基于邊緣計算的偵查價值場景設(shè)計

李白冰 賈曉千

摘 要：大數(shù)據(jù)時代背景下，偵查部門在與犯罪分子的博弈中面臨的壓力與日俱增。以新技術(shù)的應用挖掘偵查潛力、實現(xiàn)科技強警成為新時代偵查工作發(fā)展的共識。邊緣計算作為近些年興起的新型計算模式，在偵查領(lǐng)域同樣具備相當?shù)膽们熬啊Ｎ闹型ㄟ^對邊緣計算技術(shù)在偵查領(lǐng)域應用的技術(shù)可行性論證，進而設(shè)計出符合偵查工作特色的技術(shù)框架，同時嘗試搭建了邊緣計算在視頻偵查、公安物聯(lián)網(wǎng)和偵查體制改革中的具體應用場景。邊緣計算的偵查應用能為偵查大數(shù)據(jù)的處理帶來新的可能與機遇。

關(guān)鍵詞：邊緣計算;偵查;大數(shù)據(jù);技術(shù)框架;數(shù)據(jù)管理;應用場景

中圖分類號：TP181文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2020）10-00-04

0 引 言

大數(shù)據(jù)作為一種新型的戰(zhàn)略資源，其使偵查資源、偵查思維和偵查情報來源發(fā)生重大變革。而物聯(lián)網(wǎng)將信息技術(shù)與各領(lǐng)域的融合無限擴展，各設(shè)備之間的數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能化收集、傳遞、處理并實時共享，這同樣使偵查數(shù)據(jù)資源更加復雜多元，也帶來了提升偵查信息化水平的機會。據(jù)悉，我國公安機關(guān)掌握的數(shù)據(jù)資源已達數(shù)百類、上萬億條、PB級的大數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)年增長量[1]超過50%。面對持續(xù)增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)量，公安機關(guān)正在應用的計算模式顯然捉襟見肘。技術(shù)規(guī)則的選擇與設(shè)置根源性影響技術(shù)應用偵查的模式與效果[2]。而邊緣計算技術(shù)是萬物互聯(lián)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)時代下的一種新型計算模式，其獨特的數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢可以為“數(shù)據(jù)信息+偵查”的深度融合提供新的路徑。

1 邊緣計算應用于偵查領(lǐng)域技術(shù)論證與設(shè)計

邊緣計算的“邊緣”是與中心相對的概念，是指從數(shù)據(jù)源到云計算中心路徑之間的任意計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源[3]。根據(jù)實際需求和應用場景的不同，可以在此路徑上的任一資源節(jié)點或多個節(jié)點進行計算。網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)多分布在數(shù)據(jù)源周圍，在數(shù)據(jù)源周圍進行數(shù)據(jù)處理能帶來“就近處理”的諸多優(yōu)勢。

邊緣計算技術(shù)在大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘、分析和管理海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提升了數(shù)據(jù)服務(wù)的效率與質(zhì)量，使運營決策基于數(shù)字化、模型化更加科學。邊緣計算可以彌補云計算網(wǎng)絡(luò)接口單一、數(shù)據(jù)處理存在時延、數(shù)據(jù)種類受限等不足，并可以與云計算在數(shù)據(jù)處理、管理、任務(wù)調(diào)度等方面進行協(xié)同：云計算負責精細度要求高，時效性要求低的復雜全局性大數(shù)據(jù)的處理與分析，而邊緣計算則面向網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)全新業(yè)務(wù)形態(tài)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求對局部性、實時、短周期數(shù)據(jù)進行處理與分析[4]。邊緣計算能在整體上滿足了應用數(shù)據(jù)方面的實時業(yè)務(wù)，安全與隱私等關(guān)鍵需求，并彌補了云計算數(shù)據(jù)優(yōu)化與智能處理的不足。

適用于偵查領(lǐng)域的邊緣與云協(xié)同平臺架構(gòu)大致如圖1所示，平臺架構(gòu)由邊緣層、IaaS層、平臺層、應用層組成。邊緣層包括設(shè)備接入和邊緣數(shù)據(jù)處理。邊緣層將海量數(shù)據(jù)的采集和處理部分或全部遷移到邊緣云，對數(shù)據(jù)進行過濾、篩選和預處理，再將數(shù)據(jù)傳送至遠端云，減少傳輸帶寬壓力，提高數(shù)據(jù)傳輸效率，滿足數(shù)據(jù)生成速度的需求。邊緣層向下支持各種邊緣設(shè)備終端，向上支持與IaaS層即云端對接，實現(xiàn)與云端的數(shù)據(jù)協(xié)同、任務(wù)協(xié)同、管理協(xié)同、安全協(xié)同。

IaaS層主要是云基礎(chǔ)設(shè)施，包括滿足云存儲需求的硬件和軟件部分，如服務(wù)器、虛擬化軟件、存儲和操作系統(tǒng)等[5]。

云端可以對邊緣端提供的數(shù)據(jù)進行更深層次的存儲、分析及價值挖掘，適合進行非實時性全局數(shù)據(jù)處理分析，并反饋給邊緣層，對邊緣層資源進行調(diào)度管理，使邊緣計算基于更為優(yōu)化的模型運行。

平臺層包括把相關(guān)資源、系統(tǒng)、程序部署到云基礎(chǔ)設(shè)施上，進行管理和運維，基于云計算和邊緣計算的協(xié)同運行，建立偵查大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，并對數(shù)據(jù)進行建模分析（AI），進一步應用開發(fā)。

應用層包括面向偵查機關(guān)各層級用戶數(shù)據(jù)應用的業(yè)務(wù)運行，各種數(shù)據(jù)搜索平臺或APP，具有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)預測、情報功能，結(jié)合偵查需求搭建不同的應用平臺，以及開發(fā)者對于設(shè)備優(yōu)化、管理模式優(yōu)化、能耗分析優(yōu)化等方面的應用創(chuàng)新。

2 邊緣計算下的偵查信息資源管理

邊緣計算技術(shù)可以實現(xiàn)偵查信息資源的多邊聯(lián)接、高效存儲、智能應用、安全升級，自動化控制、分析和優(yōu)化等應用價值可以滿足偵查領(lǐng)域?qū)π畔①Y源的多樣化需求。一方面，由于邊緣端是多種數(shù)據(jù)源的初次接入口，其數(shù)據(jù)具有完整、實時、多樣等特點。伴隨聯(lián)接設(shè)備的增多，必然導致大量異構(gòu)數(shù)據(jù)存在。邊緣計算技術(shù)可以對系統(tǒng)與系統(tǒng)之間、服務(wù)與服務(wù)之間等基于模型化的接口進行交互，簡化集成[6]。由此對異構(gòu)數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一聚合，推動偵查信息資源管理向縱深發(fā)展。另一方面，邊緣計算將數(shù)據(jù)處理遷移到邊緣設(shè)備附近，邊緣云的部署靠近信息數(shù)據(jù)源頭，縮短了數(shù)據(jù)傳輸路徑，可以對收集的數(shù)據(jù)進行及時處理，滿足偵查領(lǐng)域中對某些業(yè)務(wù)實時性的要求。

2.1 信息的分布式收集

隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的逐漸普及，偵查部門對海量信息資源的高效收集、挖掘成為技術(shù)上的創(chuàng)新難點。此時完全依靠云計算模式將大量數(shù)據(jù)上傳至云中心進行數(shù)據(jù)處理，將會對網(wǎng)絡(luò)帶寬以及云端服務(wù)器的存儲造成巨大壓力，無法滿足實時性、低能耗的要求。邊緣計算通過計算遷移、5G通信技術(shù)、新型存儲系統(tǒng)、輕量級函數(shù)庫和內(nèi)核、邊緣計算編程模型等核心技術(shù)可以實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的交叉聯(lián)接與數(shù)據(jù)的分布式收集。Zhang等提出一種煙花模型[3]，可以將數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和消費轉(zhuǎn)移到邊緣設(shè)備上，在數(shù)據(jù)傳輸路徑上的邊緣節(jié)點執(zhí)行一系列計算，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式收集、共享及管理。不同煙花模型節(jié)點通過演化模型管理器實現(xiàn)多中心、交互式數(shù)據(jù)收集，契合偵查機關(guān)所需數(shù)據(jù)主體多樣化，數(shù)據(jù)類型復雜化的狀態(tài)，推動不同數(shù)據(jù)主體共享數(shù)據(jù)與云-邊協(xié)同的資源融合，并且邊緣數(shù)據(jù)中心對收集的數(shù)據(jù)會進行加密處理，之后傳輸，此舉不僅可以滿足用戶對數(shù)據(jù)的安全性需求，更可以滿足偵查部門對內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)收集的多種需求。

2.2 數(shù)據(jù)信息的隱私保護與安全存儲

大數(shù)據(jù)時代，線上與線下不斷交叉融合，信息數(shù)據(jù)逐漸呈現(xiàn)“透明化”的特點，個人信息數(shù)據(jù)面臨著大量安全風險。偵查數(shù)據(jù)包含諸多隱私信息、敏感信息，一旦遭受惡意攻擊或數(shù)據(jù)泄漏，將會對國家安全、公民安全造成巨大威脅。邊緣數(shù)據(jù)中心應用白皮書中提出，安全性是邊緣計算的技術(shù)特點之一。邊緣數(shù)據(jù)中心處理的可靠性及存儲與傳輸?shù)陌踩詫吘壎说臉I(yè)務(wù)處理至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長并不意味著所有數(shù)據(jù)都是有效數(shù)據(jù)，邊緣數(shù)據(jù)中心可以進行數(shù)據(jù)過濾，或?qū)?shù)據(jù)保存到邊緣云上進行分析處理，將所得計算結(jié)果進行初次加密后，再傳輸給云計算中心，這樣既降低了數(shù)據(jù)傳輸壓力，也提升了數(shù)據(jù)隱私安全性，降低了隱私泄漏風險。將復雜的加密算法遷移到具有充足資源的邊緣端執(zhí)行，在數(shù)據(jù)傳輸前進行處理并加密，可以有效保護數(shù)據(jù)隱私，系統(tǒng)安全性將由此得到提升。

2.3 數(shù)據(jù)信息的異構(gòu)優(yōu)化

目前，偵查機關(guān)的各個數(shù)據(jù)庫均處于相互割裂狀態(tài)，包括偵查機關(guān)管理或掌控的視頻監(jiān)控系統(tǒng)、道路交通治安卡口等系統(tǒng)之間也存在著數(shù)據(jù)異構(gòu)，阻礙著數(shù)據(jù)資源的融合與挖掘。解決數(shù)據(jù)異構(gòu)問題是目前利用大數(shù)據(jù)進行深度挖掘分析的一個瓶頸，利用邊緣計算技術(shù)將異構(gòu)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一聚合，即使只對部分公安數(shù)據(jù)，如視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、治安交通卡口數(shù)據(jù)、移動通信數(shù)據(jù)實現(xiàn)多源協(xié)作，也將會對偵查工作中個人信息的深度挖掘大有裨益。數(shù)據(jù)融合能夠帶動各部門共享信息資源與情報紅利，從內(nèi)部打破數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)“1+1>2”的價值配比[7]。

3 邊緣計算技術(shù)的偵查應用場景搭建

邊緣計算在偵查領(lǐng)域中應用的關(guān)鍵在于可以通過對數(shù)據(jù)收集和處理的優(yōu)化提高偵查大數(shù)據(jù)的價值和應用能力。理論上，凡是涉及利用大量終端收集信息的偵查系統(tǒng)都可以利用邊緣計算技術(shù)進行改造。

3.1 視頻偵查

大規(guī)模監(jiān)控是針對不特定社會公眾的高科技監(jiān)控手段[8]。視頻監(jiān)控系統(tǒng)不僅在安防領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，也為公安機關(guān)偵查部門打擊犯罪提供助力，成為預防犯罪和證實犯罪的利器，在偵查實務(wù)部門應用十分廣泛。但海量數(shù)據(jù)給云計算中心造成巨大壓力，具有爆炸式增長趨勢的大量非結(jié)構(gòu)化視頻數(shù)據(jù)導致網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬要求高、實時性差、云計算中心視頻處理器負擔過重，存儲和管理大量數(shù)據(jù)增加存儲能耗。傳統(tǒng)云計算中心距離終端設(shè)備較遠，帶來了額外的網(wǎng)絡(luò)延時與高昂的傳輸代價[9]。對于云計算技術(shù)不能高效處理監(jiān)控系統(tǒng)的海量邊緣數(shù)據(jù)以及存儲空間不足，提取信息效率低下的問題，邊緣計算技術(shù)提供了新的解決路徑。

目前，國內(nèi)部署的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的前端攝像設(shè)備基本不具有數(shù)據(jù)處理分析能力，因此可以在一定區(qū)域內(nèi)部署邊緣計算服務(wù)器，在視頻傳輸至云計算中心之前進行視頻數(shù)據(jù)的預處理（無需將全部數(shù)據(jù)上傳至云計算中心，如只傳輸視頻畫面中有運動目標的視頻數(shù)據(jù)），在保證數(shù)據(jù)準確性的同時可以提高視頻分析速度，降低視頻傳輸延時。根據(jù)邊緣計算模型的智能視頻監(jiān)控研究，可通過文本運動目標檢測算法提取出運動目標，將沒有運動目標的視頻圖像直接刪除，可節(jié)省50%以上的存儲空間[10]。邊緣計算技術(shù)可以進行幀過濾與狀態(tài)反饋、任務(wù)調(diào)度，利用邊緣端計算服務(wù)器，結(jié)合實用性強的犯罪行為識別算法，對視頻進行預處理，將視頻數(shù)據(jù)進行分流，刪除無偵查價值的數(shù)據(jù)，將可能存在價值的視頻數(shù)據(jù)傳輸至云平臺存儲中歸檔備份，復雜的數(shù)據(jù)上傳至云計算中心做進一步分析，將視頻存儲周期延長，篩選過濾更多的有效數(shù)據(jù)信息。

3.2 公安物聯(lián)網(wǎng)

近年來，RFID、智能手機、可穿戴傳感設(shè)備的發(fā)展加快了公安物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。但公安物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)與“智慧城市”物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)還存在差距，其前端智能設(shè)備較少，但基礎(chǔ)的視頻監(jiān)控、機動車輛管控、人臉識別等系統(tǒng)部署較為成熟。這些系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)在“情報主導偵查”的背景下為偵查工作的開展帶來了極大的便利。當前，公安機關(guān)還在不斷加大前端智能感知設(shè)備的研究開發(fā)，如研發(fā)眼鏡、 頭盔、手環(huán)等前端感知設(shè)備等，類似于智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，將有更多多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入。公安物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展，會使偵查大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)規(guī)模再次劇增，并由此單獨或者碰撞產(chǎn)生更多的偵查情報信息。公安物聯(lián)網(wǎng)在不斷建設(shè)與發(fā)展過程中，數(shù)據(jù)將從網(wǎng)絡(luò)空間延伸到物理空間，感知信息從傳統(tǒng)的人員、車輛信息擴張到各類物品信息、環(huán)境甚至完整的事件信息，這些都是寶貴的偵查情報源。但與此同時，大規(guī)模的信息接入必然導致現(xiàn)有偵查大數(shù)據(jù)庫的運算壓力。

單一云計算模型無法解決傳輸帶寬和存儲方面的問題，如何有效融合異構(gòu)數(shù)據(jù)也是公安物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的難題之一。公安物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備計算能力不足，無法支持安防偵控系統(tǒng)在大范圍內(nèi)的應用，限制了數(shù)據(jù)信息的挖掘應用，也影響了突發(fā)性刑事犯罪的處理及應對速度。對此，考慮將邊緣計算模型與云計算模型相結(jié)合，把邊緣計算智能終端設(shè)備引入公安物聯(lián)網(wǎng)，將邊緣計算模型作為云計算中心在邊緣端的延伸，使分布式的終端設(shè)備通過“預處理”的方式對數(shù)據(jù)進行篩選，既增加對識別對象的自動感知能力，又提升對于信息采集、傳輸、反饋的效率。邊緣計算與云計算協(xié)同的模式對于精準定位、位置識別也具有獨特優(yōu)勢，邊緣端更靠近數(shù)據(jù)源，可通過邊緣計算模型實現(xiàn)地理位置數(shù)據(jù)的邊緣端處理，不必傳輸至云計算中心，節(jié)省了遠距離傳輸時間并減輕了數(shù)據(jù)處理器的運算壓力，實時性和準確性得到提升，更符合公安一線實戰(zhàn)單位在犯罪實時追蹤、應急預警等方面的需求。

3.3 “科層制”偵查體制改革

“科層制”的偵查體制以層級制度和嚴密規(guī)則保證了偵查機關(guān)的戰(zhàn)斗力和執(zhí)行力，實現(xiàn)了組織的整體性和協(xié)調(diào)性，統(tǒng)一了組織內(nèi)部的一系列行為標準和管理制度[11]。但在嚴峻的犯罪形勢下，公安“大偵查體制”改革的呼聲很高。整合偵查資源能有效開發(fā)偵查潛力，確保偵查一方在犯罪打擊中的相對優(yōu)勢地位。當前圍繞偵查大部門體制改革產(chǎn)生了不同的理論，并由此延伸出了差異化實踐。但筆者認為，偵查體制改革的根本目的在于釋放偵查效能，而機械性的以合并方式圍繞偵查機關(guān)自身進行考量勢必會喪失一定的客觀性，偵查效能的決定性因素不僅僅在于偵查機關(guān)，更在于犯罪與偵查之間的契合，偵查體制的評判標準有且只應有一個，即犯罪的預防與打擊能力。從這個角度講，以大數(shù)據(jù)偵查為定位，圍繞數(shù)據(jù)處理流程進行改革更具有合理性。

在邊緣計算模型下，可以市局為中心，將云端步置在市局，各縣區(qū)公安（分）局在云平臺支持下共享云計算服務(wù)，形成以市公安局為核心，縣區(qū)公安（分）局、派出所積極參與的三級偵查模式。落實到具體部門，可結(jié)合現(xiàn)有刑偵部門、經(jīng)偵部門和刑事科學技術(shù)部門等，圍繞刑科技、技偵、網(wǎng)偵和視頻偵查四項主要偵查技術(shù)，形成一體化指揮的大偵查隊伍。偵查大數(shù)據(jù)在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街區(qū)的邊緣端進行初步處理后，直接上傳到市局平臺，在各地省廳或公安部的統(tǒng)一組織下研發(fā)一批新的數(shù)據(jù)分析、應用平臺，視頻數(shù)據(jù)在市局中心得到充分處理，所得到的有價值信息與各縣區(qū)公安（分）局共享。借助各數(shù)據(jù)平臺，市局、省廳偵查部門可以實現(xiàn)對各下級偵查隊伍的直接指揮。對于經(jīng)邊緣計算模型產(chǎn)生的突發(fā)性案件預警等，市局可以迅速向派出所、基層偵查部門下達指令。配套于大偵查部門改革，應建立偵查隊伍考核平臺化管理機制，通過平臺應用的深度共享，可以實現(xiàn)偵查隊伍的扁平化管理，同時，偵查情報線索的應用速度也會因平臺化管理而得到提升。

4 結(jié) 語

大數(shù)據(jù)偵查的理念早已提出，但大數(shù)據(jù)偵查的種種應用困境如數(shù)據(jù)鴻溝和處理時效等卻遲遲難以得到有效解決，而問題的根本就在于硬件基礎(chǔ)建設(shè)上。當前，偵查機關(guān)在犯罪打擊中面臨愈發(fā)嚴重的工作壓力，前期大數(shù)據(jù)偵查布局的不科學性矛盾逐步成為偵查羈絆，而一系列的問題都有望通過新技術(shù)的應用從數(shù)據(jù)處理這一根源得到妥善解決。邊緣計算正是對云計算中心大數(shù)據(jù)處理方式的智能化補充[11]。邊緣技術(shù)與人工智能、5G技術(shù)相結(jié)合具有廣闊前景。在此背景下，偵查機關(guān)應當以更大的包容性和探索精神將邊緣計算技術(shù)融入偵查大數(shù)據(jù)的建設(shè)與布局中，調(diào)和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)矛盾，解決不同設(shè)備提供商造成的數(shù)據(jù)異構(gòu)問題，真正解決數(shù)據(jù)孤島問題，實現(xiàn)偵查大數(shù)據(jù)的融合。有關(guān)邊緣計算的研究逐年變熱，偵查領(lǐng)域的相關(guān)研究者也應當投以必要的關(guān)注。本文僅以現(xiàn)有的技術(shù)提出部分應有設(shè)想，但邊緣計算與偵查的未來必不會止步于此。

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