2025年大学公安情报学专业题库—— 公安情报学发展方向.docxVIP

2025年大学公安情报学专业题库——公安情报学发展方向

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、请解释以下名词：

1.情报需求驱动

2.认知情报

3.情报大数据

4.人工智能赋能的情报分析

5.跨域情报合作

二、简述大数据技术对公安情报收集与分析带来的主要变革。

三、分析人工智能（特别是机器学习）在提升公安情报预测预警能力方面潜力的同时，可能引发的伦理与法律挑战。

四、结合当前国际安全形势，论述网络恐怖主义情报应对面临的主要挑战及应对思路。

五、阐述情报资源共享在提升公安机关整体作战效能方面的重要意义，并分析当前制约情报资源共享的主要障碍。

六、就“公安情报学未来的发展方向应更侧重于技术驱动还是需求驱动”这一议题，提出你的观点并展开论述。

七、设想未来五年，你认为公安情报工作在技术应用方面最可能出现哪些颠覆性变化，并说明理由。

八、结合情报工作实践，谈谈如何构建一个既高效又能保障公民隐私权的公安情报信息系统。

试卷答案

一、名词解释

1.情报需求驱动：指情报活动以满足特定用户（如决策者、一线民警）的情报需求为出发点和归宿，贯穿情报收集、处理、分析、服务的全过程。其核心在于精准识别、理解和响应情报需求，从而实现情报价值的最大化。

**解析思路：*考察对情报工作基本逻辑的理解。强调情报活动的目的性和用户导向，区别于简单的信息收集。

2.认知情报：侧重于利用心理学、认知科学原理和方法，研究情报用户的认知过程（如信息获取、处理、记忆、判断、决策等），旨在优化情报产品的呈现方式、提升情报用户对情报的理解和吸收效率，或者通过分析对手的认知模式来预测其行为。

**解析思路：*考察对情报学前沿交叉领域知识的掌握。强调其跨学科属性和关注点在于人的认知层面。

3.情报大数据：指在公安情报工作中涉及的海量、高增长、多样化的结构化与非结构化情报相关数据。其处理和分析不仅需要传统数据库技术，更需要运用大数据技术（如分布式计算、数据挖掘、机器学习）来发现隐藏的模式、关联和趋势，以支持情报研判。

**解析思路：*考察对大数据概念在情报领域的具体应用的理解。强调数据的“海量”特性和处理分析所需的技术手段。

4.人工智能赋能的情报分析：指利用人工智能技术（特别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）辅助或增强人类情报分析员的各项能力，包括自动化处理海量情报、识别关键信息、发现复杂模式、生成分析报告、进行风险评估等，旨在提高情报分析的效率、深度和准确性。

**解析思路：*考察对AI技术在情报分析中作用的理解。强调AI是“辅助”和“增强”人类分析师，而非完全取代。

5.跨域情报合作：指不同国家、地区或机构（包括不同警种、不同部门、甚至国际组织）之间，为了共同的情报目标而进行的情报交流、共享、协调与合作活动。其目的是整合分散的情报资源，打破情报壁垒，形成情报合力。

**解析思路：*考察对情报合作基本概念的理解。强调合作的主体多元性和目标一致性。

二、简述大数据技术对公安情报收集与分析带来的主要变革。

大数据技术使得公安情报工作在收集与分析环节发生了深刻变革：

1.收集范围空前拓展：从传统的有限来源向海量、多源、异构的数据（如网络数据、社交媒体数据、物联网数据、视频监控数据等）拓展，实现了对社会活动更全面的感知。

2.收集方式实时化、自动化：利用大数据技术可以实现对海量数据的实时采集、清洗和初步处理，提高收集效率，及时发现异常线索。

3.分析手段智能化、深度化：大数据分析技术（如关联规则挖掘、聚类分析、分类预测）能够从海量数据中自动发现隐藏的关联、模式和趋势，进行预测预警，提升分析的深度和广度。

4.分析对象从“点”到“面”：能够对个体行为进行更精细的刻画，同时也能对群体行为、社会动态进行宏观分析，实现从微观到宏观的跨越。

5.决策支持更精准、及时：基于大数据分析的情报产品能够为决策者提供更全面、客观、及时的信息支撑，提高决策的科学性和预见性。

6.挑战与要求：也对情报人员的分析能力、技术素养提出了更高要求，并带来了数据隐私、安全、伦理等新的挑战。

**解析思路：*考察对大数据技术核心特征（Volume,Velocity,Variety等）在情报工作中具体应用的把握。要求分点阐述，覆盖收集范围、方式、分析手段、分析对象、决策支持等方面，并提及挑战。

三、分析人工智能（特别是机器学习）在提升公安情报预测预警能力方面潜力的同时，可能引发的伦理与法律挑战。

1.海量数据处理与模式识别：能够快速处理和分析海量复杂情报数