大數(shù)據(jù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用研究

◆楊俊斌 曹敏

大數(shù)據(jù)在公安領(lǐng)域的應(yīng)用研究

◆楊俊斌 曹敏

（山西警察學(xué)院網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)系 山西 030021）

近年來，我國公安信息化建設(shè)發(fā)展迅猛，產(chǎn)生了海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。公安數(shù)據(jù)既有傳統(tǒng)的文本、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有大量圖片、視頻、柵格、矢量、關(guān)系圖等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)方式多種多樣。若能充分利用并挖掘這些海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值，對(duì)于維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定、預(yù)防和打擊犯罪、輔助指揮決策都具有重要的意義。把大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)性資源，全面實(shí)施數(shù)據(jù)強(qiáng)國戰(zhàn)略，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開放和開發(fā)應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和社會(huì)治理創(chuàng)新，是我國目前加快推進(jìn)的國家戰(zhàn)略。

大數(shù)據(jù)；公安；數(shù)據(jù)孤島

1 大數(shù)據(jù)在公安不同領(lǐng)域的應(yīng)用

公安信息化建設(shè)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。公安數(shù)據(jù)既有傳統(tǒng)的文本、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但更多的是圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)方式多種多樣[1]。充分利用并挖掘這些海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值在公安領(lǐng)域具有重要的意義。

目前大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)已在公安行業(yè)下某些領(lǐng)域得到初步應(yīng)用，取得了一些成果。

（1）大數(shù)據(jù)在公安服務(wù)的應(yīng)用

隨著公安大數(shù)據(jù)的建設(shè)，極大地推動(dòng)了一大批公共服務(wù)的項(xiàng)目落地。2018年6月山西省公安廳推出的“一網(wǎng)通一次辦”平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全員上線運(yùn)行，最大程度整合了公安大數(shù)據(jù)和其他行業(yè)大數(shù)據(jù)，為群眾提供了便捷、周到的服務(wù)。經(jīng)過前期的不斷探索，公安大數(shù)據(jù)的模式架構(gòu)越來越清晰。通過建立好的網(wǎng)上服務(wù)平臺(tái)，公安機(jī)關(guān)的服務(wù)質(zhì)量上了一個(gè)新的臺(tái)階。

大數(shù)據(jù)在疫情期間的應(yīng)用，優(yōu)勢(shì)盡顯。通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行指揮調(diào)度，很大程度上提高防控精準(zhǔn)率[2]。我國之所以能實(shí)現(xiàn)群防群控，大數(shù)據(jù)技術(shù)起了關(guān)鍵性的作用。

（2）大數(shù)據(jù)在公安交通方面的應(yīng)用

數(shù)據(jù)和信息是執(zhí)法工作中制定戰(zhàn)略和決策的基礎(chǔ)。公安機(jī)關(guān)在社會(huì)管理中，通過采集駕駛員手機(jī)或車載系統(tǒng)的GPS數(shù)據(jù)，就可以分析出當(dāng)前哪些道路正在堵車，交警部門可以及時(shí)發(fā)布道路交通提醒；通過采集汽車的GPS位置數(shù)據(jù)，就可以分析城市的哪些區(qū)域停車較多，這也代表該區(qū)域有著較為活躍的人群，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析預(yù)測(cè)重大群體性事件非常重要。通過對(duì)重要關(guān)口進(jìn)行車輛車牌和駕駛員的識(shí)別，可以在全省乃至全國范圍內(nèi)進(jìn)行車輛和物資的調(diào)用，這也在很大程度上助力了新冠疫情的防控。

（3）大數(shù)據(jù)在警務(wù)預(yù)測(cè)的應(yīng)用

憑借海量的數(shù)據(jù)信息和專門的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，公安機(jī)關(guān)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的警務(wù)預(yù)測(cè)。技術(shù)人員從海量的案例信息、社會(huì)資源信息中提取有效數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)間、空間、人文地理等要素進(jìn)行加工分析，找出暴力犯罪、恐怖襲擊、惡性群體性事件等各自的發(fā)生要件，總結(jié)出各類案件發(fā)生的要素特征，根據(jù)這些要素特征建立相應(yīng)的預(yù)警模型，如當(dāng)?shù)貙?shí)際情況的各項(xiàng)指標(biāo)趨近臨界值，表明可能會(huì)引發(fā)相應(yīng)的治安風(fēng)險(xiǎn)[3]。公安機(jī)關(guān)可根據(jù)預(yù)警及時(shí)調(diào)整和部署警力，將惡性事件及時(shí)地消除、化解在萌芽狀態(tài)。

（4）大數(shù)據(jù)在犯罪防范的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在犯罪防范中也有大量的應(yīng)用。如公安機(jī)關(guān)可以利用大數(shù)據(jù)來防范電信詐騙。電信詐騙是當(dāng)今社會(huì)的一大頑疾，如果公安機(jī)關(guān)、電信部門、銀行、互聯(lián)網(wǎng)等各方摒棄利益糾結(jié)，共享各自的大數(shù)據(jù)，那么最大限度地預(yù)防電信詐騙是完全可能的[4]。若能融合這些大數(shù)據(jù)的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)挖掘，找出電信詐騙相關(guān)性的數(shù)據(jù)因數(shù)，然后建立動(dòng)態(tài)監(jiān)控模型，那么一旦相關(guān)預(yù)警信息出現(xiàn)，公安機(jī)關(guān)就可以快速預(yù)警并找到詐騙犯罪嫌疑人。

2 大數(shù)據(jù)在公安領(lǐng)域應(yīng)用中存在的難題

（1）思維落后，專業(yè)人才欠缺

隨著公安大數(shù)據(jù)建設(shè)的不斷向前推進(jìn)，公安機(jī)關(guān)大多都已經(jīng)配備了新的設(shè)備。但是實(shí)際應(yīng)用的效果還有很大的提升空間。其中最主要的原因是，相關(guān)公安機(jī)關(guān)工作人員沒有具備合格的大數(shù)據(jù)思維，占據(jù)主導(dǎo)地位的仍是傳統(tǒng)的工作觀念。人都有惰性和慣性思維，大部分警員已適應(yīng)了傳統(tǒng)工作方式和思維習(xí)慣；對(duì)于學(xué)習(xí)新的大數(shù)據(jù)思維仍需要時(shí)間的磨練。其次，公安機(jī)關(guān)也缺乏大量的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。大數(shù)據(jù)是新興的專業(yè)，大部分公安民警以前較少接觸和使用。僅靠上級(jí)部門安排的較少學(xué)時(shí)的培訓(xùn)，難以建立系統(tǒng)專業(yè)的知識(shí)體系。

若沒有專業(yè)化的大數(shù)據(jù)人才去操作使用，購置的先進(jìn)硬件資源無疑是巨大的資源浪費(fèi)。在日常的管理中，重視公安專業(yè)技能，而忽視新一代信息技術(shù)的做法將要逐漸改變。另外，公安機(jī)關(guān)相對(duì)不高的工資待遇和工作的繁雜性也不利吸引高層次專業(yè)人才加入。

（2）數(shù)據(jù)孤島

“數(shù)據(jù)孤島”是大數(shù)據(jù)技術(shù)在應(yīng)用中存在的一個(gè)經(jīng)典難題，在公安大數(shù)據(jù)中同樣如此[5]。當(dāng)前，經(jīng)過前期的公安信息化建設(shè)，公安領(lǐng)域已經(jīng)掌握了海量數(shù)據(jù)資源。但當(dāng)下公安大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用中存在數(shù)據(jù)相對(duì)封閉、共享流通不暢等現(xiàn)象。主要表現(xiàn)如下：第一，公安大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型、格式不統(tǒng)一，難以進(jìn)行數(shù)據(jù)的共享和流通。如，對(duì)于年齡的采集，有年齡、出生日期不同表示方法。第二，共享的數(shù)據(jù)有泄露的風(fēng)險(xiǎn)。如果數(shù)據(jù)共享在一個(gè)安全性不高的網(wǎng)絡(luò)中，很容易遭到惡意攻擊，導(dǎo)致數(shù)據(jù)被竊取，最近頻繁發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全事件給我們敲響了警鐘。第三，內(nèi)部利益的考慮。不同地區(qū)和部門，為了維護(hù)自身利益，有時(shí)不愿共享，或只愿部分共享，甚至錯(cuò)誤共享數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)流通難上加難。

（3）大數(shù)據(jù)算法研究滯后

第一個(gè)難點(diǎn)是如何從非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。所謂非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指在圖像、視頻等里面進(jìn)行特征的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則是人可以理解和處理的；比如在視頻里有幾個(gè)活動(dòng)目標(biāo)、是人還是車。如果是人，身上穿的是什么樣的衣服；如果是車，車牌號(hào)是多少、什么樣的品牌型號(hào)、顏色、行進(jìn)速度、方向等數(shù)據(jù)，這些都是可以轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為人所用。目前，公安數(shù)據(jù)很多涉及視頻數(shù)據(jù)，而視頻數(shù)據(jù)本身是不能夠被很好結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也就不能被計(jì)算機(jī)直接所處理。所以未來擺在技術(shù)人員面前的課題是如何把視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能夠處理的結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

第二個(gè)難點(diǎn)是尋找這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和價(jià)值。數(shù)據(jù)是有關(guān)聯(lián)和無關(guān)聯(lián)之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲(chǔ)的特征數(shù)據(jù)，包括公安行業(yè)、智慧城市中每天產(chǎn)生的海量視頻數(shù)據(jù)，可以為很多案件的偵查提供有價(jià)值的線索?，F(xiàn)在需要攻克的難題是能不能通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)把原來不被重視的數(shù)據(jù)信息關(guān)聯(lián)起來，找到或提取這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，為案件的偵破和方案決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

3 建議與對(duì)策

社會(huì)治安防控點(diǎn)多面廣，社會(huì)管理任務(wù)任重道遠(yuǎn)，服務(wù)社會(huì)群眾事務(wù)繁多，實(shí)施“公安大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略將改變公安工作被動(dòng)應(yīng)付、粗放運(yùn)作的局面，是全面深化警務(wù)改革的重要內(nèi)容和必要途徑。公安機(jī)關(guān)要抓住大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇，必須做好以下幾方面的工作：

（1）提高大數(shù)據(jù)思維，培養(yǎng)專業(yè)人才

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，公安工作人員應(yīng)具備相應(yīng)的大數(shù)據(jù)思維。第一，全部數(shù)據(jù)大于抽樣數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析使社會(huì)科學(xué)擺脫了對(duì)抽樣分析的單純依賴。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)收集和處理能力有限，統(tǒng)計(jì)學(xué)家發(fā)明了隨機(jī)采樣法，即通過盡可能少的數(shù)據(jù)獲得盡可能接近實(shí)際情況的結(jié)果。但這種方法存在缺陷，諸如準(zhǔn)確性高度依賴采樣隨機(jī)性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，全體數(shù)據(jù)包含著數(shù)據(jù)的全部信息和細(xì)節(jié)，不僅可以提高分析的客觀準(zhǔn)確性，更有條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位細(xì)分和探究，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度利用。另外，大數(shù)據(jù)條件下的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)下的復(fù)雜算法更加有效。第二，效率大于精確。小數(shù)據(jù)時(shí)代，在數(shù)據(jù)的限制無法突破的情形下，對(duì)數(shù)據(jù)信息和價(jià)值的獲取渴求使得對(duì)算法的研究越來越深入，發(fā)明的算法越來越復(fù)雜。而事實(shí)表明，當(dāng)數(shù)據(jù)量以指數(shù)級(jí)擴(kuò)張時(shí)，原來在小數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)中表現(xiàn)很差的簡(jiǎn)單算法，準(zhǔn)確率會(huì)大幅提高；與之相反的是，在少量數(shù)據(jù)情況下運(yùn)行得最好的復(fù)雜算法，在加入更多數(shù)據(jù)時(shí)，其算法的優(yōu)勢(shì)則不再顯現(xiàn)。為此，更多的數(shù)據(jù)比算法顯得更智能更重要，大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。丟掉了“精確”這個(gè)包袱，使得大數(shù)據(jù)分析更加的快捷高效。第三，先找相關(guān)關(guān)系，后尋因果關(guān)系。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，相關(guān)關(guān)系是非常容易找到的，因果關(guān)系卻難尋。所以實(shí)際公安工作中，應(yīng)當(dāng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)先探尋數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，然后再利用其他技術(shù)再深究其內(nèi)在的因果關(guān)系。

引進(jìn)數(shù)據(jù)人才，加強(qiáng)信息化知識(shí)普及和技能培訓(xùn)，是解決當(dāng)前基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集工作中缺乏既精通數(shù)據(jù)又懂警務(wù)工作的復(fù)合型人才等難題的關(guān)鍵。全省各級(jí)公安機(jī)關(guān)應(yīng)籌劃建立一支專業(yè)化的公安技術(shù)隊(duì)伍和一批懂得業(yè)務(wù)技術(shù)和業(yè)務(wù)融合的專業(yè)團(tuán)隊(duì)，并對(duì)全警開展信息化知識(shí)普及和操作技能培訓(xùn)。同時(shí)通過各種渠道爭(zhēng)取相關(guān)部門支持，創(chuàng)新警務(wù)數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)、培養(yǎng)和激勵(lì)機(jī)制，打好大數(shù)據(jù)建設(shè)的人才基礎(chǔ)。

（2）完善公安元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)人身上都有息息相關(guān)的各種數(shù)據(jù)信息，如身份信息、戶籍信息、社交信息、職業(yè)信息、電信信息、銀行卡信息等。然而這些數(shù)據(jù)公安機(jī)關(guān)卻不能很好的應(yīng)用起來。為了實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一管理，各公安機(jī)關(guān)和各部門要根據(jù)公安部發(fā)布的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步完善與自身相關(guān)的數(shù)據(jù)類、服務(wù)類、管理類標(biāo)準(zhǔn)，逐步建立一套適合當(dāng)前公安發(fā)展的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。要利用新一代物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算技術(shù)，繼續(xù)加大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)對(duì)公安業(yè)務(wù)各類要素實(shí)時(shí)感知和智能跟蹤。這樣可以最大限度地提高工作效率，降低人力成本。

要進(jìn)一步加強(qiáng)公安行業(yè)部門間的數(shù)據(jù)共享，建立一套行之有效的數(shù)據(jù)流通實(shí)施規(guī)則和完善的問責(zé)機(jī)制；同時(shí)，加強(qiáng)與電信部門、銀行部門等數(shù)據(jù)大戶間的數(shù)據(jù)互通，拓寬公安數(shù)據(jù)獲取渠道。

（3）開發(fā)大數(shù)據(jù)挖掘智能算法

數(shù)據(jù)有了以后，還要懂得怎么去用。數(shù)據(jù)挖掘就是從海量的數(shù)據(jù)中用一定的算法分析計(jì)算，得到我們所需要信息和知識(shí)的過程，可以在保證時(shí)效性的前提下對(duì)更加龐大的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，使結(jié)果更為精確。在街景的海量監(jiān)控視頻中，犯罪分子留下的蹤影也許只有幾秒鐘。對(duì)于海量犯罪信息的分析研判，僅僅依靠人工是難以做到的，且不說人工在工作量和工作強(qiáng)度上難以勝任，即使分析了大量的數(shù)據(jù)，其結(jié)果的時(shí)效性和準(zhǔn)確性也是難以達(dá)到要求的，但計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘可以使這個(gè)問題迎刃而解。選擇恰當(dāng)?shù)乃惴梢栽跇O短的時(shí)間內(nèi)分析人工無法完成的海量犯罪記錄數(shù)據(jù)。

4 結(jié)論

隨著公安信息化建設(shè)不斷推進(jìn)，公安機(jī)關(guān)掌握和可利用的數(shù)據(jù)資源的廣度和深度與日俱增，各警種業(yè)務(wù)對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴性越來越強(qiáng)。實(shí)施公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可以順應(yīng)信息化條件下公安實(shí)戰(zhàn)需求，加強(qiáng)對(duì)公安內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源的匯聚、清洗、管理、挖掘分析及可視化等工作，為各警種提供更高質(zhì)量、更有針對(duì)性的大數(shù)據(jù)定制服務(wù)，為公安中心工作提供更有力的支持和保障。

總之，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)影響了世界的方方面面，充分利用數(shù)據(jù)時(shí)代信息技術(shù)，積極創(chuàng)新公安警務(wù)信息管控的新模式，是公安機(jī)關(guān)提升工作效率的重要途徑。

[1]朱虹.大數(shù)據(jù)背景下對(duì)貴州省毒品情報(bào)信息工作體系的思考[J].貴州警察學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，32（01）：100-106.

[2]梁紅，王海亮，胡靜嫻，劉亞翃.大數(shù)據(jù)在重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件中的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2020（08）： 124-126.

[3]陳甜甜，鐘鑫.基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)警務(wù)在美國的發(fā)展現(xiàn)狀[J].中國安防，2018（06）：106-112.

[4]蘆天亮，涂君奧，杜彥輝，劉穎卿.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電信網(wǎng)絡(luò)詐騙案件分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)[J].實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理，2020，37（10）：50-55.

[5]楊俊斌，曹敏，賈王晶.大數(shù)據(jù)在社會(huì)輿情管控及預(yù)防應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2018（09）：68-69.

山西省“1331工程”重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)計(jì)劃經(jīng)費(fèi)資助（英文縮寫為“1331KSC”）；山西警察學(xué)院科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃資助；山西警察學(xué)院中青年學(xué)術(shù)骨干經(jīng)費(fèi)資助；山西警察學(xué)院課程建設(shè)項(xiàng)目“電子數(shù)據(jù)勘查取證”支持