摘要：本研究深入探讨了在人工智能背景下高校安全治理的现状、问题和解决策略。高校在数字化时代面临复杂的安全挑战，而人工智能的应用为治理体系现代化提供了新思路。深度学习下的智能监控系统、社交媒体监测以及情感分析等人工智能技术将成为高校实时威胁感知和学生心理健康分析的有效手段。通过建立多维数据源的智能化系统平台、跨部门协同的应急响应机制以及长期可持续的人才培养计划来推动高校安全治理的现代化建设将成为可能。这些策略和路径不仅能解决当前高校所面临的实际问题，同时将助力高校更好地应对未来安全挑战，为师生学习和工作环境打下更为稳固的安全基础。
关键词：人工智能、深度学习、高校安全治理
一、引言
随着人工智能技术的迅猛发展，高校安全治理体系正经历前所未有的变革。人工智能的普及与应用为高校提供了全新的思路和手段，以更智能、科学的方式推动安全治理体系和治理能力的现代化建设。本论文旨在深入探讨在人工智能背景下高校安全治理的现状，分析困扰高校安全的实际问题，并提出推动治理体系和治理能力现代化的有效策略与路径。
二、研究背景
在人工智能技术飞速发展的当今社会，高校作为培养未来领导者和专业人才的重要场所，其安全治理体系和治理能力的现代化建设变得尤为迫切。随着数字化和信息化的普及，高校面临着日益复杂的安全挑战，如校园欺凌、突发事件、信息安全等问题。在这一背景下，在日常高校安全管理过程中引入人工智能技术成为提升高校安全治理效能的关键因素。人工智能作为一种复杂而强大的现代科技技术，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，其在社会各个层面的应用愈发广泛。在高校安全治理中，人工智能的引入为实现智能化监控、预警、数据分析和决策提供了新的解决途径，有效应对了传统治理手段的局限性。随着高校规模的扩大和信息化程度的提升[1]，传统的安全治理方式逐渐显露出一系列弊端。传统手段往往面临信息处理能力不足、反应速度慢、难以应对复杂多变的安全威胁等问题。因此，在哪些方面可以借助人工智能技术提升治理体系的智能化水平，成为当前高校安全治理亟待解决的问题。
本研究旨在探讨在人工智能背景下，如何构建高校安全治理体系，以及人工智能对高校安全治理能力现代化建设的影响。通过深入分析和探讨，提出可行的策略和建议，为高校安全治理体系的升级和改进提供理论和实践指导。通过对这一研究背景的深入剖析，我们能更好地理解为何高校安全治理体系需要现代化建设以适应当代社会的需求，以及人工智能在这一过程中的关键作用。
三、人工智能在高校安全治理中的应用
“深度学习”作为人工智能领域的重要分支，通过模拟人脑神经网络的结构，具备了更强大的模式识别和学习能力。在智能监控系统中，深度学习算法的应用为安全治理提供了显著的技术优势。通过大规模的数据集训练，深度学习模型能够自动提取并学习图像、视频中的复杂特征，使得监控系统能够更准确地识别和分析监控画面中的各种情境。深度学习算法的主要优势之一是其对抽象特征的高度敏感性。这使得监控系统在感知异常行为方面更具精确性，例如，能够检测到不寻常的人员活动、异常聚集、以及其他可能与安全问题相关的事件。深度学习的模型在训练阶段能够适应各种复杂的场景，从而在校园环境中更好地应对不同类型的潜在威胁[2]。通过引入大规模数据集，深度学习模型在监控系统的训练过程中能够不断进行自我优化。这种自适应性使得模型能够更好地适应校园内的实际情况，并提高对不同事件的辨识能力。这意味着监控系统不仅能够实时识别校园内的异常行为，如突发事件和人员聚集，而且还能够随着时间的推移不断提升对新型威胁的感知和识别水平[3]。
在突发事件发生时，监控系统借助深度学习算法能够迅速做出反应，实现对异常事件的实时感知和快速响应。通过提前学习和理解各种情境，系统能够更加准确地判断是否存在潜在威胁，并立即发出警报。这不仅有助于提高对突发事件的响应速度和准确性，也为紧急情况的处理提供了有力支持，帮助高校更有效地维护校园的安全稳定。利用人工智能技术监测师生社交媒体平台、情态行为感知的信息流，实时了解校园内可能涉及安全问题的言论和情感，例如师生的日常生活情感，如喜悦、焦虑、愤怒等[4]。通过对情感的系统化分类，将会有助于高校更好地了解学生、教职员工的情绪状况，及时采取针对性的干预和支持措施。具体包括以下几项关键措施：
（一）实时威胁感知
通过对师生社交媒体平台、情态行为感知等方面的分析，能够帮助高校安全保卫部门迅速获取校园内可能存在的威胁。人工智能将结合自然语言处理技术进行智能化的语境分析，从而更好地理解师生言论的真实含义。这有助于防止师生非正常死亡现象，对无害言论的误报，防范网络诈骗等问题。同时，通过人工智能技术监测学生、教职员工在社交媒体、情态行为感知等方面的言论和情感表达，系统可以识别出潜在的安全问题或极端言论，提供实时的警报，使高校能够更快速地做出反应。
（二）师生心理健康追踪
通过情感分析，高校可以更好地了解师生在社交媒体上表达的情感状态。这有助于发现其可能存在的心理健康问题，及时采取干预措施。例如，系统可以识别出表达沮丧、焦虑或其他负面情绪的师生，并将信息传达给相关的辅导员或心理健康咨询中心。此外，利用智能翻译和跨文化情感分析，人工智能系统可以监测多语言社交媒体上的言论，增强对国际学生群体的威胁感知能力。这对于全球化的高校环境尤为重要，以确保安全系统对各种语言和文化背景的学生都具有同等的监测水平[5]。
（三）行为预测与干预
结合社交媒体监测和情感分析，人工智能系统可以分析学生的言行，将社交媒体监测与其他数据源整合，如校园门禁系统、学生活动记录等，可以进一步提高威胁感知的准确性。通过多方位数据的综合分析，系统能够形成更全面、准确的“威胁画像”，增加对潜在风险的敏感性，预测可能的问题行为。这有助于高校实施早期干预措施，提供支持和辅导，防止潜在的安全问题或学生困扰升级为严重事件。针对紧急事件或威胁，高校可以逐步建立智能推送系统，通过社交媒体和其他通讯渠道实时向学生、教职员工发送信息。这有助于提高公共意识，加强校园内部的信息共享，迅速传达关键信息。
（四）个性化安全教育
基于师生情感及行为分析的结果，高校可以为学生提供个性化的安全教育和心理健康支持。了解学生的情感状态可以帮助定制培训内容，提高培训的吸引力和有效性。进一步而言，高校可以引入人工智能下的“深度学习机制”，让系统能够根据实际监测经验不断优化情感分析模型。通过对新情境的学习和适应，系统可以更好地适应不断变化的社交媒体言论和威胁模式，提高实时威胁感知的灵敏度[6]。
（五）舆情管理与高校声誉保护
社交媒体情感分析有助于高校管理舆情，了解公众对学校的态度和情感状态。在处理发生突发事件时，通过监测社交媒体上的反馈，高校可以及时回应负面言论，维护学校声誉。此外，人工智能技术还可以提供有针对性的危机公关建议，以最大程度地减少负面影响。进一步而言，高校引入以人工智能为基础的数据挖掘技术，可以深入挖掘舆情数据中的潜在问题和趋势。反馈机制则能够及时将这些挖掘结果反馈给高校决策者，以便他们更及时地了解舆情变化，调整应对策略，保护高校声誉。
四、人工智能赋能化的高校安全治理有效策略与路径
(一)建立多维数据源的智能化系统平台
在以人工智能为底层技术逻辑的高校安全治理体系建设中，建立多维数据源的智能化系统平台是关键的一步。这一平台将整合来自各个方面的数据，包括但不限于社交媒体监测、学生情态、行为记录、校园门禁系统、学术信息系统等多个维度的信息。通过该平台，高校可以实现全方位的数据分析与利用，为治理决策提供更为全面、准确的支持。智能化系统平台的核心是实现不同数据源的整合与互通。这需要建立统一的数据标准和格式，确保各个系统产生的数据可以被平台无缝地接入和处理（李国洋，2023）。通过采用开放式数据接口和标准化数据格式，可以促进不同系统之间的信息共享，从而形成更加协同的数据体系。建立智能化系统平台是一个动态的过程，需要持续进行优化与升级。高校应该建立相应的机制，监测平台的使用效果，收集用户反馈，不断优化系统的性能和功能。随着技术的发展和校园治理需求的变化，平台也应及时升级数据库内容和技术算法，保持其在高效治理中的领先地位[7]。
(二)建设跨部门协同的应急响应机制
在现代化治理体系建设中，高校需要建立跨部门协同的应急响应机制。利用人工智能技术，可以实现信息的及时共享和协同响应。例如，在监测系统发出威胁警报时（电动车电池进楼宇时rfid芯片与智能平台的互联报警），各相关部门（如信息化办公室、本科生院、宿舍管理中心等）可以迅速获知并采取协同行动。这有助于提高对突发事件的响应速度，降低因信息传递滞后而带来的安全风险。
(三)建立长期可持续的人才培养计划
在人工智能技术应用过程中，高校需要建立长期可持续的人才培养计划，以确保有足够的专业人才参与治理体系的维护和升级。培养安全治理领域的专业人才，包括数据挖掘专家、数据分析师等，使其具备对治理体系进行有效运用和不断优化的能力。通过与相关领域的合作，高校可以建立人才交流与培训机制，保持治理体系与技术的同步发展。
总结来讲，通过以上策略与路径的探讨，将为高校安全治理体系和治理能力的现代化建设提供更为全面和深入的指导路径。这不仅有助于解决当前治理体系面临的挑战，更能够使高校更好地应对未来的安全威胁与变化。
五、结语
人工智能技术的迅猛发展为高校安全治理体系的现代化建设提供了前所未有的机遇和挑战。本文对在人工智能背景下高校安全治理的多方面应用进行深入探讨，不仅深入解释了人工智能如何在深度学习、社交媒体监测、情感分析等方面助力高校提升安全治理效能，还总结出建设多维数据源的智能化系统平台、跨部门协同的应急响应机制等关键措施。
在高校安全治理中，“深度学习”等人工智能技术通过强大的模式识别和学习能力，为监控系统提供更为准确和智能的安全防范。社交媒体监测结合情感分析不仅提供了实时威胁感知的手段，也为舆情管理、学生心理健康关注等方面提供了新的视角。建设多维数据源的智能化系统平台为高校提供了全方位的数据支持，使得高校安全治理模式更加科学化、准确化。
然而，随着科学技术的发展，我们也必须正视一些挑战，包括数据隐私与安全的问题、系统平台的可持续优化、人工智能决策的透明性与责任主体等方面。未来高校在人工智能背景下的安全治理将需要继续与技术、法规等多方面相结合，不断完善治理体系，提高人工智能赋能下的高校治理能力现代化、法制化建设。
高校安全治理在人工智能的引领下正迎来新的时代，高校安全管理者应更好的结合时代发展，构建更加智能、科学、高效的高校安全治理体系，为高校师生提供更安全、和谐的学习和工作环境。
参考文献
[1]li honglin. the construction and practice path of safety education mechanism in colleges and universities integrating the psychological characteristics of students in the new era [j]. frontiers in psychology,2023,13.
[2]hu ruili,zhang ye,gu beifang. comprehensive evaluation of university safety culture construction level based on “2–4” model[j]. international journal of environmental research and public health,2022,19(23).
[3]zhao wu,zhou zhe,jiang haibo. the mechanism of safety culture construction in chinese universities based on poi data and gravity model[j]. advances in multimedia,2022,2022.
[4]吴沛晟.风险控制意识下的高校安全管理体系建构——评《校园安全事件风险分析》[j].安全与环境学报,2024,24(02):824.
[5]张颖.大数据背景下高校网络安全教育现状与路径[j].信息系统工程,2023(08):161-164.
[6]李国洋,刘倩.高校安全保卫工作存在的问题及改进路径探析[j].新西部,2023(07):110-112.
[7]陈俊杰.ai时代高校安全技术防范管理的研究[j].智库时代,2019(46):113-114.