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大数据可以在公安系统做什么

发布时间: 2023-01-06 22:00:24

1. 大数据都体现在哪些方面

在过去几年,大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域,一些大数据起步较早、积累较深的行业领域,开始基于大数据的基础建设,开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理,到数据存储及管理,再到数据分析挖掘,以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律,提升决策效率与能力。这一年,他们在收集数据上花费的时间很少,而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘,帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用,可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理;实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理,满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力,提升警务资源利用和服务价值,为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用,可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理;支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理,发挥交通资源最大效益。
电力领域的大数据应用,可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理;满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性,更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用,可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理;从而全面加强园区创新、服务和管理能力,促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用,能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测,帮助用户快速掌握网络状况,识别网络异常、入侵,把握网络安全事件发展趋势,全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟,取得成果最多的领域,航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索,其总量更多,要求更高。因此,航天大数据不仅具有一般大数据的特点,更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制;航天指挥作战体系模拟推演、作战评估;航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

2. 公安大数据能查到什么

公安系统上能找到姓名、性别、出生日期、身份证号码、出生地、住所、家庭成员等。
公安网络管理非常严格,必须有特定的数字证书才能检查互联网上的信息。至于个人财产信息、贷款信息、通讯信息等,在公安信息网络上是找不到的,只有办理此案的民警能通过银行和通讯部门进行调查,这些调查还需要县级公安部门负责人批准,来办理刑事案件。
公安机关是人民政府和国家行政机关的重要组成部分。同时承担刑事案件侦查任务,是国家司法机关之一。公安机关是政府职能部门,依法管理社会保障,行使国家行政权力。同时,公安机关依法侦查刑事案件,行使国家司法权。公安机关的性质具有双重性,即行政性和司法性。
【法律依据】
《中华人民共和国网络安全法》
第七十六条 本法下列用语的含义:
(一)网络,是指由计算机或者其他信息终端及相关设备组成的按照一定的规则和程序对信息进行收集、存储、传输、交换、处理的系统;
(二)网络安全,是指通过采取必要措施,防范对网络的攻击、侵入、干扰、破坏和非法使用以及意外事故,使网络处于稳定可靠运行的状态,以及保障网络数据的完整性、保密性、可用性的能力;
(三)网络运营者,是指网络的所有者、管理者和网络服务提供者;
(四)网络数据,是指通过网络收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据;
(五)个人信息,是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别自然人个人身份的各种信息,包括但不限于自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、个人生物识别信息、住址、电话号码等。第七十七条 存储、处理涉及国家秘密信息的网络的运行安全保护,除应当遵守本法外,还应当遵守保密法律、行政法规的规定。

3. 公安信息化大数据基础设施建设包括哪些

公安信息化的核心是对数据的采集与应用。在数据采集方面,平安城市、雪亮工程、智慧城市等项目建设了大量摄像头等。
我国公安信息化发展较快,但受传统观念、资金投入、工作机制等影响,公安信息化建设仍存有较大发展空间。
1、基础网络实现地域的全覆盖基本的通讯网络建设是公安信息化建设的基础,是衡量公安软硬件建设水平的基本要素,更是保证公安信息化资源有效传播和共享的根本。未来,在通讯网络、监控视频以及智能交通设施等方面将实现地域的全覆盖。
2、治安管理信息化水平不断提升公安信息化建设下一步应以完善升级人口管理信息系统、配合警用地理信息系统三期建设和省级“情指一体”指挥调度平台建设、整合建立治安综合业务应用系统为主线,进一步深化治安管理基础信息化的应用水平,提升信息化条件下治安“打防管控”的警务实战化能力水平。
3、信息共享更加透彻信息化发展的过程中信息的整合和处理要依靠大数据的处理方式,简单依靠传统的警务处理模式已经无法完成大量信息资源的处理,单纯依靠人力处理、筛选信息作用会越来越小,借助大数据整合和云计算各项工作会更加轻松、高效、便捷,通过城市间、国际警务间资源共享,实现信息资源的智能化高端应用,打造信息化的“智能城市”。

4. 派出所大数据能查到什么

法律分析:“大数据”的深度应用,开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代,信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。目前对于公安大数据的应用方式,可以分为以下三个层次:(一)统计查询:这是对大数据最基本的应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。(二)数据挖掘:是目前大数据的核心应用方式,其重点不在于发现因果,而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释,也可能不能马上发现其中的深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。(三)预测预判:是大数据应用未来的发展方向,在数据统计、分析、挖掘的基础上,建立起合适的数据模型,从数据的关联关系入手,推导出因果关系,能够对一定时期内的趋势走向做出预测,对危险信号做出预警,指导预防工作的走向。这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智 能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台的智能分析,实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安能够快速、科学地侦破案件。公安大数据应用于不同警种,由于其实际应用需求的区别,解决的问题也有所区别。如智能交通领域,目前大数据主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。

法律依据:《中华人民共和国政府信息公开条例》

第七条 各级人民政府应当积极推进政府信息公开工作,逐步增加政府信息公开的内容。

第八条 各级人民政府应当加强政府信息资源的规范化、标准化、信息化管理,加强互联网政府信息公开平台建设,推进政府信息公开平台与政务服务平台融合,提高政府信息公开在线办理水平。

第九条 公民、法人和其他组织有权对行政机关的政府信息公开工作进行监督,并提出批评和建议。

5. 公安大数据能查到什么

公安大数据能查到的有:
1、公安基础工作数据信息;
2、公安内网共享的数据信息;
3、外部社会信息。公安机关的人民警察对违反治安管理或者其他公安行政管理法律、法规的个人或者组织,依法可以实施行政强制措施、行政处罚。对严重危害社会治安秩序或者威胁公共安全的人员,可以强行带离现场、依法予以拘留或者采取法律规定的其他措施。
《中华人民共和国人民警察法》
第十三条
公安机关的人民警察因履行职责的紧急需要、经出示相应证件,可以优先乘坐公共交通工具,遇交通阻碍时,优先通行;
公安机关因侦查犯罪的需要,必要时,按照国家有关规定,可以优先使用机关、团体、企业事业组织和个人的交通工具、通信工具、场地和建筑物,用后应当及时归还,并支付适当费用;造成损失的,应当赔偿。

6. 深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用

近一两年,大数据开始在公安等行业领域得到普及应用,除了行业自身的特殊要求外,大数据也带动了相关行业的需求发展。未来,基于大数据的行业应用会变得更加深入,更多的相关厂商也会涉及其中,大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中,大数据在公安及智能交通探索应用得比较早,相关的解决方案和技术也比较成熟,在广西等地也已经有相关的项目落地,大数据应用系统已经上线运营,取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲,在广西公安厅投入使用的大数据系统中,整个项目是以自治区的总数据为出发点,对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据,每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上,后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务,比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询,以及基于测控的分析和基站行业的服务,目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域,目前主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看,用户切实感到便捷好用,所以市场潜力很大,未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘,这些数据本身来说是通用的。但在安防领域,哪些数据是有用的,哪些是我们需要关心和提取的,这是目前在摸索的问题。也就是说,当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合,以提取更有价值的数据。

从技术上分析,有两个技术难点:

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取,这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的,比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人,身上穿的是什么样的衣服;如果是车,车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据,这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前,安防的数据很多涉及到视频数据,而视频数据本身是不能够被结构化的数据,也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的,我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据,包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据,可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块,通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来,找到或提取这些数据之间的相关性,为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万,如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲,数据产生之后,首先要确保数据本身的安全,目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前,如果你对数据不了解,就算把这些数据摆在面前,你也很难去提取有用的数据,但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言,很多有价值的数据是需要提供保护的,也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施,因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来,可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在,公安的数据一般在局域网内运行,并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次,让数据在不同的网络安全系统之间,从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动,最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的,通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网,主要以视频数据为主,辅以视频相关的业务,这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联,才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上,可以获取犯罪嫌疑人的照片,但这个人是谁,他的信息是什么,只有进入公安网以后才能获取,才能将相关信息匹配关联起来,然后通过其他数据库的关联,进一步挖掘出他在哪个网吧出现过,在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来,但这种挖掘只能在高安全性网络中进行,这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲,还是以公安客户投资建设系统为主,厂商提供产品和集成的解决方案,最终由集成商来做落地实施,最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时,未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业,用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难,那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现,给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入,用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来,或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理,包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点,这些公共服务在公安行业目前还比较难做,不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建,以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目,比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目,一般来说可能会找专业的IT厂商来做,特别是互联网公司(现在也有牵涉其中),他们更多是以技术提供商的角色参与,安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确,因为即使是技术比较领先的行业厂商,它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上,而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上,然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢,持续发展。

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