 1. 引言......................................................................................................................................... .........................................................................................13 2.2 现有事件处置方法的局限性........................................................................................... .......47 5. 高效事件处置流程设计.....................................................................................................................................................49 5.1 事件监测与识别............

策略应用 启用查杀 告警通知 合规部门 安全运维人员 事件回溯 排查验证 事件目录 事件联动编排 Syslog 告警和事件 1 2 3 4 SIEM 进一步的分析 预置自动处理事件和安全操作的适配 支持主流事件接口 , 事件约束 , 数十 种安全产品的联动 安全指标跨历史数据关联及分析 自动发现安全指标（ IOC ） 事件处理的 SLA 跟踪和指标衡 量 证据收集和归档 符合监管及合规需求 符合监管及合规需求 实时协助和流程转移 实时交互和专业工具 所有的调查动作自动生成文档 实时交互分析 安全事件管理 安全场景式自动化 综合威胁管理 CASK 自动化安全运维平台 事件驱动 安全运维中心 API 安全运维中心 基础架构 数据湖 , SIEM 自动化编排 分析 事件告警 动作执行 CASK 标准 化 过 滤 路 由 适配 器 PARSER S 连接 确定的行为 待定的行为 事件驱动架 构 安全运维人员互动 确定的场景事件 待定的事件 事件 代理 事件分类账 E H E H E H E H E H E H EH = Event Handler 事件处理程序 事件驱动的安全自动联动 防火墙阻断 终端防护隔离 邮件网关拦截 SIEM 分析 威胁情报匹配 安全专家响应 安全事件发生 事件 - 响应 - 通知 -

突发公共事件新挑战：复合化、叠加化、连锁化 应急响应新常态：多源数据、异构系统、体制机制、情报响应 应急指挥新要求新趋势：结构化、网络化、可视化、现场化、透明化、融合化、智能化 公共安全--城市运行--综合防灾--应急指挥--透明、智慧监管需求 自然灾害损失严重 事故灾难监管困难 综合社会安全重中之重 公共卫生危害巨大 次生耦合复杂 突发公共安全事件分类 大类 自然灾害 事故灾难 公共卫生事件 公共卫生事件 社会安全事件 1 水旱灾害 煤矿事故 传染病事件 群体性事件 2 气象灾害 金属与非金属矿山事故 食品药品安全事件 刑事案件 3 地震灾害 建筑业事故 群体性中毒、感染事件 金融突发事件 4 地质灾害 危险化学品事故 病原微生物、菌毒株事件 影响社会稳定的突发事件 5 海洋灾害 烟花爆竹和民用爆炸物事故 动物疫情事件 恐怖袭击事件 6 生物灾害 其他工矿商贸事故 群体性不明原因疾病 群体性不明原因疾病 涉外事件 7 森林草原火灾 火灾事故 其它严重影响公共健康和卫生安全事件 信息安全事件 8 道路交通事故 其它社会安全突发事件 9 水上交通事故 10 铁路交通事故 11 城市轨道交通事故 12 民用航空器事故 13 特种设备事故 14 基础设施和公用设施事故 15 环境污染和生态破坏事件 16 农业机械事故 17 踩踏事故 18 核与辐射事故 19 其他事故灾难

隐患，提升自然灾害防治、生产安全事故预防和应急管理能力提供有力支撑，切 实保护人员群众生命财产安全和国家安全，”特下发《地方应急管理信息化实施指 南》。 实施指南特别指出应急指挥信息系统建设，需包括“突发事件接报、值班值守、 预案管理、协同会商、指挥调度、救援资源等主要业务功能”。 多系统融合 一体化应用 场景化驱动 智能化调度 灵活分级组网 多方协同指挥 全新产品形态 与交互设计 可视化 台。 常态 非常态 事件接报、初步研判、启动预案、事件处置、任务跟踪 事后评估 消防巡检、智能监控 智能分析、智能预警 救援培训、日常监管 贯穿全过程：融合通信保障 & 应急值守 & 指挥救援 & 风险指数 & 综合保障 & 培训演练 智能化的警情分析、警情调派、警情分析、评估预判、 线路规划、救援力量跟踪、救援沙盘推演 事件处置救援闭环 应急业务管理闭环 预案管理 培训演练 值班管理 战备执勤 事件接报 物资管理 队伍管理 应急案例 专家管理 总体预案 专项预案 现场处置方案 桌面推演 案例库 预案可视化 非 常 态 事件接报 接处警 市大数据平台 处置与指挥 联动指挥 趋势研判 事件跟踪 应急会商 资源调度 救援队伍 专家、医疗 应急物资 车辆 地理信息 事件定位 资源定位 周边情况 队伍定位

小屏 大屏 中屏 一图全面感知 一键全局决策 一网事件协同 一体联动指挥 4 个场景 （业务驱动） 城市体征全科“体检 公民数据 互联网数据 物联数据 统一调度 指挥中心 数据集成汇 聚中心 5 个中心 （平台驱动） 城市运行 监测中心 事件分拨 处置中心 辅助决策 分析中心 智慧 大脑 机制说明 • 建立数据上报和治理保障机制，确保数据上的来 • 形成专班工作方案，要求委办局主导业务闭环设计 • 制定监测预警、研判分析、联动指挥等相关处置工作 场景化方案 • 智能中枢 • 辅助运营 成功案例 感知与监测 辅助决策 事件协同 联动指挥 多屏协同 感知与监测：构建城市运行体征体系，智能预警 300+ 类问题，并督促闭环 全域感知 全科“体检” 事件协同 考核评估 挑战

.......................................................................................... 37 4.3 事件响应 ................................................................................................ 整的解决方案，未 来技术合作、产品集成、威胁情报共享等生态合作模式将成为主流趋势。 AI 技术深度赋能，应用百场景花齐放。AI 技术正深度渗透并占领安全运营的各个环节，从风险识别、威胁 检测、事件分析、响应到安全管理和报告生成。国内安全厂商积极探索 AI 在不同场景的应用创新，利用大语言 模型（LLM）和 AI Agent 等技术，在智能问答、告警降噪、威胁情报分析、自动化响应、报告生成等方面取得 的应用已在国内多个案例中开展取得显著成效。部分案例实现告 警降噪能力大幅提升（部分案例降噪率>80%）、告警准确率提升（（部分案例提高>80%））、安全事件分析 效率显著提高（部分场景提升>80%）、事件响应时效大幅加强（缩短至分钟级甚至秒级）、数据分类分级能力 显著提升（部分案例识别准确率>90%）、安全事件处理效率大幅提高（部分案例单日工作成果提升数倍）、运 营管理成本下降（部分场景成本节约>50%）。 “大模型+基础

行状况，决策没有精准数据支撑 ，没有大数据 汇聚智能的 AI 指导统一指挥 看不见 情况摸不清，事件顾不及，家底看不全 对城市正在发生的事情或已经发生的事情缺 少一个总体感知，无法把握城市在各个领域， 如安全，经济，应急等态势变化；同时对突 发的事件，无法快速统筹关键信息，如突发 疫情的情况；无法快速和基层各个部门会商。 效率低 信息同步难，办事流程多，审批时间长 广播 welink 住 建 系 统 传真 政 务微 信 基础 设施 城市部件库 法人库 事件库 电子证照库 网格基础库 人口库 IoT 平台 大数据平台 AI 平台 GIS 平台 融合通信平台 视频云平台 运行监测 …… 地理信息库 决策支持 … 事件管理 统 一 指 基础库 综 政 党 … 基层治理应用一体化平台 基础 设施 权力下放 务 一窗受理 服 服务延伸 务 党 建 引 领 组织能力 基层党建 党建分布 运行监测 决策支持 事件管理 指挥调度 数据对接 应用对接 上 级 城 市 建 好 的 基 础 设 施 注：虚线部分基础设施，可以复用上级城市的基础设施，根据需要适当建设。

痛点分析 应急信息化程度低 • 当前各应急管理信息化程度较低 • 应急值守基本没有相应的平台系统支撑，以电话为主。 • 无法准确全面的将突发事件信息准确呈报上级 预测预警能力不足 • 缺少相应的预测预警系统及体系，无法有效的进行事前预防 • 更多的是突发事件发生后进行相关应急处置 系统孤岛严重 • 各相关单位系统基本属于独立建设，缺少数据共享及联动协调 • 应急资源较为分散，缺少统一的监测、预警、值守、调度平台 监控 事件 接报 预防 预警 事件 处置 总结 评估 发现 不足 统一汇聚，全面感知 综合呈现，动态更新 联动协同，统一指挥 评估总结，补齐短板 全局掌控 全面呈现 统一受理 统一指挥 平战结合 联动融合 日常管理：各类资源、数据、监测监控、风险信息统一汇聚和集中处理，强化数据综合分析、统一掌握和预测预警，坚持以防为主，防抗救相结合。 应急管理：应急事件指挥调度 应急管理：应急事件指挥调度和联动处置，涵盖事件受理、人员调度、部门联动、现场救援、事后总结评估全流程。 整体架构 云安全资源 云网络资源 云计算资源 云存储资源 运 营 管 理 体 系 GIS 地理信息 支撑 工作流 引擎 统一身份 认证 统一权限 管控 云计算应用支撑 NB-IoT 系统操作 审计 运 营 维 护 体 系 系统 监控 数据采集 数据治理 数据质量 服务集成 数据存储 数据分析

......................................59 4.3 异常事件检测......................................................................................63 4.3.1 突发事件识别.............................................. ......................................134 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

..................................... 66 4.3 异常事件检测 .................................................................................... 70 4.3.1 突发事件识别 ............................................. .................................... 147 1. 引言 随着社会经济的发展与城市化进程的加速，公共安全问题日趋 复杂化。各种突发事件的频发，如自然灾害、交通事故和公共卫生 事件等，给社会的安全管理带来了巨大的挑战。传统的公共安全监 控手段往往依赖于人工观察和经验判断，难以及时、准确地应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集