公安大数据情报分析系统的建设现状与应用

1 引言

在国际上, 对社会治安以及社会稳定秩序的重视程度不断提高, 也相继出现一定的呼吁活动, 推动各国的社会安全保证工作不断加强。其中, 公安机关在面临世界安全指数不断下降的严峻情况下, 需要不断利用新的技术完成维稳工作, 保证社会安全稳定发展。其中大数据情报系统的建立与完善, 能够不断提高公安机关的办案效率。

2 国内外对大数据的应用成效

我国的计算机技术发展较晚, 因此在大数据的应用方面也相对晚于海外国家。海外警察局多年以来一直利用大数据技术维护社会的稳定与安宁, 并且取得较好的成效。但随着作案手段的不断变化, 仍然需要改进技术, 不断完善情报系统。随着国际上各种因素的综合影响, 不稳定因素不断增加, 各地的维稳工作不断变得严峻。国内近年来也开始通过建立大数据情报系统, 提高社会的维稳效率。就我国当前的大数据应用而言, 尽管跟国际社会还存在一定的差距, 但也的确取得一定的成效。随着科研的投入, 金盾工程、四项建设等方面的影响, 大数据技术不仅在提高破案效率方面表现突出, 在预警重大事件, 重点管控人员方面也表现出强大的优势。

3 公安大数据情报分析系统

公安大数据情报分析系统主要内容包括以下几个方面:解决数据治理难点、解决数据系统与警钟应用割裂难点、数据挖掘和关系推演以及符合研判人员逻辑的人机互动系统。

3.1 解决数据治理难点

通过金盾工程, 我国人口的八大信息库已经得到了完善。另外, 公安系统的常规轨迹数据也得到了一定的完善, 具体比如对火车出行、飞机出行、宾馆住宿、交通卡口等信息也有一定的积累。目前存在的问题是, 这些信息之间的关系连接不够紧密, 甚至相互之间处于一种独立状态。数据质量的问题以及数据之间的孤立问题, 在一定程度上影响了短时间内对数据的全面掌控。依靠现有的技术, 完成以上各部分信息的融合依然存在一定的难度。不过通过大数据技术, 可以将当前的所有数据转化成以人、事、地、物、组织为核心要素的数据形式, 从而在建立模型以及提供战法方面得到一定的改善, 这对于具体案件的侦破具有重要意义。

3.2 解决数据系统与警种应用割裂难点

在当前的公安大数据情报分析系统中, 还存在着一个重要的问题就是数据库与业务应用之间缺少了有效的业务数据模型, 致使在具体的警务应用中无法调用全部数据。在本文所阐述的公安大数据情报系统实际上是数据和情报分析的融合, 主要可以通过建立能支撑业务应用的数据可来支持多警钟应用的数据主题应用服务。以某市一案例进行分析, 此次事件刑侦处整体获得消息非常有限, 但通过已经构建好的关联数据库, 可以迅速进行分析拓展, 之后锁定了8名有关的嫌疑人。通过对图像和信息的对比, 快速确定出犯罪嫌疑人。这次案件在侦破时, 主要是利用数据信息之间的关联性, 如果采用传统方式进行处理, 不仅在人力上要增加力度, 在侦破效率上也会大大降低。

3.3 数据挖掘和关系推演

利用公安大数据情报分析系统, 还可以有效完成数据的挖掘和关系推演工作。以中等省会城市为例, 其中7000万人口为常住人口, 3000万人口为流动人口, 各种关系数据汇总上达几亿条, 在这种海量数据下, 多层次的推演根本无法完成。但利用大数据的海量数据处理能力, 系统可以自动完成对数据关系的结构建立, 这种构筑的方式是引擎化的, 因此我们可以称之为“引擎战法”。随着警种业务的不断增加, 通过积累还可以形成“战法集市”, 从而实现数据的挖掘、路径推演以及全文检索等运算和分析。

3.4 符合研判人员逻辑的人机互动系统

当前, 使用的众多研判应用系统对于警务人员的技能有着较高的要求, 在一定程度上降低了系统的使用率, 也影响了公安行业建设的大量IT系统无法有效运转, 大部分警察办案在效率上依然呈现出低下的状态。使用公安大数据情报分析系统, 其理念完全符合人类的认知模型, 用户可以在可视化的条件下完成数据的逻辑关系分析、关联推演、信息挖掘以及迭代分析等工作, 从而在最短时间内找到案件的关键点。