本發明涉及執法記錄儀,更具體地說,本發明涉及一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法、系統和平臺。
背景技術:
1、隨著現代執法工作的規范化、信息化需求日益增強,隨身記錄儀作為現場執法的重要工具,被廣泛應用于公安、交通、城管等執法領域,用于記錄執法過程、采集證據以及保障執法行為的透明性和合法性。隨身記錄儀能夠實時采集多維執法數據,包括視頻、音頻、位置信息等,為執法監督、司法取證和事后分析提供了重要依據。
2、然而,現有技術在現場執法的隨身記錄儀數據管理方面存在諸多問題,嚴重制約了執法數據的可靠性和應用效能。首先,數據質量問題突出,例如在實際執法場景中,隨身記錄儀在復雜環境下(如光線不足、噪聲干擾或信號不穩定)采集的視頻可能模糊不清,音頻可能夾雜大量背景噪聲,位置數據可能因gps信號弱而出現偏差甚至丟失,這些問題直接導致執法數據在司法取證或事后分析中的可用性不足。其次,數據存儲與安全性問題尤為嚴峻,傳統的集中式存儲方式容易成為攻擊目標,存在數據被篡改、偽造或非法訪問的風險,例如某些不法分子可能通過技術手段修改關鍵視頻片段以掩蓋違法行為,而執法部門在缺乏有效防篡改機制的情況下難以證明數據的原始性。再者,數據完整性與可信性保障不足,在實際操作中,執法數據在傳輸或存儲過程中可能因網絡中斷、設備故障或人為操作失誤而出現數據丟失或中斷,缺乏有效的完整性驗證和可信證明機制,使得數據在法庭上難以作為有效證據。
3、此外,用戶訪問權限管理機制的缺失也是一大痛點,現有系統往往采用靜態的權限分配方式,缺乏對用戶調取行為的動態監控和異常檢測能力,例如某些內部人員可能利用權限漏洞頻繁調取無關數據用于非法目的,而系統無法及時識別和阻止此類行為。最后,數據調取效率低下與隱私保護不足并存,在實際執法數據調用場景中,授權用戶可能因系統響應慢或權限分配不合理而無法快速獲取關鍵數據,而敏感執法數據(如涉及個人隱私的視頻片段)在調取過程中可能因缺乏脫敏處理而被不當泄露,引發法律和道德爭議。這些問題的存在,不僅降低了執法數據管理的效率和安全性,也在一定程度上削弱了執法工作的公信力和司法效力。
4、鑒于此,本發明提出一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法、系統和平臺以解決上述問題。
技術實現思路
1、為了克服現有技術的上述缺陷,為實現上述目的,本發明提供如下技術方案:一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法,包括:
2、步驟s1:采集隨身記錄儀多維執法數據;對隨身記錄儀多維執法數據進行質量評估過濾,并進行時空標簽序列化處理,得到多維執法數據序列;
3、步驟s2:對多維執法數據序列進行自適應壓縮編碼,生成多個低維執法特征張量;對多個低維執法特征張量進行端到端完整性驗證優化,生成優化執法低維張量;
4、步驟s3:對優化執法低維張量進行區塊鏈分布式存儲映射,得到分布式存儲空間;對分布式存儲空間進行多層級加密混淆,得到多層級加密分布式存儲空間;
5、步驟s4:獲取用戶調取執法數據行為記錄;對用戶調取執法數據行為記錄進行動態行為特征挖掘,構建用戶調取行為畫像;
6、步驟s5:對用戶調取行為畫像進行非授權訪問行為分析,并進行自適應權限診斷決策,構建數據調取權限策略;
7、步驟s6:基于數據調取權限策略對多層級加密分布式存儲空間進行動態訪問控制,構建執法數據防篡改管理模型。
8、優選地,步驟s1具體步驟為:
9、步驟s11:采集隨身記錄儀多維執法數據;
10、步驟s12:對隨身記錄儀多維執法數據進行數據類型識別劃分處理,得到視頻數據、音頻數據及位置數據;
11、步驟s13:對視頻數據、音頻數據及位置數據進行完整性檢測,識別異常中斷點;
12、步驟s14:根據異常中斷點對視頻數據、音頻數據及位置數據進行智能補償處理,得到補償執法數據;
13、步驟s15:對補償執法數據進行質量評估過濾,以生成優化執法數據;
14、步驟s16:對優化執法數據進行時空標簽序列化處理,得到多維執法數據序列;
15、步驟s15具體步驟為:
16、對補償執法數據進行視頻清晰度評估,得到視頻質量參數;
17、對補償執法數據進行音頻噪聲分析,得到音頻質量參數;
18、對補償執法數據進行位置精度評估,得到位置質量參數;
19、基于視頻質量參數、音頻質量參數及位置質量參數進行綜合質量評分計算,以生成數據質量評分范圍;
20、基于數據質量評分范圍對補償執法數據進行低質量數據識別,標記低質量數據段;
21、對低質量數據段進行增強優化處理,以生成優化執法數據。
22、優選地,步驟s2具體步驟為:
23、步驟s21:對多維執法數據序列進行多模態分解,生成視頻序列、音頻序列及位置序列;
24、步驟s22:對視頻序列、音頻序列及位置序列進行特征分析,得到多個執法數據特征;
25、步驟s23:基于多個執法數據特征進行自適應壓縮編碼,生成多個低維執法特征張量;
26、步驟s24:對多個低維執法特征張量進行哈希完整性計算,以得到執法張量哈希值;
27、步驟s25:對多個低維執法特征張量進行時空同步標準化,以生成多個標準化低維執法特征張量;
28、步驟s26:基于執法張量哈希值對多個標準化低維執法特征張量進行端到端完整性驗證優化,生成優化執法低維張量。
29、優選地,步驟s3具體步驟為:
30、步驟s31:對優化執法低維張量進行非對稱加密處理,得到加密執法張量;
31、步驟s32:對加密執法張量進行區塊鏈分布式存儲映射,得到分布式存儲空間;
32、步驟s33:對分布式存儲空間進行時空證明生成處理,得到執法數據可信證明鏈;
33、步驟s34:對執法數據可信證明鏈進行多層級加密混淆,得到多層級加密分布式存儲空間。
34、優選地,步驟s4的具體步驟為:
35、步驟s41:監測用戶調取執法數據的全流程,得到用戶調取執法數據行為記錄;
36、步驟s42:對用戶調取執法數據行為記錄進行時序分析,生成調取行為時序數據;
37、步驟s43:對調取行為時序數據進行動態行為特征挖掘,以生成動態調取行為特征;
38、步驟s44:對動態調取行為特征進行全局畫像擬合,構建用戶調取行為畫像。
39、優選地,步驟s43的具體步驟為:
40、基于調取行為時序數據提取多個調取行為時間戳;
41、根據多個調取行為時間戳對用戶調取執法數據行為記錄進行調取頻率計算,以得到調取行為頻率;
42、對調取行為時序數據進行數據查看時間統計,得到每一段執法數據的查看時間;
43、根據調取行為頻率對每一段執法數據的查看時間進行調取間隔規律性分析,得到調取行為規律特征數據;
44、基于調取行為時序數據識別用戶調取執法數據類型;
45、基于所述用戶調取執法數據類型進行調取資源分布分析,得到調取資源分布數據;
46、對調取資源分布數據及調取行為規律特征數據進行動態行為特征分析,以生成動態調取行為特征。
47、優選地,步驟s5的具體步驟為:
48、步驟s51:對用戶調取行為畫像進行異常調取行為檢測,提取潛在異常調取行為數據;
49、步驟s52:對用戶調取執法數據行為記錄進行調取路徑全流程追溯,得到調取行為全鏈路;
50、步驟s53:基于調取行為全鏈路對潛在異常調取行為數據進行非授權訪問行為分析,以得到非授權調取行為數據;
51、步驟s54:對非授權調取行為數據進行安全風險量化評估,生成調取行為風險評估值;
52、步驟s55:基于調取行為風險評估值進行自適應權限診斷決策,構建數據調取權限策略。
53、優選地,步驟s6的具體步驟為:
54、步驟s61:對多層級加密分布式存儲空間進行數據防篡改架構構建,生成執法數據防篡改框架;
55、步驟s62:基于數據調取權限策略對執法數據防篡改框架進行權限決策規則映射,構建執法數據權限防篡改框架;
56、步驟s63:對執法數據權限防篡改框架進行動態訪問控制,構建執法數據防篡改管理模型;
57、所述動態訪問控制具體為:基于數據調取權限策略識別當前用戶的調取權限等級;
58、所述調取權限等級包括:完全授權用戶、部分授權用戶及無授權用戶;
59、當用戶的調取權限等級為無授權用戶,所述執法數據權限防篡改框架拒絕用戶調取執法數據;
60、當用戶的調取權限等級為部分授權用戶,所述執法數據權限防篡改框架進行執法數據脫敏處理后允許調取;
61、當用戶的調取權限等級為完全授權用戶,所述執法數據權限防篡改框架允許用戶完整調取執法數據并記錄調取行為證據鏈。
62、一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理系統,其用于實現所述的基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法,包括:數據采集模塊,用于采集隨身記錄儀多維執法數據;對隨身記錄儀多維執法數據進行質量評估過濾,并進行時空標簽序列化處理,得到多維執法數據序列;
63、優化模塊,用于對多維執法數據序列進行自適應壓縮編碼,生成多個低維執法特征張量;對多個低維執法特征張量進行端到端完整性驗證優化,生成優化執法低維張量;
64、加密存儲模塊,用于對優化執法低維張量進行區塊鏈分布式存儲映射,得到分布式存儲空間;對分布式存儲空間進行多層級加密混淆,得到多層級加密分布式存儲空間;
65、畫像擬合模塊,用于獲取用戶調取執法數據行為記錄;對用戶調取執法數據行為記錄進行動態行為特征挖掘,構建用戶調取行為畫像;
66、權限構建模塊,用于對用戶調取行為畫像進行非授權訪問行為分析,并進行自適應權限診斷決策,構建數據調取權限策略;
67、綜合管理模塊,基于數據調取權限策略對多層級加密分布式存儲空間進行動態訪問控制,構建執法數據防篡改管理模型。
68、一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理平臺,所述基于現場執法的隨身記錄儀數據管理平臺包括存儲器和處理器,存儲器中存儲有計算機可讀指令,計算機可讀指令被處理器執行時,使得處理器執行所述的基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法。
69、本發明一種基于現場執法的隨身記錄儀數據管理方法、系統和平臺的技術效果和優點:
70、本發明通過采集隨身記錄儀多維執法數據并進行質量評估過濾和時空標簽序列化處理,解決了執法數據質量不穩定、時空關聯性弱的問題;通過自適應壓縮編碼和端到端完整性驗證優化,解決了執法數據存儲效率低下和完整性難以保證的問題;通過區塊鏈分布式存儲映射和多層級加密混淆,解決了執法數據易被篡改和安全性不足的問題;通過用戶調取行為分析和權限診斷決策,解決了執法數據訪問管控粗放和權限管理不精細的問題;通過構建執法數據防篡改管理模型,實現了執法數據全生命周期的安全管理,有效提高了執法數據的可信度和證據效力。