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Data Analysis and Knowledge Discovery  2020, Vol. 4 Issue (12): 105-119    DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2020.0655
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Improving Security Checks and Passenger Risk Evaluation with Classification of Airline Passengers
Feng Wengang1,2,3(),Jiang Zhaofeifan1
1School of State Security, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
2Research Centre for Civil Aviation Security, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
3Police Science Postdoctoral Research Station, People’s Public Security University of China, Beijing 100038, China
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Abstract  

[Objective] This study tries to improve the efficiency of airport security checks and conducts dynamic analysis of risk evolutions, aiming to provide better services for airline passengers. [Methods] We constrcuted an index system for civil aviation passengers based on deep learning, which determines the weight of each index through quantitative analysis. Then, we utilized system dynamics to simulate the impacts of safety management measures on passenger risks. [Results] The proposed method could precisely diverge airline passengers based on risk analysis, which could reduce the waiting time at security checks. Increasing the social safety management, security measures and response coefficient by 30%, we could reduce the passenger ricks by 61.65%, 29.87% and 29.87%, respectively. [Limitations] Our study did not include events with high confidentiality. [Conclusions] The proposed model could help airports launch differentiated security check services, and evaluate the evolutions of passenger risks.

Key wordsCivil Aviation Passengers      Classifcation Method      Deep Neural Networks      System Dynamics      Differentiated Security Check     
Received: 06 July 2020      Published: 25 December 2020
ZTFLH:  G359  
Corresponding Authors: Feng Wengang     E-mail: fengwengang@ppsuc.edu.cn

Cite this article:

Feng Wengang,Jiang Zhaofeifan. Improving Security Checks and Passenger Risk Evaluation with Classification of Airline Passengers. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2020, 4(12): 105-119.

URL:

http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/EN/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0655     OR     http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/EN/Y2020/V4/I12/105

Framework of the Differentiated Security Check Model for Civil Aviation Passengers
一级指标 二级指标
基本信息 年龄
性别
国籍
居住地
居住持续时间
文化程度
宗教信仰
政治面貌
家庭情况 婚姻情况
家庭结构
供养人口
家庭总资产
职业情况 行业
职称
担任现职位年限
经济情况 年收入
住房性质
总资产
保险金额
负债金额
公共记录 刑事处罚记录
行政处罚记录
民事判决记录
强制执行记录
欠税记录
在逃人员
涉毒人员
民航不文明行为记录
乘机信息 起飞地
目的地
客票性质
购票方式
购票时间
航空公司会员
年飞行次数
Civil Aviation Passenger Classification Index System
类别 发放问卷 回收问卷 有效问卷 回收率 有效率
数量 450份 450份 431份 100% 95.78%
Overall Situation of the Questionnaire
KMO取样适切性量数 .922
巴特利特球形度检验 近似卡方 6 424.112
自由度 435
显著性 .000
KMO and Bartlett Test
Factor(潜变量) 分析项(显变量) 标准载荷系数
基本情况 年龄 0.730
性别 0.736
国籍 0.851
居住地 0.882
居住持续时间 0.872
文化程度 0.798
宗教信仰 0.801
经济情况 家庭结构 0.765
供养人口 0.856
家庭总资产 0.905
行业 0.806
职称 0.825
担任现职位年限 0.829
年收入 0.905
住房性质 0.859
总资产 0.892
保险金额 0.772
公共记录 刑事处罚记录 0.900
民事判决记录 0.904
强制执行记录 0.948
欠税记录 0.679
在逃人员 0.679
涉毒人员 0.716
民航不文明行为记录 0.747
乘机信息 目的地 0.784
客票性质 0.913
购票方式 0.940
购票时间 0.878
航空公司会员 0.872
年飞行次数 0.856
Factor Loading Coefficient
Factor 平均提取方差值AVE 组合信度值CR
基本情况 0.656 0.930
经济情况 0.710 0.961
公共记录 0.641 0.925
乘机信息 0.768 0.952
AVE and CR Results
基本情况 经济情况 公共记录 乘机信息
基本情况 -
经济情况 0.778 -
公共记录 0.364 0.450 -
乘机信息 0.755 0.877 0.406 -
Result of HTMT Method
分析项 特征向量 权重值 最大特征根 CI值
年龄 0.963 3.209% 30 0
性别 0.905 3.017%
国籍 1.045 3.483%
居住地 1.016 3.386%
居住持续时间 0.969 3.230%
文化程度 0.989 3.295%
宗教信仰 1.172 3.908%
家庭结构 0.975 3.250%
供养人口 0.911 3.037%
家庭总资产 0.969 3.230%
行业 0.961 3.204%
职称 0.826 2.754%
担任现职位年限 0.841 2.804%
年收入 0.981 3.270%
住房性质 0.928 3.093%
总资产 0.966 3.219%
保险金额 0.984 3.280%
刑事处罚记录 1.229 4.095%
民事判决记录 1.131 3.771%
强制执行记录 1.188 3.958%
欠税记录 1.095 3.650%
在逃人员 1.279 4.262%
涉毒人员 1.273 4.242%
民航不文明行为记录 1.204 4.014%
目的地 0.942 3.138%
客票性质 0.863 2.875%
购票方式 0.841 2.804%
购票时间 0.811 2.703%
航空公司会员 0.849 2.830%
年飞行次数 0.896 2.987%
Weight Analysis Results
最大特征根 CI值 RI值 CR值 一致性检验结果
30 0 1.672 0 通过
Result of Consistency Examination
一级指标 指标类型 二级指标 指标编号 原始数据 量化得分
基本情况 A 年龄 A1 0-20岁(含) 4
20-30岁(含) 5
30-40岁(含) 3
40-50岁(含) 2
50岁以上 1
性别 A2 4
2
国籍 A3 国籍国近3年(含)发生过恐怖袭击或战乱 5
国籍国近3年-5年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 4
国籍国近5年-10年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 3
国籍国近10年-15年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 2
国籍国近15年以上未发生过恐怖袭击或战乱 1
居住地 A4 居住地近3年(含)发生过恐怖袭击或战乱 5
居住地近3年-5年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 4
居住地近5年-10年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 3
居住地近10年-15年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 2
居住地近15年以上未发生过恐怖袭击或战乱 1
居住持续时间 A5 1年(含)及以下 5
1年-5年(含) 4
5年-10年(含) 3
15年-20年(含) 2
20年以上 1
文化程度 A6 小学及以下 3
初中 5
高中及中专 4
本科及大专 2
硕士及以上 1
宗教信仰 A7 佛教 3
基督教 4
伊斯兰教 5
其他 2
无宗教信仰 1
Quantitative Table of Basic Condition Indicators
一级指标 指标类型 二级指标 指标编号 原始数据 量化得分
经济情况 B 家庭结构 B1 有子女及双亲 1
有子女或双亲之一 2
无子女且单亲 3
无子女及双亲 4
供养人口 B2 0人 5
1人 1
2人 2
3人 3
3人(不含)以上 4
家庭总资产 B3 50万元(含)及以下 5
50万元-100万元(含) 4
100万元-500万元(含) 3
500万元-1000万元(含) 2
1000万元及以上 1
行业 B4 民航业 1
党政机关/事业单位/司法机关/军人 1
国企/八大行业/专业机构 2
其他 3
无业 4
职称 B5 高级职称 1
中级职称 2
初级职称 3
无职称 4
担任现职位年限 B6 1年(含)及以下 5
1年-3年(含) 4
3年-5年(含) 3
5年-10年(含) 2
10年及以上 1
年收入 B7 3万元(含)及以下 5
3万元-6万元(含) 4
6万元-10万元(含) 3
10万元-12万元(含) 2
12万元及以上 1
住房性质 B8 自有产权 1
政策性住房 3
租赁 5
总资产 B9 10万元(含)及以下 5
10万元-30万元(含) 4
30万元-50万元(含) 3
50万元-100万元(含) 2
100万元及以上 1
保险金额 B10 年度理赔额5000元(含)及以下 5
年度理赔额5000元-10000元(含) 4
年度理赔额10000元-50000元(含) 3
年度理赔额50000元-100000元(含) 2
年度理赔额100000元及以上 1
Quantitative Table of Economic Indicators
一级指标 指标类型 二级指标 指标编号 原始数据 量化得分
公共记录 C 刑事处罚记录 C1 无记录 0
记录数等于1 4
记录数大于1 5
民事判决记录 C2 无记录 0
记录数等于1 4
记录数大于1 5
强制执行记录 C3 无记录 0
记录数等于1 4
记录数大于1 5
欠税记录 C4 4
0
在逃人员 C5 5
0
涉毒人员 C6 5
0
民航不文明行为记录 C7 4
0
Quantitative Table of Public Record Indicators
一级指标 指标类型 二级指标 指标编号 原始数据 量化得分
乘机信息 D 目的地 D1 目的地近3年(含)发生过恐怖袭击或战乱 5
目的地近3年-5年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 4
目的地近5年-10年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 3
目的地近10年-15年(含)未发生过恐怖袭击或战乱 2
目的地近15年以上未发生过恐怖袭击或战乱 1
客票性质 D2 单程票 4
往返票 2
购票方式 D3 现金结算 3
银行卡结算 2
第三方支付平台支付 1
购票时间 D4 距起飞12小时(含)及以内 3
距起飞12小时-24小时(含) 2
距起飞24小时(含) 1
航空公司会员 D5 1
3
年飞行次数 D6 1次-10次(含) 3
10次-20次(含) 2
20次以上 1
Quantitative Table of Flight Information Indicators
Deep Neural Network Model
Stock Flow Map of Civil Aviation Passenger Risk Evolution
变量名 类型 变量表达式
民航旅客风险 状态 INTEG(风险增加量-风险减少量)
风险增加量 速率 DELAY10.25×基本情况+0.3×公共记录+0.23×经济情况+0.22×乘机信息, 0.5 , 0
风险减少量 速率 DELAY1安保措施+社会安全管控,0.6,0
基本情况 辅助 0.136×年龄+0.128×性别+0.148×国籍+0.144×居住地+0.137×居住持续时间+0.14×文化程度+0.166×宗教信仰
公共记录 辅助 0.146×刑事处罚记录+0.135×民事判决记录+0.141×强制执行记录+0.13×欠税记录+0.152×在逃人员+0.152×涉毒人员+0.143×民航不文明行为
经济情况 辅助 0.104×家庭结构+0.098×供养人口+0.104×家庭总资产+0.103×行业+0.088× 职称+0.09×担任现职位年限+0.105×年收入+0.099×住房性质+0.103×总资产+0.105×保险金额
乘机信息 辅助 0.181×目的地+0.166×客票性质+0.162×购票方式+0.156×购票时间+0.163×航空公司会员+0.172×年飞行次数
社会安全管控 辅助 DELAY1风险增加量, 1, 0
安保措施 辅助 DELAY1响应系数×社会安全管控,3,0
System Dynamics Equations of Main Variables in Civil Aviation Passenger Risk
Schematic Diagram of Simulation Evolution
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