公共安全大數(shù)據(jù)解決方案

1、公共安全大數(shù)據(jù)解決方案大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來202558ZB20052010201220158.5ZB2.8ZB1.2ZB0.1ZB核心技術(shù)：自然語言處理 語義分析 機器學(xué)習(xí) 垂直搜索綜合門戶新聞門戶交友社區(qū)娛樂網(wǎng)站音樂網(wǎng)站體育網(wǎng)站網(wǎng)上購物旅行網(wǎng)站網(wǎng)上招聘網(wǎng)絡(luò)游戲新聞評論博客博文討論話題音視點播網(wǎng)購記錄網(wǎng)上簡歷.交互信息痕跡信息民生民意生活習(xí)慣網(wǎng)民喜好關(guān)注焦點人群分類人性分析全民記錄，記錄全民人類生活行為數(shù)據(jù)化影響國家安全和社會穩(wěn)定的因素不斷增加，社會矛盾糾紛愈來愈多，國內(nèi)外恐暴事件越來越多，社會公共事件、重大刑事案件、惡性事故頻繁發(fā)生，企業(yè)穩(wěn)定狀況不容樂觀，安全隱患時有發(fā)生，這些給經(jīng)濟社會發(fā)展和

2、人民的安全帶來了威脅；而現(xiàn)有的社會管理工作缺乏統(tǒng)盤全局協(xié)同監(jiān)管的模式，缺少統(tǒng)一的信息化管理平臺和手段，社會管理創(chuàng)新迫在眉睫。新環(huán)境下迎來的新挑戰(zhàn)恐怖主義已成為我們當前面臨的“最嚴峻和急迫的安全挑戰(zhàn)?！闭袠I(yè)已經(jīng)完成了基本的信息化建設(shè)，積累的大量數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和應(yīng)用，為政府提供了更好的進行科學(xué)管理職能所必備的技術(shù)；反恐法的實施，為數(shù)據(jù)獲取提供了法律保障，使職能部門數(shù)據(jù)獲取更容易；基于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，能更準確的識別、定義、分類、關(guān)聯(lián)、分析各種數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊含的價值和線索，為政府更好的實施有效的管理職能提供幫助近幾年政府部門非常重視信息化建設(shè)，已經(jīng)將全部業(yè)務(wù)流程都轉(zhuǎn)移到計算機中，積攢

3、下大量的具有時序性的連貫數(shù)據(jù)反恐法的實施為政府相關(guān)部門獲取數(shù)據(jù)提供了重要的法律依據(jù)，也使得數(shù)據(jù)獲取變的容易。通過不同類型不同來源的組合數(shù)據(jù)分析，可以快速解決發(fā)現(xiàn)和研判影響社會治安穩(wěn)定的各類恐暴案件，提高處置潛在威脅的能力大數(shù)據(jù)反恐法信息化建設(shè)大數(shù)據(jù)提供新手段助力維穩(wěn)反恐多數(shù)據(jù)渠道獲取多類型數(shù)據(jù)通信數(shù)據(jù)通信通話：設(shè)備、地區(qū)、聯(lián)系人、號碼、郵件、時間、內(nèi)容、時長、上網(wǎng)記錄：設(shè)備、位置、網(wǎng)站、FaceBook、Twitter、物流數(shù)據(jù)包裹信息：首發(fā)件人、地址、時間、包裹內(nèi)容、辦理信息：辦理人、視頻監(jiān)控、語音記錄、簽字、繳費、生活數(shù)據(jù)居住信息：租房、地址、水電煤、電視、網(wǎng)絡(luò)、購物信息：線下購物、網(wǎng)上購

4、物、購物內(nèi)容、出行數(shù)據(jù)交通信息：航班、租車、加油、高速路視頻、違章記錄、海關(guān)信息：簽證、出入境、金融數(shù)據(jù)帳戶信息：銀行帳戶、理財賬戶、信用信息、關(guān)聯(lián)賬戶交易信息：存取款、轉(zhuǎn)賬、刷卡記錄、交易金額、交易頻率 國安數(shù)據(jù)嫌疑人：地區(qū)、姓名、組織、指紋、DNA、家庭、社交、案底、敏感行為：單程出行、短租、不明來歷資金、異常采購、異常出行特殊群體航班信息公共設(shè)施交通監(jiān)控通訊記錄金融機構(gòu)社區(qū)監(jiān)控暴恐檔案情報中心互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)總體目標構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺高效集中數(shù)據(jù)共享便捷的數(shù)據(jù)監(jiān)管分析服務(wù)多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)交換共享提供決策的數(shù)據(jù)依據(jù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換與共享，建立公共安全數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)平臺完善的人口基本、在逃、

5、違法犯罪、出入境、被盜搶汽車、警員基本、安全重點單位、機動車/駕駛員八大公安信息資源庫等共享數(shù)據(jù)庫一站式提供面向公安的警務(wù)信息服務(wù)，為公安服務(wù)中心提供數(shù)據(jù)查詢和分析服務(wù)支持，為用戶提供便捷的公安數(shù)據(jù)監(jiān)管分析服務(wù)無縫集成業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換、保存、更新、共享、備份等機制，建立數(shù)據(jù)共享和交換技術(shù)標準及相關(guān)管理規(guī)范對案件處理情況，發(fā)展趨勢進行分析，為案件研判、領(lǐng)導(dǎo)決策和智慧調(diào)度提供決策支撐建設(shè)統(tǒng)一大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)集中管理百分點大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺本系統(tǒng)通過建立一套互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與政府各相關(guān)部門政務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合的大數(shù)據(jù)情報分析平臺系統(tǒng)，為政府安全部門提供危險人群動態(tài)監(jiān)測，恐暴&反動等犯罪線索發(fā)

6、現(xiàn)，深入追蹤分析等服務(wù)。滿足國家安全部門在危險識別過程中提早發(fā)現(xiàn)、早識別、早處置的業(yè)務(wù)目的。早發(fā)現(xiàn)早識別早處置大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺業(yè)務(wù)架構(gòu)指揮調(diào)度信息交換線索甄別審核決策態(tài)勢評估資源調(diào)度互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容日常監(jiān)測人群分析事件分析專項分析態(tài)勢研判刑偵數(shù)據(jù)監(jiān)測郵件內(nèi)容聊天內(nèi)容訪問行為購物行為移動通信日常監(jiān)測通話內(nèi)容短信內(nèi)容聯(lián)系對象位置分析輿情內(nèi)容日常監(jiān)測輿論焦點輿論態(tài)勢F&T監(jiān)測傳播分析日常行為監(jiān)測住宿銀行交通出行水電費醫(yī)院等結(jié)案記錄接警信息違章處罰內(nèi)部信息身份識別群體特征聯(lián)絡(luò)溝通交際范圍活動區(qū)域體貌特征犯罪記錄收入來源行為異常銀行交易親友關(guān)系用戶畫像事件起源線索驗證相關(guān)人員傳播范圍評估影響事件背景傳播

7、節(jié)點預(yù)警級別發(fā)展趨勢關(guān)聯(lián)分析發(fā)展預(yù)測信息解密事件報告應(yīng)急預(yù)案傳播態(tài)勢熱點線索宏觀態(tài)勢輿論熱點熱點地區(qū)事件排行影響態(tài)勢資源調(diào)配人群動向熱點地區(qū)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺業(yè)務(wù)流程圖10月的一天，法迪婭買了一張單程機票從開羅飛往美國邁阿密，并租了一套公寓住了下來；場景一：人物：埃及人法迪婭幾周后她從俄羅斯銀行取了一大筆錢，并且這段時間以來，她頻繁的跟埃及和敘利亞進行電話聯(lián)系。場景二：她又租了一輛卡車，并開往奧蘭多，獨自一人去了迪斯尼樂園。從監(jiān)控攝像里發(fā)現(xiàn)，她到這個世界上最快樂的地方不是玩的，大部分時間是在擁擠的廣場和出口處拍照。場景三：法迪亞驅(qū)車前往奧蘭多當日，收到了一張超速罰單。場景四：單個場景看，沒

8、有任何問題大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺應(yīng)用案例人物：情報分析師 約翰和多伊在更大的數(shù)據(jù)背景下進行綜合分析，問題就顯現(xiàn)出來了。大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺應(yīng)用案例 一天，大數(shù)據(jù)情報分析系統(tǒng)自動彈出命中一條恐暴線索的報警提醒，這條數(shù)據(jù)引起了系統(tǒng)分析師約翰和多伊的注意，數(shù)據(jù)內(nèi)容是法迪婭以郵件的形式發(fā)給敘利亞伙伴的行動方案，雖然用了很多暗語，但是關(guān)于奧蘭多市內(nèi)幾個人員密集區(qū)的名字以及行動描述還是不可避免的出現(xiàn)在郵件內(nèi)容里。他們將法迪婭的身份信息輸入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行深度分析，這個數(shù)據(jù)庫的資料浩如煙海，還有她在邁阿密從俄羅斯銀行取款的錄像以及電話記錄，法迪婭的入境、行程、租車，以及駐敘利亞大使館所收集到的數(shù)據(jù)等等。所有

9、這些信息被整合起來，一個預(yù)謀已久的恐怖活動浮現(xiàn)在人們眼前 大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析系統(tǒng)的結(jié)果顯示：法迪婭一直和敘利亞的某些人頻繁聯(lián)系，而這些人也都是伊斯蘭國可疑人物，他們過去兩個星期經(jīng)常聚會，收到法迪婭匯來的錢和行動方案后，買了前往邁阿密的機票。軟件還發(fā)現(xiàn)，法迪亞最近一直收到從土耳其和敘利亞匯來的經(jīng)費，而匯出款項的賬戶經(jīng)過分析屬于支持伊斯蘭國的組織所有，四年前，法迪婭就開始為恐怖襲擊做準備工作。 執(zhí)法人員按照這些分析，立刻采取行動，提前阻止了一場恐怖襲擊。基礎(chǔ)平臺百分點大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)（BD-OS）數(shù)據(jù)全生命周期管理數(shù)據(jù)訪問資源管控分布式存儲（磁盤及內(nèi)存）數(shù)據(jù)接入權(quán)限 安全 監(jiān)控 配置及報警應(yīng)用平臺大

10、數(shù)據(jù)收集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯集系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)溝通數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)大數(shù)據(jù)清洗業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)用戶行為數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)大數(shù)據(jù)標準化用戶多ID歸一化數(shù)據(jù)字段標準化系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析文本語義分析系統(tǒng)用戶標簽管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)源接入黃賭毒等犯罪線索電信詐騙線索監(jiān)測熱點事件監(jiān)測線索發(fā)現(xiàn)敏感人群識別體系敏感人群畫像體系敏感人群活動動態(tài)敏感人群庫用戶畫像體系關(guān)聯(lián)信息分析行為軌跡追蹤影響力研判評估態(tài)勢研判恐暴反動線索監(jiān)測郵箱、聊天數(shù)據(jù)輿情數(shù)據(jù)公安案件數(shù)據(jù)情報數(shù)據(jù)運營商數(shù)據(jù)銀行、交通、水費電費、醫(yī)院等個人隱私數(shù)據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)建模信息抽取可視化展現(xiàn)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺系統(tǒng)框架大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺系統(tǒng)拓撲圖大

11、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺技術(shù)架構(gòu)外 部 數(shù) 據(jù) 統(tǒng) 一 接 入 接 口權(quán)限管理數(shù)據(jù)清洗無效數(shù)據(jù)字段補齊有效驗證數(shù)據(jù)稽核數(shù)據(jù)標準化字段映射數(shù)據(jù)索引數(shù)據(jù)歸一化信息抽取語義分析熱點識別知識圖譜語義標簽本體庫業(yè)務(wù)建模異常發(fā)現(xiàn)罪犯預(yù)測閾值調(diào)整個性化模型權(quán)限認證互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)運營商數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)索引庫結(jié)構(gòu)化線索庫業(yè)務(wù)標簽庫知識規(guī)則庫用戶標簽統(tǒng)計標簽用戶畫像犯罪指數(shù)交叉識別搜索發(fā)現(xiàn)線索分級關(guān)聯(lián)關(guān)系個體查詢預(yù)警設(shè)置數(shù)據(jù)變化追蹤庫中 央 資 源 調(diào) 度 、 用 戶 認 證 服 務(wù)訪問控制日志記錄報警設(shè)置系統(tǒng)安全業(yè)務(wù)應(yīng)用移動端資源調(diào)配熱力圖氣泡圖地圖關(guān)系圖面積圖詞云圖折線圖雷達圖消息提醒自動預(yù)警主動發(fā)現(xiàn)定向搜索

12、業(yè)務(wù)表達知識積累大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 數(shù)據(jù)源接入郵箱、聊天數(shù)據(jù)輿情數(shù)據(jù)公安案件數(shù)據(jù)情報數(shù)據(jù)運營商數(shù)據(jù)日常生活數(shù)據(jù)用戶畫像郵箱/聊天數(shù)據(jù)犯罪線索價值密度最高的數(shù)據(jù)；溝通、策劃、交流常用工具；輿情數(shù)據(jù)群體性事件的發(fā)酵地；Facebook & Twitter是各類花式運動的發(fā)酵地;公安案件數(shù)據(jù)已偵破案件、接警記錄信息；公安內(nèi)網(wǎng)的各類案情數(shù)據(jù)；情報數(shù)據(jù)現(xiàn)有情報收集渠道數(shù)據(jù)；朝陽群眾&基層民警線索數(shù)據(jù)；運營商數(shù)據(jù)溝通記錄、聯(lián)系人數(shù)據(jù)；“以人找人”發(fā)現(xiàn)和確認更多線索；日常生活行為數(shù)據(jù)銀行交易記錄、交通出行信息暗藏玄機；敏感人群水電費突增，有事情要發(fā)生；用戶畫像數(shù)據(jù)嫌疑人在互聯(lián)網(wǎng)上的行為畫像；危險物品關(guān)注

13、人群特征；大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 熱點分析 價值：熱點話題分析領(lǐng)域知識收集敏感人群話題動態(tài)新犯罪線索發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域知識收集大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 語義識別 可視化業(yè)務(wù)表達中文語義識別數(shù)據(jù)準確分類知識管理和復(fù)用特征提取用戶畫像標簽價值：大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 信息抽取 信息抽取非結(jié)構(gòu)化到結(jié)構(gòu)化命名實體識別結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析價值：多種業(yè)務(wù)場景多種設(shè)備數(shù)據(jù)人口屬性全網(wǎng)偏好地理位置犯罪特征行為特征反饋特征潛在需求社交圖譜過程審計過程監(jiān)控數(shù)據(jù)驗證標簽生產(chǎn)UTT模型用戶畫像業(yè)務(wù)標簽體系Extra附加產(chǎn)品Form表現(xiàn)形式Core核心需求生產(chǎn)報表價值反饋用戶標簽大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 標簽生產(chǎn)通用標簽：海歸，運

14、動，籃球，科比，易建聯(lián)，高爾夫，伍茲，熱血，星座，雙子座，紅酒，不重時尚，游戲，流行音樂人口統(tǒng)計學(xué)標簽：UID: 537821068，性別：男，年齡39，工作狀態(tài)：在職；工作行業(yè)：IT，教育程度：碩士生，地域：湖北省，武漢市；活動區(qū)域：武漢_漢陽大道金融服務(wù)貸款：房貸：額度：200萬；車貸：額度：15萬保險：車險；出境險犯罪標簽盜竊犯1：判刑；出獄：46；盜竊金額：2級：50，1級：50；3年：攔路搶劫：83，刑滿釋放：66，十個月：50，團伙：50，受害人：44購物場景關(guān)注品類1：槍支配件；查看比例：31；消費力等級：1級：63，2級：30；特征tag偏好：刀頭-旋轉(zhuǎn)式2刀頭：60，電源方式

15、-充電式：43，管制刀具：33長期閱讀喜好喜好類別1：體育新聞；瀏覽比例：19喜好類別2：軍事新聞；瀏覽比例：11喜好類別3：偵查類；瀏覽比例：32短期閱讀關(guān)注： 關(guān)注類別1：案件通報；瀏覽比例：31關(guān)注類別2：暴力案件；瀏覽比例：26關(guān)注類別3：；瀏覽比例：12長期游戲喜好：重度游戲、小游戲近期游戲喜好：魔獸世界；購買可能性：49；消費力等級：2級：72，1級：28價值標簽：房主：是；位置：市中心是否擁有奢侈品：是是否股民：是是否信托客戶：是社交圈社交圈屬性： IT，籃球，紅酒，軍事粉絲數(shù)：1503關(guān)注數(shù)：423影響力排名：34%社交圈口碑：78大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 用戶畫像類目標簽體系制

16、定準備訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù)文本建模訓(xùn)練多個模型Boosting保存模型根據(jù)業(yè)務(wù)需求制定互聯(lián)網(wǎng)&政務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)保留有效字段VSM、TF/IDF、Bag of WordsSVM、Bayes、KNN線性加權(quán)所有模型的參數(shù)和權(quán)重構(gòu)建基于機器學(xué)習(xí)的業(yè)務(wù)模型（示例）大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)情報分析平臺 業(yè)務(wù)建模 模型思路：深入挖掘嫌疑人在網(wǎng)絡(luò)留下的信息及行為，發(fā)掘不同特定群體的特征及行為模式通訊頻繁郵件，通話，微信等來往過密行為軌跡相似：在重點偵查地點地點電子圍欄的記錄數(shù)據(jù)相近經(jīng)濟來往頻繁：大額匯款、多次匯款構(gòu)建綜合指標反映親密度特定用戶群體特征分析，厘清人物間關(guān)系，鎖定團伙頭目。構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)圖模型，自動分析群體角色，為

17、辦案人員提供有效線索。尋找案情之間的關(guān)聯(lián)和價值將孤立的信息連點成線，還原嫌疑人行為特征頭目源頭實例： 網(wǎng)上信息偵查+群體網(wǎng)絡(luò)分析傳統(tǒng)偵查學(xué)：物質(zhì)痕跡網(wǎng)絡(luò)時代：信息痕跡90%以上的嫌疑人均在網(wǎng)上留下蛛絲馬跡基于網(wǎng)上行為信息，可描繪出嫌疑人特征畫像40%的嫌疑人可實現(xiàn)精準鎖定多案件并行分析，有效識別案中案、連環(huán)案。大大提高民警摸排效率對反恐、維持社會穩(wěn)定有極大預(yù)警意義。使基層民警擺脫汗水警務(wù)，實現(xiàn)智慧公安模型思路：利用卡口數(shù)據(jù)抓捕聚眾賭博慣犯，未來可推廣到反恐、黃賭毒等異常聚集場景，協(xié)助公安維護社會穩(wěn)定電腦監(jiān)控大屏移動設(shè)備異常聚集模型基于百分點異常聚集模型，對于某市2016年聚眾賭博案例：得到線索1262條，被真實案件證實的有效線索976條，占比77%有效線索涉及嫌疑人149人，涉事車輛181輛，涉案金額827萬可有力打擊聚眾賭博犯罪全天候在線自動識別，大大減小偵查難度和民警工作量，極大提高辦案人員的工作效率實例：某地市公安局異常聚集模型異常聚集社會危害性高，有些情境隱蔽性極強（聚眾賭博）如何提前預(yù)判異常聚集？如何得到秘密聚集的有效線索？現(xiàn)狀效果方案特點總結(jié) 數(shù)據(jù)整合處理能力，支