911事件如果推遲15年 大數(shù)據(jù)是否能挽救這場災難? 2016年09月19日10:43 來源：|
在進入正題之前，我們先來看一個例子：
美國國防部長卡特(AshCarter)曾赴硅谷招募頂尖科技人才。近年來的信息大使得五角大樓不得不將目光聚焦高科技硅谷，以打擊反恐。美國中央情報局的CTOGusHunt表示，為了提高情報分析能力，他們已經(jīng)加快了運用云計算的步伐。
神秘的平臺Palantir就是美國CIA、FBI等尋求的合作對象。Palantir最為人津津樂道的案例有兩個，一是此前美國政府追捕本拉登行動中，Palantir扮演了重要的情報分析的角色;二是Palantir協(xié)助多家銀行追回了納斯達克前主席麥道夫BernieMadoff所隱藏起來的數(shù)十億美元巨款。
Palantir公安大數(shù)據(jù)語義知識搜索平臺建立以后，警方就可以通過非常簡潔的前端搜索頁面，來搜索指定的各類實體與線索。綜合大數(shù)據(jù)的前沿技術進展，可以綜合研判出大數(shù)據(jù)反恐平臺背后的三大關鍵技術：知識圖譜、大數(shù)據(jù)人機可視化交互、非精準搜索與挖掘。分別介紹如下：
知識圖譜
知識圖譜本質上是一種語義網(wǎng)絡，圖中的結點代表實體(entity)或者概念(concept)，邊代表實體/概念之間的各種語義關系。Palantir使用的就是知識圖譜的技術，其中嫌疑犯、車、手機等都節(jié)點屬于知識圖譜中的實體，而邊就是實體之間的關系。知識圖譜允許用戶搜索引擎知道的所有事物、或者地方，而且能夠顯示查詢的實時信息。知識圖譜技術表征了公安大數(shù)據(jù)的本質語義關聯(lián)，比傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫更加自由多樣化，更適合于公安的辦案。
大數(shù)據(jù)人機可視化交互
運用了大數(shù)據(jù)可視化、知識圖譜化、地圖GIS化等手段，同時開放了大量方便的人機交互接口，實現(xiàn)了人與機器的完美融合，也實現(xiàn)了人與人之間的協(xié)同工作，大大提升了警務人員掌控數(shù)據(jù)的能力。
非結構化語義精準搜索與挖掘
非結構化大數(shù)據(jù)指的是文本、圖像與視頻等信息，比傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)的信息量大得多，非結構化語義精準搜索與挖掘，是指在知識圖譜的基礎上真正理解用戶的搜索請求，不再拘泥于用戶所輸入請求語句的字面本身，而是透過現(xiàn)象看本質，準確地捕捉到用戶所輸入語句后面的真正意圖，并以此來進行搜索與挖掘，從而更準確地向用戶返回最符合其需求的搜索結果。
大數(shù)據(jù)分析工具和技術，結合文本挖掘、機器學習以及本體建模，已成為進行軍事安全威脅預測、檢測和早期階段預防的第一道防線。如今大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科技，通過改進協(xié)作和數(shù)據(jù)分析，減低了情報調查過程的繁瑣程度，以便機構更輕易地檢測到國家安全威脅。
通過分析恐怖分子日常各種信息，如通話、、購物、交友、電子郵件、聊天記錄、視頻等，對恐怖行為發(fā)生前進行預警和事后分析排查，越來越成為國際預防反恐的通用手段之一。
阿里巴巴集團CTO王堅曾表示：“今天任何人做事都不可能完全避開互聯(lián)網(wǎng)，犯罪分子也不例外，敵人都用上了互聯(lián)網(wǎng)手段，國家反恐必須用上大數(shù)據(jù)分析了。具備了數(shù)據(jù)分析的能力并不是說能百分百解決問題，但肯定可以大大提高反恐能力，以及實施恐怖行為的成本?！本拖裨诩t綠燈前裝攝像頭，不可能杜絕闖紅綠燈的行為，但肯定減少。
事實上，國內也有科研院所、企業(yè)等機構進行了深入的研究。據(jù)國內學者相關研究成果顯示，采用大數(shù)據(jù)分析模型對恐怖襲擊歷史數(shù)據(jù)中隱含的可演化信息進行學習，利用所獲取的結果進行未來的恐怖襲擊預測。預測過程中融入多步時間序列預測中的遞推計算的思想，將每一步預測的不確定性作為下一次預測迭代的輸入要素加以充分考慮。
仿真結果證實，利用大數(shù)據(jù)分析的預測精度和效率都高于傳統(tǒng)模式。據(jù)公開報道，通過對社交網(wǎng)絡等信息的大數(shù)據(jù)挖掘，我國成功破獲多個涉恐案件。而隨著數(shù)據(jù)量的增長，利用大數(shù)據(jù)來打擊犯罪的比例正在提高。
大數(shù)據(jù)是手段，預警預測是目的
大數(shù)據(jù)的本質是系統(tǒng)通過處理采集到的所有數(shù)據(jù)，去提取其特征和共性的信息。通過大數(shù)據(jù)的處理，把傳統(tǒng)認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，大數(shù)據(jù)的核心價值是通過數(shù)據(jù)分析達到預警預測的目的。因此，在反恐領域，借助大數(shù)據(jù)分析，從各種綜合數(shù)據(jù)中，諸如社交、個人活動信息以及公安數(shù)據(jù)等等中能夠預測出重點監(jiān)控人員將要實施的恐怖襲擊事件，并作出預警提示，成為未來視頻監(jiān)控發(fā)展目標。
我國對公安大數(shù)據(jù)的初步探索
我國公安大數(shù)據(jù)方面的主要工作包括情報抽取、自動脫敏、分類、聚類、特征挖掘、關聯(lián)挖掘等工作。情報抽取主要從文本表述中抽取各類案情要素，如嫌疑人姓名、身份證、性別、案由等；自動脫敏技術是將敏感信息自動替換，脫敏后的信息無法追溯到具體的個人，不再涉及公民，而公安部門可以根據(jù)脫敏的對照庫，實現(xiàn)信息還原。
公安作為與海量證據(jù)、線索、數(shù)據(jù)、信息打交道的部門，使用好已有的數(shù)據(jù)信息，將門類龐雜、種類繁多的海量公安數(shù)據(jù)進行整合，建立統(tǒng)一的公安大數(shù)據(jù)語義知識網(wǎng)搜索平臺，全面而深入挖掘信息之間的關聯(lián)關系，這對于提取關鍵線索、提高辦案效率具有非常重要的現(xiàn)實意義，更對于優(yōu)化警力部署、提前制定預案，將違法犯罪事件扼殺在萌芽狀態(tài)具有重大指導意義。
未來可以做的還有很多
1、以知識圖譜來整合各類數(shù)據(jù)：與美國情報界一樣，公安當前的信息分散、孤立，部分信息不一定準確，大數(shù)據(jù)本身的特點就是價值密度低、參差不起，龐雜多樣。因此，梳理公安的知識體系，將各類數(shù)據(jù)庫整合為統(tǒng)一的知識圖譜，以國際統(tǒng)一的本體網(wǎng)絡語言OWL表示知識，并利用知識圖譜技術實現(xiàn)公安大數(shù)據(jù)的推理與應用;
2、與一般的公安信息系統(tǒng)不一樣，我們需要提供一個較好的工作平臺，利用人機接口，輔助警方從復雜大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)清晰的線索，幫助得到輔助問題的答案。簡單的打個比方來說，公安大數(shù)據(jù)平臺提供的不是直接的魚，而是釣魚的工具與方法。
因此，公安的大數(shù)據(jù)平臺不能做成簡單的查詢系統(tǒng)，而是業(yè)務平臺，可以快速簡便地開發(fā)各類SaaS(軟件即服務)應用，警務人員可以查詢信息，還可以簡單靈活地組合各類模塊，將業(yè)務人員的經(jīng)驗與技術人員的大數(shù)據(jù)技術緊密結合。
3、實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略，突破已有的思維定勢，大力引進公安大數(shù)據(jù)相關的知識圖譜技術、大數(shù)據(jù)可視化、語義分析計算等前沿技術?？梢詫⒐泊髷?shù)據(jù)脫敏后大力開放，供國內專家學者作為研究開發(fā)使用，廣泛地獲取外腦支撐。
責任編輯：姚泓澤
