① 大數據時代背景下如何構建「智慧警務」
數據是科學的度量、知識的來源。隨著互聯網特別是移動互聯網的發展，一個以信息爆炸為特徵的大數據時代正在到來。這對公安機關來說既是挑戰，也是機遇。對此，必須以創新的理念和思維，把深入實施科技強警戰略，大力推進科技創新擺上更加重要的位置，努力提升公安工作的信息化、科學化和現代化水平。 ■強警論壇黎偉挺大數據時代呼喚數據大開發 如果說過去是一個技術為王的時代，那麼大數據時代就是一個內容為王的時代。技術作為獲取內容、加工內容、利用內容的工具，更先進的技術無疑可以為我們提供更優的解決方案。就警務信息化應用而言，近年來，浙江公安機關通過系統大整合，從技術層面初步解開了信息孤島和信息碎片化的死結，為實現更大范圍、更高層次的共享應用提供了現實基礎。現在的問題已經更多地集中在如何實現對海量數據的深度應用、綜合應用和高端應用，促使這些數據從量變到質變。筆者認為，這就需要對數據的大開發，通過使用數學演算法對海量數據進行分析和建模，挖掘出各類數據背後所蘊涵的內在的、必然的因果關系，進而研判出某一事件發生的概率，科學預測其發展趨勢，以此來服務打防管控等現實斗爭。結合公安機關實際來說，就是要重點做好以下四個方面的工作： 二要搞好技術架構大優化。重點是加強技術構架的頂層設計，進一步優化當前技術架構，應該著重做好基於雲技術的基礎設施梳理；基於可視化、扁平化、集成化以及一站式、點到點技術線路梳理；基於內外網交互的多種傳輸存儲和計算實現方式的梳理；基於安全考量的戰略性布局的梳理。 三要搞好海量數據預處理。所謂數據預處理，就是要對各類數據進行篩選、過濾、分類、關聯等初加工，建立起如同「超市凈菜」這樣的數據倉庫，並根據特定用戶的需求提供定製、配送服務，以改變雜亂無章的原始數據存儲狀況，提高數據的應用效益。要努力實現從技術服務商向內容供應商轉變，通過對海量數據進行預處理，建立公安機關的數據倉庫。 四要以剛性手腕建立信息化標准規范。在大數據時代，信息共享已成為大家的共識，關鍵是如何才能更好地利用。要堅持從源頭上解決好標准規范與信息共享問題，除了樹立「共享是原則，不共享是例外」的理念外，還要樹立「入庫是原則，不入庫是例外」的理念，做到項目管理要規范、代碼體系要規范、介面要規范、數據使用和系統運維也要規范。 新黃金十年呼喚構築創新大平台 10年前，浙江公安機關在沒有成功經驗可資借鑒的情況下，通過自主創新建設了浙江公安打防控信息主幹應用系統，走出了一條具有鮮明時代特徵、浙江特色、公安特點的信息化發展道路。如果把此前的以打防控系統為標志的浙江公安信息化稱為信息警務黃金十年的話，那麼，現在正在徐徐開啟的以數據的大整合、大融合、大應用為標志的「智慧浙江公安」無疑是又一個黃金十年。 對於一個國家來說，能否實現現代化的關鍵是科學技術的現代化，核心是科技創新的競爭力。創新不是口號，必須落實在行動中。具體到「智慧浙江公安」建設，應抓住五個突破口進行著力： 一是項目牽引。綱舉就能目張，抓住重點項目建設就可帶動一般項目建設。當前要重點抓好警務雲的建設與應用，PGIS平台的深度開發應用，視頻數據整合挖掘與應用，模塊化、集成化、即插即用、可快速部署的現場通信指揮保障平台，以及智能化的終端和個性化、人性化的後台服務。 二是搭建面向全警的創新應用平台。就是要為全警打造類似Google、Facebook、維基和網路、騰訊、淘寶、土豆、優酷這樣的公安信息創新應用平台，建立起公安機關的「蘋果商店」、「安卓市場」。既要從現有應用中篩選出一批創新應用的小軟體、小工具，也要為打擊破案、執法辦案等專業領域工作研發或扶持一批業務工具，同時還要面向公安基層基礎工作以及社會管理、服務群眾等領域，開發一批便捷、低成本、普及型的應用軟體，以方便全警隨時隨地下載應用。同時，要完善發明創造評審鑒定、版權保護、獎勵表彰等制度，激發和保護好廣大民警的創造激情。 三是打造信息化高地和特區。典型示範引領是推動工作的一個重要方法。打造「智慧浙江公安」，應先抓一些試點縣建設，每個市選擇基礎條件較好的一個縣作為「智慧浙江公安」的示範縣、引領縣先行先試，上級公安機關要在項目建設、資金補助、人才支撐、工作幫扶等方面採取一些配套政策，予以重點傾斜。 四是最大化利用外腦進行借力創新。分工合作是現代社會的必然，信息化發展也需要內外進行協作。要善於借力創新，通過全面梳理信息化業務，理清外包服務內容，規范和編制好外包業務目錄，探索完善外包服務模式。只要是社會和企業能夠承擔的，就要大膽放開准入。同時，要加強與高科技單位的戰略合作，培養一批技術領軍和項目技師等開發應用型專業人才，逐步走自主開發和運維之路。 高風險時代呼喚念好安全「緊箍咒」 網路無疆界，互聯網在給生產生活提供極大便利的同時，也給信息安全帶來極大隱患。一定意義上說，互聯網時代就是高風險時代。處在風險時代，一定要有風險防範意識和危機管理能力，牢記「100-1=0」，沒有安全保障這個「1」，其他再多也是沒有意義的。現在浙江公安機關擁有5000多個應用系統、3000個網站、設備和上千個T數據，已是一個名副其實的「巨系統」。這么大的系統出問題是必然的，關鍵是要避免出大問題。 守住數據不丟、網路不斷、系統不癱這條底線，必須時刻關注九大安全：一是內容安全，杜絕「一機兩用」。二是運行安全，重點關注運行平台是否可靠，運行制度是否完善，運行值守是否到位。三是邊界安全，確保內外網交互不出紕漏。四是終端安全，嚴防警務通、平板電腦等終端遺失，並確保這些終端聯入系統的安全性。五是傳輸安全，確保網路擁有足夠的帶寬和穩定性，並嚴防發生數據丟失事故。六是系統開發安全，防止源代碼流入社會，並做好知識產權保護工作。七是通信保障安全，提高系統的穩定性，並確保一旦出現危機，能夠快速反應、迅速排除。八是隊伍自身安全，堅持拒腐防變警鍾長鳴，反腐倡廉常抓不懈，與運營商等公司企業打交道時一定要潔身自好。九是大安防產業的健康發展，特別是要加強視頻監控資源管理，防止侵害群眾的隱私權。 創新時代呼喚隊伍素質能力大提升 人才是科技創新中最具能動性的因素。各級公安科技信息化部門作為公安機關信息化建設的主管部門，隊伍素質能力的高低直接決定整個公安信息化建設的成敗。 一是機構要健全、統一、規范。要按照職能明晰、稱謂統一的要求，大力加強科技信息化隊伍的正規化建設。現在還有不少縣級公安機關沒有設立科通部門，筆者認為，這是適應工作需求的，即便不要求機構都單列，可以與其他部門合署，但必須要有專門的人從事科技信息化工作。稱謂也要統一，職能也要進一步明晰，逐步理順與信息辦的關系以及科通部門內部行政與事業的關系。 二是培訓學習要加強。信息化發展步伐日新月異。對科技信息化民警來說，學習培訓比其他警種更加重要，更要抓緊。要根據信息化發展和公安實戰需求，及時調整培訓大綱，既要學習信息化新知識，也要學習掌握新的政策法律知識、新的公安業務知識，促進先進技術與公安業務互融共進、互促共長。要大力培養專家型人才，鼓勵民警參加各類崗位執業資格認證，同時還可選調一批基層骨幹民警到專班和項目辦進行跟班培訓，培育一批行家裡手。 三是活力要增強。增進人才交流，要吐故納新，及時引進優秀人才，及時更換不適應崗位需求的人員。既要立足自身培育自有人才，也要堅持眼睛向外，積極借用公司和企業的人才為我所用。要進一步完善交流協作機制，與大企業開展戰略協作，與小企業開展微觀協作，通過多層次、寬領域的交流與合作，不斷為公安信息化發展注入活力源泉。 四是團隊文化要培育積淀。文化是隊伍的靈魂，沒有文化的隊伍必然是一盤散沙。IT產業有著特殊的文化，如果說它是朝陽文化，那它就代表著潮流、代表著未來。要善於吸納IT產業中的蓬勃朝氣、創新勇氣，以及IT人所獨有的夢工廠文化元素和中華民族淡泊明志、寧靜致遠的傳統文化元素。要恪盡職守，盯住一些事進行攻堅克難，在幹事中享受成功的喜悅，實現自我的人生價值。（作者單位：浙江省公安廳）
② 深度解析大數據在公安領域的應用
深度解析大數據在公安領域的應用
近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。
在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。
項目應用前景看好
以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。
在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。
大數據應用存在的難題
大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。
從技術上分析，有兩個技術難點：
第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。
第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。
公安數據流動的單向性
公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。
現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。
未來的商業模式
從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。
對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。
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③ 大數據時代下的公安工作
大數據么，主要應用在雲計算上，相對來說說，就是多資料庫的關聯，現在多部門的版公安數據權想要查找太費時費力了，流程要走很久，然後數據許可權也有不同，如果能運用雲計算來弄的話，可以大幅縮短查詢時間，增加公安辦事效率，當然還是不能民用接軌，國情不符。
④ 淺談如何做好公安工作
一、具備過硬的政治素養，是做好公安法制工作的前提和基礎。
首先，堅定政治立場，樹立正確的人生觀、價值觀。
其次，在工作中發揮我黨的優良傳統和作風。
再次，嚴格按照紀律作風大整頓的要求約束自己的行為。
最後，應當時刻與局黨委的決策保持高度一致。
二、加強專業的業務技能，是提升公安法制工作成效的根本保障。
首先，不斷學習法律專業知識。
其次，通過專業考試檢驗自己的學習效果。
再次，加深自己的文字功底。
三、提高全面的自身素質，是擔負起公安法制工作責任的基石。
首先，要做到認真細致，有責任。
其次，要做到謙虛謹慎，有耐心。
第一、對工作要有耐心。
第二、對同事要有耐心。
第三、對群眾要有耐心。
再次，要做到堅持不懈，有毅力。
⑤ 大數據對警察工作的影響
警察能夠用分析移動數據的方式來提升預測犯罪事件的能力嗎？最近，來自義大利內、西班牙和MIT的研究人容員給出了肯定答案。研究人員表示，使用移動數據並不是推測犯罪事件的唯一途徑，但確實是大大提高了准確率。這意味著，如果你有不良的上網習慣，相關部門將會「密切留意」你。
目前，有關部門採用犯罪統計和當地人口統計數據來預測犯罪事件。但這套系統已經相當陳舊，升級成本高昂，實際意義已經不大。而作為現在每個人貼身之物的手機卻能實時手機用戶的性別、年齡、位置和網頁瀏覽習慣等關鍵信息。
研究人員現在已經建立了一套演算法，數據搜集自英國各大移動通訊公司。通過這套演算法，一張倫敦地區的犯罪事件預測地圖已經被成功繪制。
在義大利，這種方式也正在試運行。義大利特蘭託大學一項名為「Once Upon a Crime」的研究，用免費的人口統計和移動數據與犯罪數據進行了比對，並成功預測倫敦可能發生犯罪事件的地點，准確度高達 70%。
這樣的方式或許可能會牽扯到個人隱私問題，不過關涉到公共安全，這也不失為一個有效的途徑。並且，這將減少警力部署成本，因為通過這些數據有關部門可以有效的安排對應地區的安保力量。