【摘要】 當(dāng)前，信息技術(shù)日新月異 , 隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、通訊技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)、視頻偵查技術(shù)等逐漸成熟，促進(jìn)了偵查效能的提高。我們應(yīng)與時俱進(jìn)，以大數(shù)據(jù)為重要線索來源，不斷完善偵查技術(shù)，切實提高偵查破案的現(xiàn)代化水平。

　　【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù) 偵查破案 應(yīng)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(shù)據(jù)類型越來越多，海量數(shù)據(jù)對信息的有效存儲、快速讀取、檢索提出了新挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)對于偵查破案也蘊(yùn)藏了巨大的情報價值。

　　二、大數(shù)據(jù)概念與特征

　　大數(shù)據(jù)指數(shù)量巨大、類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用難以對其進(jìn)行處理。其中公安大數(shù)據(jù)包含網(wǎng)絡(luò)、通訊、視頻、人、車輛、社會信息等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)合化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)主要有五個基本特征：

　　1、Volume：數(shù)據(jù)量大，包括采集、存儲和計算的量都非常大。大數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

　　3、Value：數(shù)據(jù)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(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強(qiáng)大的機(jī)器算法來挖掘數(shù)據(jù)價值，是大數(shù)據(jù)時代最需要解決的問題。

　　4、Velocity：數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的顯著特征。

　　5、Veracity：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

　　三、大數(shù)據(jù)的幾種關(guān)鍵技術(shù)

　　3.1 大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

　　大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是對數(shù)據(jù)進(jìn)行 ETL 操作，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)換、加載，最終挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)來源端經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載到目的端，然后進(jìn)行處理分析的過程。

　　3.2 大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些處理。主要是清理異常值、糾正錯誤數(shù)據(jù)。現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)大體上都是不完整，不一致的臟數(shù)據(jù)，無法直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，或挖掘結(jié)果差強(qiáng)人意。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量產(chǎn)生了數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)。 數(shù)據(jù)預(yù)處理有多種方法 : 數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)歸約等。淺談大數(shù)據(jù)技術(shù)在偵查破案中的應(yīng)用 □周俊臣 涪陵區(qū)公安局情報信息支隊【摘要】 當(dāng)前，信息技術(shù)日新月異 , 隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、通訊技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)、視頻偵查技術(shù)等逐漸成熟，促進(jìn)了偵查效能的提高。我們應(yīng)與時俱進(jìn)，以大數(shù)據(jù)為重要線索來源，不斷完善偵查技術(shù)，切實提高偵查破案的現(xiàn)代化水平。【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù) 偵查破案 應(yīng)用

　　3.3 大數(shù)據(jù)存儲與管理技術(shù)

　　大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，以便管理和調(diào)用。由于從多渠道獲得的原始數(shù)據(jù)常常缺乏一致性，這導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)處理和存儲技術(shù)失去可行性。大數(shù)據(jù)存儲和管理發(fā)展過程中出現(xiàn)了如下幾類大數(shù)據(jù)存儲和管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：分布式文件存儲、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、NewSQL 數(shù)據(jù)庫。

　　3.4 大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

　　大數(shù)據(jù)分析是指對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)分析有以下幾個方面需要解決：1. 數(shù)據(jù)挖掘算法。2. 數(shù)據(jù)可視化。 3. 預(yù)測性分析。

　　4. 語義引擎。

　　數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在偵查破案中的應(yīng)用

　　4.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)提供智能管控功能

　　當(dāng)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(fù)犯罪概率大，從預(yù)防犯罪的角度，這類人員應(yīng)予重點關(guān)注。探索利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決這一問題，通過建立分析模型，實現(xiàn)人案關(guān)聯(lián)，以可視化方式實現(xiàn)智能管控目標(biāo)。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(zhuǎn)變思路，以前科人員為重點分析對象，綜合內(nèi)外部信息建立人案關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)研判模型，很快突出一名犯罪嫌疑人，通過大數(shù)據(jù)預(yù)警實施精準(zhǔn)抓捕，該系列案成功偵破。

　　4.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)案件智能串并

　　以實戰(zhàn)需求為導(dǎo)向，全面匯聚人、案、物、警情等源頭信息，通過對圖像結(jié)構(gòu)化結(jié)果數(shù)據(jù)、文本分析結(jié)果數(shù)據(jù)以及作案特征、作案手法等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從時間、空間、作案手法特征、嫌疑目標(biāo)特征等多個維度分別加權(quán)分析，利用聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)對相似案件進(jìn)行精細(xì)化歸類，實現(xiàn)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(shù)，對案件自動串并，并提供結(jié)果推送。通過這樣的方式，再用多維度數(shù)據(jù)關(guān)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(shù)據(jù)技術(shù)助推高效合成研判

　　以追逃為例，通過合成作戰(zhàn)機(jī)制，利用大數(shù)據(jù)、新技術(shù)對在逃人員逐一進(jìn)行再研判、再追逃，特別是重點加強(qiáng)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(shù)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(shù)據(jù)優(yōu)勢，廣泛收集相關(guān)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(xiàn)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(shù)據(jù)分析研判發(fā)現(xiàn)，犯罪嫌疑人李某已化名王某在某地生活。經(jīng)走訪調(diào)查發(fā)現(xiàn)該人在當(dāng)?shù)卦�多次變換身份，且一直未回戶籍地，身份極為可疑。通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)研判，在該地郊區(qū)將李某抓獲，經(jīng)審訊，李某承認(rèn)自己就是潛逃多年的命案在逃嫌疑人。

　　4.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)打擊犯罪

　　在新的打擊形勢下，提升信息化應(yīng)用水平，向科技要戰(zhàn)斗力，積極發(fā)起“網(wǎng)上作戰(zhàn)”攻勢，一方面發(fā)揮大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，整合資源，快速從海量信息提取破案關(guān)鍵，大小案件串并，快速突出可疑人員和車輛，實行精準(zhǔn)打擊;另一方面，加快科技化進(jìn)程，以大數(shù)據(jù)為驅(qū)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(zhì)非常惡劣。嫌疑人作案過程持刀戴頭盔，作案后快速逃離現(xiàn)場。該案在視頻大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，很快分析出嫌疑人作案前后軌跡，結(jié)合各類大數(shù)據(jù)關(guān)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(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)跨警種跨網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)處理技術(shù)，對公安基礎(chǔ)信息化進(jìn)行升級改造，依托大數(shù)據(jù)云平臺超大數(shù)據(jù)、超強(qiáng)計算和超大存儲能力，以公安數(shù)據(jù)治理為抓手，以融合共享為目標(biāo)，以業(yè)務(wù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新，統(tǒng)籌基礎(chǔ)設(shè)施的集約化建設(shè)，建立跨警種、跨網(wǎng)絡(luò)、跨地域的全網(wǎng)一體化應(yīng)用，帶動偵查破案工作的創(chuàng)新發(fā)展。五、結(jié)語大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，如何更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)為偵查破案服務(wù)，是當(dāng)前值得我們思考的問題。任何新技術(shù)的出現(xiàn)，唯有在實踐中不斷探索，不斷總結(jié)、不斷創(chuàng)新，才能在打擊犯罪中發(fā)揮最大效能。

　　參 考 文 獻(xiàn)

　　[1] 李建利，李宇塵 . 大數(shù)據(jù)在刑事偵查中的應(yīng)用研究 . 吉林大學(xué)出版社 .2017

　　[2] 郭斯杰，賈鴻飛，熊勁 . 互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)存儲和處理技術(shù)綜述 [N]. 信息技術(shù)快報

　　[3] 楊婷，論大數(shù)據(jù)時代我國刑事偵查模式的轉(zhuǎn)型 [J]. 法商研究 ,2018，(02)

　　淺談大數(shù)據(jù)技術(shù)在偵查破案中的應(yīng)用相關(guān)論文期刊你還可以了解：《科技論文期刊發(fā)表大數(shù)據(jù)技術(shù)在反洗錢工作中的應(yīng)用前景》