【摘要】 當前，信息技術日新月異 , 隨著數據挖掘技術、通訊技術、網絡安全技術、視頻偵查技術等逐漸成熟，促進了偵查效能的提高。我們應與時俱進，以大數據為重要線索來源，不斷完善偵查技術，切實提高偵查破案的現代化水平。

　　【關鍵詞】 大數據 大數據技術 偵查破案 應用

　　一、引言

　　隨著近年來信息化的日臻成熟，人類信息存儲量的增長速度之快前所未有，數據類型越來越多，海量數據對信息的有效存儲、快速讀取、檢索提出了新挑戰(zhàn)，大數據對于偵查破案也蘊藏了巨大的情報價值。

　　二、大數據概念與特征

　　大數據指數量巨大、類型復雜的數據集合，現有的數據庫管理工具或傳統(tǒng)的數據處理應用難以對其進行處理。其中公安大數據包含網絡、通訊、視頻、人、車輛、社會信息等結構化和非結合化數據。大數據主要有五個基本特征：

　　1、Volume：數據量大，包括采集、存儲和計算的量都非常大。大數據的起始計量單位至少是 P(1000 個 T)、E(100 萬個 T)或 Z(10 億個 T)。

　　2、Variety：種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數據，具體表現為網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

　　3、Value：數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯(lián)網以及物聯(lián)網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業(yè)務邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。

　　4、Velocity：數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區(qū)別于傳統(tǒng)數據挖掘的顯著特征。

　　5、Veracity：數據的準確性和可信賴度，即數據的質量。

　　三、大數據的幾種關鍵技術

　　3.1 大數據采集技術

　　大數據采集技術是對數據進行 ETL 操作，通過對數據進行提取、轉換、加載，最終挖掘數據的潛在價值。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，數據從數據來源端經過抽取、轉換、加載到目的端，然后進行處理分析的過程。

　　3.2 大數據預處理技術

　　數據預處理是指在主要的處理以前對數據進行的一些處理。主要是清理異常值、糾正錯誤數據。現實世界中數據大體上都是不完整，不一致的臟數據，無法直接進行數據挖掘，或挖掘結果差強人意。為了提高數據挖掘的質量產生了數據預處理技術。 數據預處理有多種方法 : 數據清理，數據集成，數據變換，數據歸約等。淺談大數據技術在偵查破案中的應用 □周俊臣 涪陵區(qū)公安局情報信息支隊【摘要】 當前，信息技術日新月異 , 隨著數據挖掘技術、通訊技術、網絡安全技術、視頻偵查技術等逐漸成熟，促進了偵查效能的提高。我們應與時俱進，以大數據為重要線索來源，不斷完善偵查技術，切實提高偵查破案的現代化水平。【關鍵詞】 大數據 大數據技術 偵查破案 應用

　　3.3 大數據存儲與管理技術

　　大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，以便管理和調用。由于從多渠道獲得的原始數據常常缺乏一致性，這導致標準處理和存儲技術失去可行性。大數據存儲和管理發(fā)展過程中出現了如下幾類大數據存儲和管理數據庫系統(tǒng)：分布式文件存儲、NoSQL 數據庫、NewSQL 數據庫。

　　3.4 大數據分析及挖掘技術

　　大數據分析是指對海量的數據進行分析。大數據分析有以下幾個方面需要解決：1. 數據挖掘算法。2. 數據可視化。 3. 預測性分析。

　　4. 語義引擎。

　　數據挖掘是數據庫知識發(fā)現中的一個步驟。一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。四、大數據技術在偵查破案中的應用

　　4.1 大數據技術提供智能管控功能

　　當前犯罪逐漸趨向智能化、隱蔽化，如涉毒類、盜竊類、詐騙類等案件。前科人員重復犯罪概率大，從預防犯罪的角度，這類人員應予重點關注。探索利用大數據技術解決這一問題，通過建立分析模型，實現人案關聯(lián)，以可視化方式實現智能管控目標。今年某地發(fā)生多起入室盜竊案件，傳統(tǒng)分析方式無果，研判人員轉變思路，以前科人員為重點分析對象，綜合內外部信息建立人案關聯(lián)大數據研判模型，很快突出一名犯罪嫌疑人，通過大數據預警實施精準抓捕，該系列案成功偵破。

　　4.2 大數據技術實現案件智能串并

　　以實戰(zhàn)需求為導向，全面匯聚人、案、物、警情等源頭信息，通過對圖像結構化結果數據、文本分析結果數據以及作案特征、作案手法等關鍵數據進行綜合分析，從時間、空間、作案手法特征、嫌疑目標特征等多個維度分別加權分析，利用聚類、分類、關聯(lián)分析等大數據技術對相似案件進行精細化歸類，實現對海量案件的智能化串并分析，提升打擊跨區(qū)域流竄犯罪的能力。詐騙案件日益猖獗，涉案地域很廣，從單案角度很難偵破，但以作案號碼和銀行賬號等信息串并，通過云存儲、人工智能等技術，對案件自動串并，并提供結果推送。通過這樣的方式，再用多維度數據關聯(lián)分析，能夠快速明確嫌疑人身份及活動區(qū)域，對案件偵破起到事半功倍的效果。

　　4.3 大數據技術助推高效合成研判

　　以追逃為例，通過合成作戰(zhàn)機制，利用大數據、新技術對在逃人員逐一進行再研判、再追逃，特別是重點加強對潛逃多年未抓獲的重特大案件在逃人員組織攻堅。以人工智能、云計算、云存儲等技術為依托，著眼于信息收集，充分借助民政、醫(yī)療、金融、交通等社會部門的資源和數據優(yōu)勢，廣泛收集相關信息，做到一人一檔，隨時收集、隨時整理、隨時比對，定期研判，從中發(fā)現線索。犯罪嫌疑人李某故意殺人潛逃外地多年，杳無音信。通過大數據分析研判發(fā)現，犯罪嫌疑人李某已化名王某在某地生活。經走訪調查發(fā)現該人在當地曾多次變換身份，且一直未回戶籍地，身份極為可疑。通過大數據精準研判，在該地郊區(qū)將李某抓獲，經審訊，李某承認自己就是潛逃多年的命案在逃嫌疑人。

　　4.4 大數據技術實現精準打擊犯罪

　　在新的打擊形勢下，提升信息化應用水平，向科技要戰(zhàn)斗力，積極發(fā)起“網上作戰(zhàn)”攻勢，一方面發(fā)揮大數據優(yōu)勢，整合資源，快速從海量信息提取破案關鍵，大小案件串并，快速突出可疑人員和車輛，實行精準打擊;另一方面，加快科技化進程，以大數據為驅動，發(fā)揮信息化作用，提高工作效能。今年某地發(fā)生一起金店被搶案，性質非常惡劣。嫌疑人作案過程持刀戴頭盔，作案后快速逃離現場。該案在視頻大數據基礎上，很快分析出嫌疑人作案前后軌跡，結合各類大數據關聯(lián)分析，很快突出嫌疑人真實身份及藏匿地點。從案發(fā)到偵破，不到 20 小時就破獲了這起影響惡劣的蒙面持刀搶劫案。

　　4.5 大數據技術實現跨警種跨網絡跨地域信息共享

　　利用資源虛擬化、分布式計算、分布式存儲等云計算、大數據處理技術，對公安基礎信息化進行升級改造，依托大數據云平臺超大數據、超強計算和超大存儲能力，以公安數據治理為抓手，以融合共享為目標，以業(yè)務創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、技術創(chuàng)新，統(tǒng)籌基礎設施的集約化建設，建立跨警種、跨網絡、跨地域的全網一體化應用，帶動偵查破案工作的創(chuàng)新發(fā)展。五、結語大數據時代已經到來，如何更好地運用大數據技術為偵查破案服務，是當前值得我們思考的問題。任何新技術的出現，唯有在實踐中不斷探索，不斷總結、不斷創(chuàng)新，才能在打擊犯罪中發(fā)揮最大效能。

　　參 考 文 獻

　　[1] 李建利，李宇塵 . 大數據在刑事偵查中的應用研究 . 吉林大學出版社 .2017

　　[2] 郭斯杰，賈鴻飛，熊勁 . 互聯(lián)網海量數據存儲和處理技術綜述 [N]. 信息技術快報

　　[3] 楊婷，論大數據時代我國刑事偵查模式的轉型 [J]. 法商研究 ,2018，(02)

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