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公安大數據技術應用現狀分析與思考
發布時間:2021-03-09 15:10:38

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近年來,大數據與人工智能的發展引起了國內外的高度重視。公安領域包括公安部及各地公安機關分散建設數據中心、云平臺、大數據平臺,用于實現大量數據的存儲匯聚與初步分析,在保衛國家安全、維護社會穩定、打擊違法犯罪、保障公民權益等工作中發揮了十分重要的作用。

但大數據在公安領域的應用尚且不深,面臨著數據采集手段不全、基礎設施龐大、數據融合治理不足、智能化應用水平不高、安全態勢嚴峻、標準規范不健全等瓶頸問題。

01.

智能感知技術應用現狀及問題分析

智能感知技術應用目前已經取得了很好的實戰效果,其中在多維人員感知技術方向,快速高通量的產品已經在北京、深圳、杭州等地的軌道交通安防得到大規模城市級應用。在視音頻技術方向,通過一系列的平安城市和社會治安監控系統的建設,在國內安防領域,視頻監控、周界防入侵等應用已取得良好效果,并且通過室內定位技術和固有的視頻監控、門禁系統實現互動,由以往的被動安防變為主動安防。但還存在以下痛點:對“人、地、事、物、組織”等公安要素的數據采集手段不全、精度不高、實時性不強,對所采集數據的認知不夠準確、深入,相互之間難以關聯,不能為公安大腦提供有效的數據支撐。

02.

基礎設施技術應用現狀及問題分析

公安部及各地公安機關分別開展了云計算平臺硬件環境建設,建成了除電信運營商之外規模最大的行業專網。云計算基礎設施資源服務能力處于初級階段,公安部搭建了具有彈性計算、海量存儲、大數據處理等功能的云計算平臺,可提供基礎設施、平臺和數據三類服務。然而,從全面支撐公安大數據和業務應用深化發展的角度分析,基礎設施和云平臺還存在以下問題:公安領域各類網絡、云平臺等基礎設施龐大、復雜多樣,公安大腦的構建需要整合各類基礎設施;基礎設施、業務系統、安全體系等運營運維理念落后,預警、處置等過程無法形成閉環,自動化程度缺乏。

03.

數據治理技術應用現狀及問題分析

近年來全國公安機關生產和積累了豐富的公安業務數據,公安行業的大數據體系已見雛形。然而,伴隨著公安信息資源的快速增長,公安信息化面臨著數據資源海量化、異構化、分散化及應用需求多樣化、復雜化等帶來的嚴峻挑戰。公安數據還存在數據覆蓋不廣、標準不一、融合不夠、治理不足的問題;部門壁壘沒有完全打破,該匯聚的數據資源沒有匯聚;數據管理體系不健全、數據管理與業務需求脫節,部分機制、政策和規定不利于信息共享深入開展,難以滿足全警對信息共享的迫切需求。

04.

智能應用技術應用現狀及問題分析

近年來,各級公安機關加強了公共服務支撐類應用建設,完成了警用地理信息綜合應用平臺、視頻圖像信息聯網平臺、扁平化指揮平臺、部門間信息共享服務平臺等一批公共基礎性平臺及應用,初步滿足全警對數據的基礎應用需求。各級公安機關各業務警種從自身業務需求出發,構建了以大數據理念為基礎的專項應用系統,加強統籌規劃,推進系統整合、業務協同等工作,以警綜平臺為基礎,實現了各業務警種條線系統的深度對接,促進警種條線業務和基層綜合業務的條塊融合。

目前基于4G移動互聯技術的移動警務新體系已基本成型,各地涌現出很多深受民警歡迎的新型移動應用,基層創新活力大大增強,有力提升了警務工作效能。但對標新時代公安工作的新目標、新任務、新要求,當前大數據智能化應用水平總體不高,公安知識圖譜不完善,知識計算與知識服務能力不強;數據分析應用的深度不夠,預警預測能力不強;尖端技術應用不足,偵查打擊效能低;新型犯罪形式層出不窮,應對能力不足。

05.

安全防護技術應用現狀及問題分析

在信息安全方面,十三五期間,由公安部牽頭制定了網絡安全等級保護2.0相關的法律法規、標準規范等安全保護體系,在測評、評估、保障等領域形成相關的行業規范。然而整體安全形勢依然嚴峻,一是面對高級病毒武器、APT攻擊等為代表的新一代攻擊滲透技術,公安網現有安全防護和監測預警能力仍存在較大差距和不足;二是信息泄露、濫用等安全風險逐步加大,數據安全保護手段不足;三是態勢感知能力不足,態勢感知不靈敏、缺乏縱深防御能力。

06.

標準規范現狀及問題分析

為滿足技術手段和信息化建設應用需要,公安機關圍繞數據采集匯聚、處理存儲、分析應用、傳輸交換、安全運維等方面,制定了各類別公共安全行業標準規范,包括基礎標準、前端數據源標準、云計算平臺IaaS層和PaaS層資源管理技術及接口標準、大數據治理標準、業務應用標準、支撐標準等。重點以信息整合和數據共享類標準為主體,積累了數據標準在提升采集效率、改善數據質量、完善信息化管理手段、數據惠警惠民等方面的實踐經驗,較好地支撐了各警種部門系統建設和實戰應用工作。然而,隨著公安現代化科學技術的爆發式發展和應用,新技術領域的標準建設和標準化測評技術水平低、適用性較差、缺乏統一規劃等問題也日益凸現。


關于公安大數據技術應用的幾點思考

01

構建豐富多樣的智能感知體系

隨著未來5G甚至6G的應用,智能感知的采集傳輸將更為便捷,采集手段也隨著各項技術的融合越來越豐富,感知將更為多樣化、精準化,可有效支撐各類公安業務。未來應開展多種感知技術的融合應用研究,彌補單一技術的局限,研制集視頻感知、語音感知、位置感知等多維技術為一體的數據采集設備。

02

構建異構兼容、彈性可擴展、智能運營運維的基礎設施

從根本上改變此前信息化建設各自為政、重復投資、應用分散、數據割裂的局面,在基礎設施能力方面,實現對數據、應用的全國一張網、全網一盤棋的支持,從設備、網絡、運維等維度支撐公安面臨的海量數據、海量技術等業務需求,實現基礎設施的自動調度、按需調度。

03

建設基于人工智能的數據治理平臺

人工智能技術從數據出發,自動發現高價值要素,通過對分類原則、意圖進行分析和關聯,形成動態的數據發現表征方法,在線進行模型評價和優化,自動化知識形成和知識圖譜構建,能夠及時應對快速變化的大數據處理和安全治理要求。人機混合智能技術能夠將公安大數據業務多年積累的知識庫與認知模型引入人工智能系統中,通過遷移學習、主動學習、人機協同提高機器學習及動態數據治理任務的準確性,最終實現大數據治理水平從專用人工智能向通用人工智能的跨越式提升。

04

建設基于機器學習的公安大數據智能應用體系

公安大數據智能應用體系能夠收集民警在維護穩定、治安防控、偵查破案、為民服務中總結的各類先進經驗,總結提煉成為技戰法知識庫,結合相應的業務場景及相關數據構建成各類業務知識圖譜,如能夠支持網絡犯罪案件偵查破案的技戰法知識圖譜。技戰法知識圖譜在案件的偵查過程中可以直接使用,以輔助推薦案件偵查方向,幫助民警在紛繁復雜的案情中挖掘案件的關鍵線索;能夠根據業務目標,結合案件現有線索,通過大量的數據分析及技戰法學習,智能推薦出下一步采取哪些偵查手段,直到獲得有價值的線索信息。在輔助案件的偵查過程中,還能夠進行自我學習和進化,根據每個技戰法的使用頻率和使用成功率等,實現技戰法的自優化。技戰法還能夠再組裝,原子型的技戰法能夠根據不同業務目標、不同類案件組合形成不同的偵查手段。例如可以組合形成研判串并案件、預警社會群體性事件、追蹤熱點事件、保障社區安全等不同的偵查手段。移動警務業務的多樣化發展使得“機器人警察、虛擬警察”得到有效的應用與推廣,有效彌補了警力不足的問題,更好地支撐警務業務多樣化。

05

建設具備先進的風險識別能力的安全防護體系

研究基于安全可控技術的安全、可信、合規的防護體系,以支撐應用為目標,以保護數據為核心,以密碼、身份、授權、審計為基礎,采用國產密碼、可信計算等技術保護公安大數據,形成覆蓋云平臺、網絡、終端、數據與應用的內生安全技術體系。

06

構建信息共享、業務協同、互聯互通、安全保密、運維規范的大數據標準規范體系

以現有標準規范為基礎,通過重新制修訂等方式,制定形成以數據標準體系為核心的公安大數據標準規范體系,服務公安部大數據平臺建設與應用。圍繞數據融合、云平臺管理調度、大數據分析研判、大數據安全、大數據運維保障等關鍵環節,建設公安大數據核心技術標準,實現各警種部門在一套數據標準下的數據匯聚整合。


來源自:《公安大數據技術應用現狀分析與思考》


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