A Risk Assessment Method for Civil Aviation Passengers Based on The Fusion of Multi-risk Factors
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摘要: 民航旅客是民航安保事件的主要实施主体。因此，为准确评估民航旅客的风险级别，提出了1种多风险因素融合驱动的民航旅客风险评估方法。采用统计分析-法规-专家调查法开展旅客风险因素的辨识，根据风险因素特性将旅客风险因素划分为可能性、危害性和严重性等3个主要部分。结合控制措施，构建了基于多风险因素的民航旅客风险指标体系，该体系共包含7个一级指标，18个二级指标。区间层次分析法可充分考虑专家判断的不确定性和模糊性，集值统计法可实现对模糊指标的定量化表述；综合2种方法的优点，研究了1种基于区间层次分析法和集值统计法相结合的风险指标权重的定量化分析方法，实现民航旅客风险指标权重系数的确定。从实际应用需求出发，以旅客行程过程为时间线，结合实时采集的旅客安保数据，开展了1种基于多风险因素融合的民航旅客风险评估方法研究，实现民航旅客风险的全流程动态量化评估。在构建的验证数据集上，本文方法的高风险旅客召回率达到了92%，无高风险旅客被评估为低风险的情况；中风险旅客的召回率达到了96%，只有2%的中风险旅客被评估为低风险；低风险旅客的召回率也达到了96%，无低风险旅客被评估为高风险。本文提出的民航旅客风险评估方法在有效结合专家经验和指标特征的基础上可实现旅客风险的动态量化评估，能够为更加全面、合理和科学地民航旅客风险分析提供理论支持。Abstract: Civil aviation passengers are the main implementers of civil aviation security measures. Therefore, in order to accurately assess the risk level of civil aviation passengers, a civil aviation passenger risk assessment method based on the fusion of multi-risk factors is proposed. The risk factors associated with passengers are identified through statistical analysis, regulation and expert investigation. According to the characteristics, the risk factors associated with passengers are categorized into three main parts: possibility, hazard and severity. Combined with the control measures, a risk index system for civil aviation passengers based on multi-risk factors is constructed, which contains 7 first-level indicators and 18 second-level indicators. The interval analytic hierarchy process can fully account for the uncertainty and fuzziness of expert judgments, while the set value statistics method allows for the quantitative representation of fuzzy indicators. By combining the advantages of these two methods, a quantitative analysis method based on the combination of internal analytic hierarchy process and set value statistics method are applied to calculate the weight coefficients of the risk indicators. To meet practical application requirements, passenger security data are collected throughout the passenger journey. And a risk assessment method for civil aviation passengers, based on the fusion of multi-risk factors, is proposed to enable dynamic quantitative risk assessments throughout the entire process. The proposed method is validated using a constructed validation dataset. The experimental results show that the recall rate for high-risk passengers reached 92%, with no high-risk passengers being assessed as low risk. The recall rate for medium-risk passengers reached 96%, with only 2% of medium-risk passengers assessed as low risk. The recall rate for low-risk passengers also reached 96%, with no low-risk passengers assessed as high risk. The proposed method enables a dynamic quantification assessment of civil aviation passenger risks, effectively integrating expert knowledge and indicator characteristics. This provides a theoretical foundation for a more comprehensive, rational, and scientifically-driven analysis of risks associated with civil aviation passengers.
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Key words:
- civil aviation security /
- passenger risk /
- multi-risk factors /
- assessment /
- whole process
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图 1 旅客安保数据的采集与分析流程
Figure 1. Process for collecting and analysing passenger security data
表 1 民航旅客风险指标体系
Table 1. Risk index system of civil aviation passenger
目标层 一级指标 二级指标 可能性P 社会环境指标E 敏感时期风险系数E1 敏感经停地风险系数E2 长航线风险系数E3 旅客背景指标B 重点人员风险系数B1 舆情监控重点人员风险系数B2 异常保险风险系数B3 异常消费风险系数B4 旅客身份指标I 年龄风险系数I1 性别风险系数I2 职业风险系数I3 民族籍贯户籍风险系数I4 危害性H 异常行为指标A 个人异常行为风险系数A 托运行李风险系数L1 行李物品指标L 手提行李风险系数L2 人身安检风险系数L3 严重性S 所在区域指标S 区域重要度风险系数S1 人口密度风险系数S2 控制措施M 机场控制措施M 机场安检等级M 
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表 2 标度的指标相对重要度及含义
Table 2. Relative importance and meaning of indexes on a scale of 1 to 9
标度值 含义 1 指标i与指标j同样重要 3 指标i比指标j稍微重要 5 指标i比指标j明显重要 7 指标i比指标j强烈重要 9 指标i比指标j极端重要 2，4，6，8 指标i比指标j重要性介于上述之间 1，1/2，…，1/9 与上述情况相反
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表 3 专家判断不确定度
Table 3. Expert judgment uncertainty
标度值 含义 0.1 专家对判断关系确定 0.3 专家对判断关系稍微不确定 0.5 专家对判断关系明显不确定 0.7 专家对判断关系非常不确定 0.9 专家对判断关系极端不确定 0.2，0.4，0.6，0.8 介于上述2个标度之间
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表 4 评价指标权值估计区间
Table 4. Interval estimation of indicator weights
评价专家 评价指标安全度区间 u1 u2 ⋯ ui ⋯ un Q1 $\left[\underline{x}_1^1, \bar{x}_1^1\right]$ $\left[\underline{x}_2^1, \bar{x}_2^1\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_i^1, \bar{x}_i^1\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_n^1, \bar{x}_n^1\right]$ Q2 $\left[\underline{x}_1^2, \bar{x}_1^2\right]$ $\left[\underline{x}_2^2, \bar{x}_2^2\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_i^2, \bar{x}_i^2\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_n^2, \bar{x}_n^2\right]$ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Qj $\left[\underline{x}_1^j, \bar{x}_1^j\right]$ $\left[\underline{x}_2^j, \bar{x}_2^j\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_i^j, \bar{x}_i^j\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_n^j, \bar{x}_n^j\right]$ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Qm $\left[\underline{x}_1^m, \bar{x}_1^m\right]$ $\left[\underline{x}_2^m, \bar{x}_2^m\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_i^m, \bar{x}_i^m\right]$ ⋯ $\left[\underline{x}_n^m, \bar{x}_n^m\right]$
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表 5 目标层“可能性”的一级指标区间判断矩阵及权重
Table 5. The interval judgment matrix and weights of the first-level indicators of the target layer "possibility"
要素 社会环境因素E 旅客背景因素B 旅客身份因素I 归一化后的数值型指标权重W 社会环境因素E (1, 0) (1/8, 0.001 6) (1/6, 0.002 8) 0.075 2 旅客背景因素B (8, 0.1) (1, 0) (3, 0.1) 0.660 8 旅客身份因素I (6, 0.1) (1/3, 0.011 1) (1, 0) 0.264 0
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表 6 评价指标权值估计区间
Table 6. Interval estimation of indicator weights
评价专家 评价指标安全度区间 社会环境因素E 旅客背景指标B 旅客身份因素I P1 [0.062 3, 0.061 9] [0.647 8, 0.653 5] [0.283 8, 0.284 6] P2 [0.071 5, 0.071 9] [0.642 8, 0.651 2] [0.277 6, 0.278 6] P3 [0.069 6, 0.070 3] [0.701 5, 0.709 0] [0.221 0, 0.223 3] P4 [0.058 4, 0.058 4] [0.659 6, 0.663 5] [0.275 7, 0.280 7] P5 [0.054 8, 0.054 9] [0.650 5, 0.655 7] [0.289 4, 0.289 8]
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表 7 民航旅客风险指标权重
Table 7. Risk indicator weights of civil aviation passenger
目标层 一级指标 二级指标 风险因素 权重 风险因素 权重 可能性P 社会环境指标E 0.075 2 敏感时期风险E1 0.699 5 敏感经停地风险E2 0.249 5 长航线风险E3 0.051 0 旅客背景指标B 0.660 8 重点人员风险B1 0.675 2 舆情监控重点人员风险B2 0.173 2 异常保险风险B3 0.087 5 异常消费风险B4 0.064 1 旅客身份指标I 0.264 0 年龄风险I1 0.110 8 性别风险I2 0.254 4 职业风险I3 0.065 2 民族籍贯户籍所在地风险I4 0.569 6 危害性H 异常行为指标A 0.147 5 个人异常行为风险A 1 行李物品指标L 0.852 5 托运行李风险L1 0.090 6 手提行李风险L2 0.235 1 人身安检风险L3 0.674 2 严重性S 所在区域指标S 1 区域重要度风险S1 0.653 2 人口密度风险S2 0.346 8 控制措施M 机场控制措施M 1 机场安检等级M 1
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表 8 舆情监控重点人员风险指标各情形的风险系数量化表
Table 8. Quantitative table of risk coefficients for each risk indicators for key personnel in public information monitoring
情形 量化评分 量化值 专家1 专家2 专家3 专家4 专家5 一级（已经显示出具体威胁行为，比如公开发表暴力威胁、涉嫌恐怖主义或有极端行为记录的个人） [8.0, 10.0] [9.0, 10.0] [9.5, 10.0] [8.5, 9.5] [9.0, 10.0] 9.25 二级（有可疑行为但尚未明确表示威胁，例如在社交媒体上发布含糊的不满言论，或有某些行为模式让人担忧） [5.0, 7.0] [6.0, 7.0] [6.5, 7.0] [5.5, 6.5] [6.0, 6.5] 6.2 三级（前往有安全隐患地区的旅客，或有轻微不良记录但并非立即危险的个人） [3.0, 5.0] [4.0, 5.0] [3.5, 4.5] [4.0, 4.5] [4.0, 5.0] 4.205 无此类情形 [1.0, 3.0] [1.0, 3.0] [1.0, 3.0] [1.0, 3.0] [1.0, 3.0] 2.0
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表 9 机场安检等级各情形的量化表
Table 9. Quantitative table for airport security level
情形 量化评分 量化值 专家1 专家2 专家3 专家4 专家5 一级（旅客平常经历的普通级别一般的证照检查） [0.5, 1.5] [0, 2] [0, 1.5] [0.5, 2] [0.5, 1.5] 1.0 二级（在一级基础上增加开包率，开包率要求不低于50%；脱鞋、腰带要求不低于30%，在安检口增加安全检查人员；在登机口增加安全检查人员） [3.5, 4.5] [3.5, 4] [4, 4.5] [3, 5] [3.5, 8] 4.0 三级（在二级的基础上，在登机口还有抽查安检一般是10%左右） [6.5, 7.5] [6.5, 7] [7, 7.5] [6.5, 7.5] [6, 8] 7.0 四级（开包率、脱鞋率百分之百；在登机口百分之百重新检查；在空中还要增加安检人员） [9.0, 10.0] [9.0, 9.5] [9.0, 10.0] [9.5, 10.0] [9.0, 10.0] 9.5
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表 10 风险预警阈限
Table 10. Risk warning threshold
风险值 风险级别及建议 [198, +∞) 高：极高危险，需要处置 [78, 198) 中：一般危险，需要跟踪关注 [0, 78) 低：小风险
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表 11 典型案例分析表
Table 11. Analysis table of the typical case
旅客信息 闸机环节（15:00） 值机环节（15:45） 安检环节（16:10） 机上环节1（17:20） 机上环节2（19:30） 机上环节3（21:30） 敏感时期 赛事集会等大型活动日（2.429） 敏感经停地 三亚（2.0） 长航线 0（1.536） 0（1.536） 0（1.536） 1~2 h（1.536） 2~4 h（2.0） 4~6 h（2.607） 性别 男（2.068） 年龄 35（2.75） 职业 未知（2.0） 民族户籍 汉族，浙江（1.667） 重点人员 重点上访人员（4.375） 舆情监控 三级（4.205） 异常保险 无（2.0） 异常消费 无（2.0） 托运行李 无（2.0） 人身安检 无（2.0） 随身行李 无（2.0） 钝器（6.1） 个人异常行为信息 无（2.0） 接近敏感区域（6.464） 区域重要度 航站楼（3.562） 候机楼（4.25） 航空器内（6.1） 人员密度 低（1.159） 中（3.417） 高（4.25） 高（4.25） 高（4.25） 高（4.25） 机场安检等级 一级（1） 风险值 126.2 407.8 1 452.8 2 015.0 2 022.2 2 031.7 风险等级 中风险 高风险 高风险 高风险 高风险 高风险
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图(2) / 表(11)
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