恐怖行为

摘要： 4月5日，德国内阁通过了一项《网络执行法》立法草案，并将法案提交给德国联邦议会。依据草案，社交网络平台在接获用户举报后，如果未在24小时内删除“显然违法”的内容，或未在7天内删除包括引导恐怖行为在内的其它违法或侵犯性内容，最高将遭到5000万欧元（3．67亿人民币）的罚款。

摘要： 冷战时代，两极强权直接或间接地压制了地区及国际恐怖主义的滋生漫延。冷战结束后，地区历史遗留问题、现实冲突、民族矛盾等潜在的暴力爆发点得以释放，加上外部强权插手地区事务，企图按照强权“想象中的模式”改造地区的暴力干涉行为，还有不是那么直接的文化渗透，间接地触发了地区恐怖主义活动的爆发，助长了地区政府恐怖行为的滥觞。通过对冷战后中东恐怖主义的类型与特征进行梳理与总结，可以更好地理解中东地区形势。

摘要： 对于恐怖主义犯罪的定义,因各国的见解并不相同,导致对恐怖活动的预防和打击不力,因此,应就如何界定恐怖犯罪的概念达成共识.在界定恐怖主义犯罪概念时应当注意以下几个问题:其一,应当正确认定恐怖行为的实施者;其二,对恐怖行为的鉴别应符合全人类保护人权的观念;其三,界定恐怖行为应认清当代恐怖主义犯罪的共同点;其四,恐怖主义犯罪的定义应体现本国特色.

摘要： 一年前，伊斯兰国在4天之内攻下摩苏尔城，震惊世界；这个恐怖组织提醒了人们，杀死本·拉登或许不是恐怖行为的结束，而仅仅是个开始——战争开始蔓延向世界

摘要： 麦当娜 巨星没落？纵横流行歌坛30年的麦当娜,曾经以叛逆、不羁、性感和出位闻名于世。日前,天后麦当娜6首小样歌曲在互联网上泄出后,新专辑《Rebel Heart》又有14首新歌在网上传播。对此,麦当娜很愤怒,声称：＂这是一种恐怖行为,是艺术强奸＂。然而连麦姐自己都感到吃惊的是,这些歌很快就在36个国家的iTunes榜单上爬上了排行榜榜首的位置。

摘要： “中国反恐信息网”于9月16日正式开通。中国反恐信息网由西北政法大学反恐怖主义研究院创办，旨在向社会提供全面客观的全球恐怖行为动向、国际反恐舆论、国际社会反恐行动与政策法规，以及国内外反恐研究动态等前沿信息。

摘要： 当你在特拉维夫机场，看到安检人员眼也不眨地盯着你时，千万不要感到慌张。这是以色列独创的“可预测乘客过滤法”。以色列路坦安保公司共同首席执行官撒基说，恐怖分子在策划或准备实施恐怖行为时一定会产生细微、预测、可分辨的行为。“任何恐怖分子在面对训练有素的安保人员时，绝无可能完全隐藏这种行为模式。”

摘要： 加拿大 恐怖袭击频发 加拿大首都渥太华10月22日发生针对军人的恐怖袭击,一名在国会山庄前守护加拿大战争纪念碑的士兵被枪击身亡,凶手一度冲击加拿大国会大厦。事件发生10个小时后,加拿大总理哈珀发表电视讲话,认定这起枪击事件为恐怖行为。这是加拿大士兵三天内第二次遭到致命袭击,两次袭击的凶手都与＂伊斯兰国＂有关,令这个素来平静的国家感到震惊。

摘要： 人民生命不容践踏，法律尊严不容亵渎。暴力恐怖犯罪是人类社会的公害。任何一个法治国家、任何一个有良知的人都不会客忍暴力恐怖行为。习近平总书记在第二次中央新疆工作座谈会上明确指出，社会稳定和长治久安是新疆工作的总目标，必须把严厉打击暴力恐怖活动作为当前斗争的重点，高举社会主义法治旗帜，大力提高群防群治预警能力，筑起铜墙铁壁，构建天罗地网。经中央批准，中央政法委、国家反恐工作领导小组决定以新疆为主战场，开展为期一年的严厉打击暴恐活动专项行动，全面加强社会面安全防范工作，全力维护社会安定。

摘要： 本发明提供软件行为模型化装置、软件行为模型化方法、软件行为验证装置以及软件行为验证方法。软件行为模型化装置(100)包括：事件信息取得部(110)，其取得表示在软件的运行中发生的特定事件的事件信息；堆栈信息取得部(120)，其取得在发生特定事件的时刻存储在暂存器中的堆栈信息；模型生成部(130)，其根据包含在堆栈信息中的返回地址存储在暂存器中的存储位置，对返回地址设定得分，并使用存储位置以及得分，对所述特定事件与所述要素之间的关系进行模型化，生成所述软件的行为模型。

摘要： 本发明涉及基于数据挖掘的犯罪特征分析技术领域，涉及犯罪特征分析中的恐怖袭击事件、恐怖组织特征挖掘分析，特别是涉及一种基于恐怖袭击事件特征挖掘的判定恐怖袭击组织方法。该方法包括如下步骤：1)根据已知恐怖袭击事件的属性训练贝叶斯分类器；2)计算未知恐怖袭击事件的相似度；3)选取相似度最大的2个恐怖袭击事件，并假设为同一恐怖组织发起；4)将步骤3)选出的2个恐怖袭击事件一起放入步骤1)训练好的贝叶斯分类器中，让贝叶斯分类器同时对这2个事件做出分类。本发明不仅利用到了恐怖袭击本身所具有的特征属性，并且也利用到了恐怖袭击之间的内在关系，这使针对恐怖袭击事件分析的正确率有所提高。

摘要： 从位置信息历史中提取用户的停留位置与行为类型之间的相关性。行为模式存储单元(202)存储来自多个停留点的停留点信息(212)，该多个停留点包括与第一行为类型对应的第一行为地点类型的停留点和与第二行为类型对应的第二行为地点类型的停留点。行为特征提取单元(302)参考停留点信息；提取在第一行为地点类型的停留点进行了停留的日子以作为第一行为类型的日子；在第一行为类型的任意日子，如果在与第一和第二行为地点类型的停留点不同的另一停留点进行了停留，则针对第一行为类型的日子而提取与在该另一停留点进行停留的相同时段期间在第一行为地点类型的停留点的停留频率；并且确定该另一停留点与第一行为类型之间的关系。

摘要： 本发明提供软件行为模型化装置、软件行为模型化方法、软件行为验证装置以及软件行为验证方法。软件行为模型化装置(100)包括：事件信息取得部(110)，其取得表示在软件的运行中发生的特定事件的事件信息；堆栈信息取得部(120)，其取得在发生特定事件的时刻存储在暂存器中的堆栈信息；模型生成部(130)，其根据包含在堆栈信息中的返回地址存储在暂存器中的存储位置，对返回地址设定得分，并使用存储位置以及得分，对所述特定事件与所述要素之间的关系进行模型化，生成所述软件的行为模型。

摘要： 本发明公开了一种大型场馆爆炸恐怖袭击风险评估方法，该方法包括基于所述指标体系构建爆炸恐怖袭击风险评估贝叶斯网络模型；所述爆炸恐怖袭击风险评估贝叶斯网络模型包括可能性子贝叶斯网络模型、脆弱性子贝叶斯网络模型、后果子贝叶斯网络模型以及可能性修正子贝叶斯网络模型。采用贝叶斯网络模型，分析体育场馆的安防系统脆弱性、遭受爆炸袭击的可能性、遭受爆炸袭击的后果和结合历史数据后的可能性修正进行建模。对于贝叶斯网络模型中的条件概率分布，分别使用基于专家打分的定性方法（可能性与脆弱性）与基于机器学习的定量方法（后果和可能性修正）进行确定，构造定性与定量方法相结合体育场馆的爆炸恐怖袭击风险评估模型。

摘要： 本发明公开了一种基于多标签组合多分类器的恐怖行为预测方法，以多标签决策树和随机游走模型为基分类器，将背景属性信息映射到不同的恐怖行为类别，训练预测模型；利用基分类器预测新数据属于各个恐怖类别的概率；最后将基分类器的输出结果采用加权组合概率函数进行融合，选择预测概率大于阈值的恐怖行为集合作为新数据的预测结果。本发明充分考虑恐怖行为背景数据存在的潜在联系以及单分类器预测精度低的问题，针对恐怖行为背景数据中存在大量不相关与冗余数据，基于邻域粗糙集进行特征选择；考虑同一时刻可能发生多种恐怖行为，并且背景属性、恐怖行为之间可能存在潜在联系，采用单一分类器无法准确地描述这些信息，本发明方法能提高预测精度。

摘要： 本发明提供一种基于恐怖组织背景知识子空间的恐怖行为预测方法，包括以下步骤：步骤1：背景数据的预处理，背景数据由背景知识和行为知识构成，标记为向量对(CS(g),AS(g))，其中CS(g)=(C1,C2,...,CM)表示背景数据中的背景属性，AS(g)=(A1,A2,...,AN)表示背景数据中涉及的行为属性，为了得到不同行为属性的背景知识子空间，对背景数据进行预处理，形成(CS(g),Ai)的N个数据子集；步骤2：对特定行为属性Ai对应的数据子集的数据记录，提取行为属性Ai的背景知识子空间；步骤3：利用条件概率理论和贝叶斯理论，在背景知识子空间中迭代计算预测结果。本发明的预测方法可避免预测过程中的波动性，同时提高预测算法的预测精度，避免背景数据的高维、小样本的特性对预测造成的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于多标签组合多分类器的恐怖行为预测方法，以多标签决策树和随机游走模型为基分类器，将背景属性信息映射到不同的恐怖行为类别，训练预测模型；利用基分类器预测新数据属于各个恐怖类别的概率；最后将基分类器的输出结果采用加权组合概率函数进行融合，选择预测概率大于阈值的恐怖行为集合作为新数据的预测结果。本发明充分考虑恐怖行为背景数据存在的潜在联系以及单分类器预测精度低的问题，针对恐怖行为背景数据中存在大量不相关与冗余数据，基于邻域粗糙集进行特征选择；考虑同一时刻可能发生多种恐怖行为，并且背景属性、恐怖行为之间可能存在潜在联系，采用单一分类器无法准确地描述这些信息，本发明方法能提高预测精度。

摘要： 本发明公开了一种利用背景变化预测恐怖行为的方法，主要步骤为：变化表的生成、使用贝叶斯方法预测行为。在生成h‑变化表时，将当前时刻的背景变化与h周期之后的行为变化结合，形成变化表中的一项纪录。预测时，在输入背景变化向量的前提下，贝叶斯方法从变化表中计算最大概率的分类结果，从而预测h周期的之后的行为。考虑到背景的变化可能会在时间序列上对组织行为产生持续的影响，因此建立加权贝叶斯模型。模型实现在时间滞差分别为1到H的情况下，计算在不同变化表中各种行为的概率，最后加权计算各种行为的概率。本发明为了能根据任意背景变化预测恐怖行为，利用贝叶斯方法可快速有效解决高维小样本分类问题的特性，提高了预测的精度。

摘要： 本发明提出一种基于多源实例迁移学习的恐怖行为预测方法，包括步骤：背景数据的预处理，背景数据由背景知识和行为知识构成，标记为向量对。为了在组织间实现迁移，对背景数据进行预处理，将多个行为属性合并为一个行为属性；训练候选预测模型，对多个源组织样本集分别同目标组织样本集取并集，在每个并集上采用SVM进行迭代地训练，在每次迭代训练中都对错分样本进行权重修正，得到候选预测模型集；集成最终预测模型，过滤候选预测模型集中对于目标数据集的误差超过阂值的部分，剩余的模型以加权投票的方式进行集成。本发明的预测方法是针对新产生的恐怖组织的行为预测，解决了新产生的组织由于缺乏样本而导致难以预测的问题，提高了预测的精度。