大數據與犯罪

Ⅰ 大數據環境下關於電信詐騙案件研判的思考

近年來，公安機關加大對電信詐騙的打擊力度，並取得顯著成果，但此類案件數量仍然持續增長，且犯罪手段變化快、空間跨度大、團伙化趨勢明顯、追贓困難，且破案模式難以復制，辦案人員為了破案往往需要跨區域長期作戰。

明略數據以大數據關聯關系挖掘技術為核心研發了SCOPA系統，將海量多源異構的數據整合關聯，將全量數據展示為一張易於理解的點邊關系圖。公安機關的任意部門、任意伺服器中的數據都可以通過SCOPA系統整合在同一個界面上統一檢索、關聯、分析和研判。目前這套系統已廣泛落地並獲得大量實戰成果。該系統應用在電信詐騙類案件研判和偵破方面，有以下三大優勢：

一、極大提高線索研判的效率，有效縮短破案周期，搶占行動先機。

當電信詐騙偵破因為犯罪分子的反偵查手段深陷僵局時，往往需要綜合犯罪分子的通話、簡訊、上網、轉賬等全維度行為線索尋找突破口，這時如果這些數據都處在割裂的系統中，民警就要花費大量的時間排查，犯罪分子有機會聞風而逃。利用全量關系網路圖，和在此基礎上搭建的全量搜索、關聯分析、地理挖掘、話單分析等強大應用，SCOPA可以在短短幾分鍾內幫助辦案人員鎖定原本需要數小時、甚至幾天的排查工作才能夠得到的線索。此外，在具體案件偵破過程中實時發現的新線索，SCOPA也支持實時手動導入。再復雜的數據，無論是幾千頁通話記錄、上網記錄還是歷史檔案、筆錄信息，都可以輕鬆快速地錄入系統，與系統中已有的數據迅速建立關聯，讓新的線索浮出水面。

二、以簡明圖形界面還原真實案件的復雜推演，降低復雜研判的經驗門檻。

電信詐騙案件犯罪嫌疑人狡猾異常，一旦發現任何風吹草動就有可能更改聯系方式等，造成查案的線索中斷。藉助SCOPA平台的技術，即使一條線索中斷了，也可以隨時沿著另一條線索追查，更能輕易發現通過好幾層關系連接起來的線索。通過SCOPA的技術輔助，民警可以通過簡單的操作快速在圖形界面中構建出案件的原貌。更進一步的，有經驗的民警通過實踐總結的應對各類案件情況採用的研判方法可以沉澱在SCOPA系統中，跨時間、跨地域、甚至跨警種讓另一名民警借用其智慧解決面臨的案件和問題。

三、化被動為主動，智能預警與預測，防範犯罪行為。

如果在詐騙案件發生之前就掌握犯罪分子違法行為的跡象，就能大大減輕案件研判的壓力，並對犯罪分子起到強大的威懾作用。通過大數據技術，這一願景也將成為現實。藉助全量數據的分析和演算法模型的挖掘，SCOPA能夠通過機器學習技術學習犯罪分子的歷史行為數據，總結出其作案的特徵，從而在未來發現類似特徵時發出預警。例如，電信詐騙涉案的手機話單很可能不同於普通人的手機話單，呈現頻繁呼出、極少呼入、大量呼出被掛等特徵。越是完整的數據就越能幫助計算機還原真實的犯罪分子「肖像」，從而幫助防範犯罪行為。

通過大數據技術與公安業務的結合與創新，SCOPA產品突破了傳統的「反電信網路犯罪查控平台」限制，通過數據融合、實時分析模型、大規模情報分析等方面的技術優勢，使得電信詐騙的研判展現出高效、精準和前瞻的全新面貌。在大數據時代，明略數據希望以技術的力量幫助公安機關告別傳統警務，邁向真正的智慧警務。

相關報道

Ⅱ 大數據安全問題有哪些類型

【導讀】大數據運用有助於公司改善事務運營並猜測職業趨勢。然而，這項技能可能會被歹意利用，如果沒有適當的數據安全策略，黑客就有可能對用戶隱私造成重大要挾。那麼，大數據安全問題有哪些類型呢?

1、散布式體系

大數據解決方案將數據和操作散布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種散布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很簡單遭到安全要挾，黑客只需攻擊一個點就能夠滲透到整個網路。因而，網路犯罪分子能夠很簡單地獲取敏感數據並損壞連網體系。

2、數據拜訪

大數據體系需求拜訪控制來約束對敏感數據的拜訪，否則，任何用戶都能夠拜訪機密數據，有些用戶可能將其用於歹意目的。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。因而，運用大數據的公司需求查看並驗證每個用戶的身份。

3、不正確的數據

網路犯罪分子能夠經過操縱存儲的數據來影響大數據體系的精確性。為此，網路罪犯分子能夠創立虛偽數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠運用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修正此數據以生成不正確的診斷成果。這種有缺陷的成果不簡單被發現，公司可能會持續運用不精確的數據。此類網路攻擊會嚴重影響數據完整性和大數據體系的性能。

4、侵略隱私權

大數據體系通常包括機密數據，這是許多人十分關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾現已被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據體系，以損壞敏感數據。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據安全問題有哪些類型?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅲ 結合實際談談如何在大數據時代科技刑警

的應用
在大數據時代，科技刑警的應用可以說是一個新興的話敏慶題，它可以幫助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪偵橋旅握破的效率。
首先，要把大數據技術應用到科技刑警中，需要建立一個完善的網路監控系統，以便獲取犯罪分子的行為數據，鎮春並對其進行分析。通過對大量的犯罪數據的分析，可以更快地發現犯罪模式，從而更有效地抓捕犯罪分子。
其次，要把大數據技術應用到科技刑警中，還需要建立一個完善的智能分析系統，可以利用機器學習和深度學習等技術，對犯罪數據進行更深入的分析，從而更准確地發現犯罪模式，並有效地抓捕犯罪分子。
最後，要把大數據技術應用到科技刑警中，還需要建立一個完善的網路安全系統，以防止犯罪分子利用網路技術進行犯罪活動。
總之，在大數據時代，科技刑警的應用可以說是一個新興的話題，它可以幫助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪偵破的效率。

Ⅳ 大數據是什麼,大數據對國際和平與安全有何作用

未來，大數據將成為社會基礎設施的一部分，跟公路、自來水、電一樣，成為人們生活不可或缺的一部分。但大數據的作用並不僅僅局限於為普通消費者提供生活必須服務，更可以有效協助公安部門提供公共安全服務。而數據的有效利用並服務於社會則需要數據的公開和共享。
4月15日發生的波士頓馬拉松爆炸案造成3人死亡，多人受傷。FBI在波士頓馬拉松爆炸事件後在案發現場附近採集了10TB左右的數據。雖然通過大數據「已經鎖定並逮捕嫌疑犯」的報道已被FBI和波士頓警察局聲明譴責，但未來大數據分析技術爐火純青以後，社交媒體規范和信息分享機制健全，數據來源和質量可靠，那利用大數據鎖定嫌疑犯將變得簡單而高效。
利用大數據還可以預防和打擊犯罪。密歇根大學曾在網上發布報告指出，研究人員正在用「超級計算機以及大量數據」來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法，利用大量數據創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。在研究某一片區的犯罪率時，他們還將相鄰片區的各種因素列為他們考慮的對象。隨著將越來越多的數據加入到研究中來，研究者們認為他們能在額外變數是如何影響犯罪率這一問題上得到更准確的結論，並且為警察更具針對性的鎖定犯罪易發點、抓獲逃犯提供支持。
大數據開發和應用還有助於完善救災系統。7·21北京暴雨發生時，由於求救人數眾多，救援電話被打爆，被困人員無法從官方獲得幫助，從而轉向微博平台。一條包含人物、時間和地點三要素的微博可迅速了解救援所需，打開微博附加坐標數據即可實現地圖定位，為及時救災提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸顯新媒體傳播優勢外，微信群及各大互聯網公司推出的尋人平台也為救災提供了多渠道支持。但各大網站數據並不互通，而且數據的低精確度和低效成為最大弊端。若要發揮數據的最大價值，數據必須是在線、公開、共享、互聯、相關的。由此看出，數據的公開和共享是一件有必要且有待解決的事情。
對於大數據的分析、挖掘可以實現對人像，指紋等的對比，以及卡口的數據融合處理。挖掘數據背後的信息是公安機關既定的任務，通過怎樣的方式輕松便捷的完成這種活動就變得尤為重要。在談到濟南市公安局的合作夥伴浪潮時張強表示，浪潮雲海大數據一體機是應對信息社會大數據時代核心的技術裝備，它標志著國產自由品牌在大數據處理方面已經達到了國際領先水平，可以想像隨著平安城市建設不斷深入推進，大數據一體機這樣的數據處理平台也將起到關鍵的作用。
基於數據資源體系的公共安全數據資源管理平台，對城市運行中有關公共安全的相關數據進行採集、整合、窗處理、加工，構建指標體系，梳理城市運行體征，採用移動終端等物聯網設備進行移動管理，為城市運行安全監測、綜合分析、預警預測、輔助決策等提供服務，充分發揮數據潛在價值，以提高城市公共安全管理水平。
目前各政府部門已經建立起公共安全信息系統，但整體智能化水平尚有待提高，分散在各部門的數據價值沒有充分發揮。構建公共安全指標體系，建設公共安全數據資源管平台，量化規劃安全管理工作，是提高政府安全管理能力、落實國家「十二五」規劃綱要的必然趨勢和重要舉措。

Ⅳ 大數據與偵查模式變革研究(1)

大數據與偵查模式變革研究(1)_數據分析師培訓

大數據在西方廣泛應用於總統選舉預測、商業營銷、疾病預防、金融分析、教育變革，也運用於社會監控和預測、治安管理、恐怖主義打擊等等方面。

運用大量數據進行犯罪偵查和控制始於1994年紐約市的警察部門啟用的一個新的治安信息管理系統，即CompStat(Computer Statistics的縮寫)。CompStat是通過比較數據統計報告為基礎來確定警力資源分配、犯罪預防和打擊對策[5]。大數據時代的到來，西方更是著力建構大數據驅動的犯罪偵查和控制體系。大數據驅動犯罪偵查和控制體系利用大數據幫助警察分析歷史案件、發現犯罪趨勢和犯罪模式；通過分析城市數據源和社交網路數據，預測犯罪；利用大數據，優化警力資源分配，從而提高社會和公眾安全水平[6]。大數據已使犯罪偵查和控制模式發生根本性變革，利用大數據提升犯罪偵查和控制能力是未來的發展方向。

公安部部長郭聲琨強調要大力加強大數據時代提升維護公共安全和服務人民群眾的能力和水平[7]。我國各級公安機關已開始有意識運用大數據推動犯罪偵查和控制。然而大數據不僅是一個技術問題，也帶來了偵查理念、方式、機制的變革。我國學界的研究集中在大數據技術應用研究，對大數據帶來的偵查理念、方式、機制的變革的研究偏少，也不夠深入，迫切需要更為系統的、深入的研究。

一、復雜的犯罪態勢與大數據時代犯罪的數據化生態

當下，犯罪呈現出更加嚴峻和復雜的態勢。首先是犯罪總量大，犯罪率逐年上升。據統計，僅2012年公安機關刑事案件立案的案件數為6551440起，檢察機關批捕、決定逮捕犯罪嫌疑人的案件數為680539，人數為986056[8]。近二十多年來，中國犯罪率呈逐年上升趨勢，刑事案件立案數平均每年增長22％以上，超過了全國GDP的增長。①其次是犯罪智能化。犯罪是一種社會存在，科學的發展滲透到犯罪的方方面面，提升了其能力和危害程度。這表現為兩個方面：一是運用科學思維實施的犯罪，主要表現為犯罪思維嚴密，犯罪前經過周密部署和策劃，犯罪過程滲透著科學思維和謀略。二是利用科學技術實施的犯罪，突出表現為數字化犯罪。以利用網路犯罪為例，2012年，全國公安機關累計破獲涉網違法犯罪案件11.8萬余起，抓獲犯罪嫌疑人21.6萬餘人。據賽門鐵克公司2012年9月發布的諾頓安全報告估算，2011年7月至2012年7月，中國有超過2.57億人成為網路違法犯罪的受害者。網路違法犯罪所造成的直接經濟損失達2890億元人民幣，受害者人均蒙受的直接經濟損失約1200元人民幣[9]。第三，犯罪時空的復雜性。現代科技的發展，使得犯罪時間非線性，犯罪空間缺席性，時空組合的多維、多樣化和任意性[10]。第四，案件因果聯系復雜。相對於傳統的靜態、單一社會來說，現代社會是一個動態、復雜社會。在動態、復雜社會中，因果聯系具有非線性、偶合性、多因性、斷裂性，犯罪的因果聯系往往難以確定。

計算機及網路技術的發展，使得當下社會已經進入了大數據時代。大數據時代首先是數據記錄時代。在數據記錄時代，數據記錄成為默認模式[11]，人類社會處在被無所不在各種各樣感測器和微處理器構成「萬維觸角」的數據網路記錄之下，手機、網路、監控探頭、射頻技術等等無所不在地記錄著我們的行為乃至我們的思想。「早上出門，電梯的攝像頭記錄著我們的出行時間；開車上班，道路的攝像頭記錄著我們的位置和車速；工作期間，網頁記錄著我們的瀏覽習慣和搜索記錄，電話記錄著我們的聯網對象和通話時長；下班回家，購物記錄界定著我們的職業身份、家庭背景甚至性格特徵，電視機頂盒記錄著我們的收視習慣和價值品位……」[12]「在數字世界裡，我們都會留下電子『腳印』或電子『指紋』。」[13]20「我們正處於一種不斷變化卻日趨緊密的被監視狀態中。事實上，現在我們的一舉一動都能在某個資料庫中找到線索。」[14]12

狡猾的犯罪者能有例外而成為「數據隱士」嗎?要成為「數據隱士」，意味著你要完全脫離現代社會系統，不僅不能使用數字化產品，還要完全意義上不食「人間煙火」。因為現代社會幾乎被數據化了，一旦你與現代社會系統進行交換，就很有可能被數據捕捉和記錄。然而，這並不是說犯罪者的具體犯罪的任何要素或片段如犯罪時間、犯罪空間、犯罪行為、犯罪工具等等都會直接且完整無缺被數據記錄和儲存；而是說犯罪者隱藏的犯罪信息總是被相關的海量數據從不同的側面記錄著，即便是某些甚至是主要或關鍵的犯罪要素或片段缺失，也可以通過不同側面相關海量數據聯接、分析，拼接或描畫出犯罪過程。因此，在大數據時代，不要說數字化犯罪，即使傳統手段的犯罪，都可以說落入了一種「天網恢恢，疏而不漏」的網路記錄和存儲體系，數據化就是當下犯罪的現實生態。

二、大數據驅動的偵查模式是時代的必然選擇

模式指經過提煉和抽象的標准樣式。偵查模式反映了偵查要素的結構關系和運行邏輯。偵查模式可以按照不同的標准進行分類。學界按照偵查是否運用信息科技手段，把偵查模式分為傳統的偵查模式、信息主導偵查模式。然而，如果從資訊理論的視角來看，傳統偵查模式與信息主導偵查模式的本質區別不是是否運用信息，而是信息記錄、存儲、提取以及分析方式上的根本差別。按照偵查所能運用信息的記錄、存儲、提取以及分析方式，可以把偵查模式劃分為傳統偵查模式、業務信息主導的偵查模式和大數據驅動的偵查模式。學界一般將業務信息主導的偵查模式和大數據驅動的偵查模式合稱為信息主導偵查模式，但兩者之間不僅是發展階段上的差異(大數據驅動的偵查模式是在業務信息主導偵查的基礎上發展起來的)，而且在信息類型、信息提取和研判方式上也有根本差異，最重要的是由此差異而帶來偵查理念、特徵和機制上的根本變革。

傳統偵查模式是在信息存儲、提取和分析上幾乎沒有什麼科技含量的模式。傳統社會，人類對信息的記錄和存儲方式主要是人的大腦和書寫體系(傳統社會由於信息記錄的需要發展出一整套書寫體系，由此而產生了許許多多按時間匯集的分門別類的書寫檔案庫)。對於犯罪的信息記錄來說，除了大腦和書寫檔案外，犯罪現場也以物質交換的形式記錄著犯罪信息。因此，傳統的偵查主要手段是調查訪問(對大腦儲存的信息提取)、書寫檔案的查詢。②人腦信息的存儲和提取的特點是：分散在不同的人身上；信息的准確性差，受到外在環境和信息儲存者自身感受能力、記憶能力等影響；信息缺乏穩定性，信息量和准確性隨著時間變化而衰減；信息能否提取以及提取的質量，首先取決於能否找到儲存信息的人，其次取決於偵查人員的詢問技術(經驗)、被詢問人表達能力、情緒、配合態度等等多種因素。書寫檔案記錄信息的優點是准確性高、穩定性強，但其有兩個重大缺陷：一是提取困難。人們要找到其中一點有用信息，就得把所有的資料翻閱一遍；盡管後來建立了圖書館式的目錄索引，但查找起來依然耗時費力。二是不能提供直接的犯罪信息。書寫檔案不可能是犯罪的實時記錄，只可能是犯罪破獲後一種事後登記，因此這種檔案對於需要破獲的犯罪來說，不能提供直接的犯罪信息。傳統偵查的信息分析研判主要依靠偵查人員的經驗，有經驗的偵查人員往往成為是否破案的關鍵。總之，這種模式科技含量低、粗放型特徵突出，能否破案主要取決於偵查人員的經驗和投入的人力多少，不僅如此，還取決於偵查人員的運氣。這對於傳統靜態、單一的社會及其犯罪也許能夠適應，而與動態、復雜的社會及其犯罪幾乎完全不匹配。

業務信息主導偵查模式是在信息技術引領下的以業務信息存儲、提取和研判為基礎的偵查模式。隨著信息技術的發展，各種各樣信息記錄和存儲設備被廣泛使用。信息記錄和存儲不再完全依賴人腦和書寫檔案，而是電子化的記錄，存儲設備成為人類記錄和存儲信息的主要方式。這些設備代替人腦和書寫檔案實時記錄著人類的行為，也記錄了犯罪行為。所記錄和存儲的信息從來源和存儲分布來看，形成於不同的業務經營並分布儲存在不同的業務信息庫中，如商家記錄和存儲人們的消費信息、銀行記錄和存儲了人們的金融交易信息、醫院記錄病人信息等等。這些信息庫缺乏整合，相互之間形成信息孤島，信息冗餘和信息孤島成為信息存在的基本生態。就業務信息主導偵查模式來說，其主要特徵是：一是偵查部門依賴於公安平台所累積的結構化的資料庫主要用於人、事、物的核查、比對，實時犯罪信息仍然主要依靠人工採集。二是信息提取依然困難。不可否認，相比傳統偵查模式，業務信息主導的偵查模式針對公安機關所累積結構化信息來說，確實大大提高了查詢、比對效率，但是面對越來越多地被累積的不同來源、不同結構的數據，尤其是大量的半結構化和非結構化數據，既缺乏數據整合的技術和機制，也缺乏信息提取的技術手段。結構化數據是先有模型後有數據，大多具有事後登記的性質(也有少量的實時記錄的數據如旅館住宿等)，很難有實時犯罪行為記錄信息，其主要價值在於對人、事、物的核查；而正是不同來源的半結構化、非結構化數據中實時記錄了犯罪的「蛛絲馬跡」。三是信息分析、研判仍然主要依靠偵查人員的經驗。業務信息系統主要用於簡單的查詢、比對，但是不能進行智能化的演算法分析。總的來說，這種偵查模式面對當下的犯罪態勢，尤其是流動性犯罪、數字化犯罪等，難有成效。

大數據驅動偵查模式是建立在大數據和雲計算平台的基礎上，是大數據時代的信息主導偵查模式的升級換代。在大數據時代，大數據驅動的偵查模式是一種時代的必然選擇，這不僅在於復雜的犯罪態勢及其數據化生態，更在於大數據技術使得這種選擇成為現實。

首先，犯罪的數據化生態是大數據驅動偵查模式的現實基礎。面對當下復雜的犯罪態勢，人們似乎有點不知所措。犯罪的控制某種程度上是一種偵查技術對犯罪技術保持優勢。然而現代性的發展使犯罪者具有更強的匿名性、流動性等，從而一度打破了公安機關曾經具有的優勢，這也是如今犯罪爆發性增長的原因之一。然而犯罪作為一種社會存在，當社會成就犯罪條件時，也會給人類提供製約其的機會。犯罪的數據化生態根本改變了犯罪信息的記錄和存儲方式，極大擴大了「社會記憶」，大數據技術將徹底改變偵查技術與犯罪技術之間的對比關系。因此，我們必須改換傳統的偵查模式，採用大數據驅動偵查模式以控制犯罪和打擊犯罪。

其次，在大數據時代，偵查所面對和所能處理的數據不再是小數據，而是大數據。如今，偵查所面對和所能處理的數據具有體量大、類型多、價值密度低的特徵。「池塘」和「大海」最容易發現的區別就是規模[15]。過去偵查，即使是業務信息主導偵查階段，所面對或所能處理的數據量相當於「池塘」，而與此相對照，現代偵查所面對和能處理的數據量則是「大海」。不僅如此，現代偵查所面對的則是數據的多樣性：從結構上看，不僅有結構化數據，還有大量半結構化和非結構化數據；從數據類型看，有業務數據、用戶原創數據、感測器感知數據；從數據表現形式看，有文字、圖片、音頻、視頻、鏈接等；從犯罪案件構成角度看，有人及其關系、行為、物、時間、空間和主觀意圖數據。數據的價值密度低。在巨量的數據中，有關犯罪數據混雜其間，僅僅是其中小小的「浪花」，但其彌足珍貴。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒[16]。

第三，大數據技術能從海量的數據中對犯罪信息進行提取、分析研判以及預測未來。大數據是其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、處理的數據。而以雲計算為依託的大數據技術可以突破常規技術成本和時限的要求。具體來說，其一，大數據技術能適時提取和分析處理多結構多源數據，尤其是半結構和非結構化的數據，能夠從海量的、雜亂無章的數據中抽取出大量的與犯罪相關的細節、點滴片斷、不同側面數據、信息，並且能把「數據聯系起來、信息點連接起來、片斷串聯起來」[13]29-30，從而能將表面看來毫無意義、互不關聯的數據碎片拼出一幅清晰完整的犯罪圖畫。而對於確定一個犯罪嫌疑人的身份來說，也許只需要四個信息點就足夠了。其二，大數據以雲計算為依託，能夠在合理時間內進行信息提取和分析。以周克華案件為例，南京警方動用上百名警力花費了數天時間對視頻監控數據進行人肉搜索，而運用大數據技術也許只要幾個小時就足夠了。其三，大數據技術，一個最為根本的突破是能夠運用海量數據進行演算法分析，進行信息研判，從而幫助我們認識過去，分析原因，揭示犯罪發生的規律。最後，大數據能在分析過去中尋找有意義的模式，從而預測未來，為我們優化警力資源配置、打擊犯罪提供先機。

三、大數據驅動的偵查模式的理念變革

黑格爾指出，「理念是任何一門學問的理性」[17]，並認為理念中包含著「某種預想的東西」，具有前瞻性、導向性和設計性[18]。偵查模式轉換首先是理念轉換。偵查模式中的理念就是指貫穿在偵查模式中反映了偵查規律的並具有引導、支配、決定偵查活動的觀點、看法、信念。大數據驅動偵查模式不僅是一種新的工作模式，更是一種新思維、新理念。在大數據時代，偵查要確立的理念有：

在線、開放的理念。大數據首先是在線數據。大數據不僅是體量大，更是實時記錄社會的復雜動態數據：用戶原創和各種感測器感知數據，而正是這些數據混雜了犯罪的「蛛絲馬跡」。對於偵查來說，公安大平台累積的結構化數據是重要的，尤其是對人、事、物的核查具有重要價值，但是很難有實時的犯罪記錄。大數據驅動的偵查就是在公安大平台累積的結構化數據的基礎上，對不斷變動用戶原創和各種感測器感知數據進行提取、分析和處理，獲取信息。因此，對於大數據驅動的偵查，我們必須堅持在線和開放的數據理念，以獲得我們需要的海量數據，進而分析、處理這些數據。

數據主導偵查理念。大數據時代，數據是犯罪的生態，偵查過程就是數據儲存、提取和分析過程，數據貫穿於偵查的各個環節，「讓數據說話」成為偵查的基本思維。數據主導偵查的理念至少包括以下三個方面的內容：首先，有關犯罪的一切現象皆可數據化。凡事皆可量化，皆可數據化[19]25-26。不僅與犯罪相關的有形之物如時間、空間、人的特徵(生物識別特徵、行為習慣等)、行為、手段、物等可以量化和數據化，那些與犯罪相關的無形之物如人的價值觀念、態度、情緒等等也可以量化和數據化。其次，大數據是偵查的基礎資源，是偵查的工具箱。偵查就是對數據開礦式的挖掘和分析，偵查能否成功某種程度上取決於對大數據資源的提取、分析能力；運用大數據各種分析技術，可以獲得我們所需要的犯罪信息。最後，在大數據時代，數據居於偵查過程的核心地位，支配著偵查的運行。犯罪現場重建、偵查決策、偵查途徑的選擇、偵查分析、數據摸排、偵查預測等等無不圍繞數據運行。

相關性理念。大數據是通過量化兩個數據值之間的數理關系來確定相關關系。相關關系強，是指當一個數據值增加時，另一個數據值很有可能隨之增加[3]71。傳統偵查，是按照因果關系和數據結構的標准③來採集數據和分析數據。到大數據時代，我們能分析、運用幾乎所有相關數據，收集數據不必再拘泥於因果關系和數據結構標准，而是堅持相關性標准，不僅採集結構化數據，還要採集半結構化和非結構化數據。這種相關關系雖然不能直接揭示內在的因果關系，但是對於犯罪偵查和控制來說，其展現的相關關系仍具有較強的效用價值。

相關關系能讓偵查人員全方位、多角度地思考分析案情。相關關系雖然不追求精確性，但是其追求豐富性，不拒絕任何機會，盡可能去創造和利用機會。通過相關關系，才能將看起來沒有聯系的信息內在地聯系起來，從而更為全面地認識案件情況。這也許可以幫助我們發現破案線索，理清破案思路，劃定偵破范圍。

相關關系可以給我們進一步確定因果關系以指引，從而確定犯罪原因和證明犯罪。相關關系的分析是分析因果關系的基礎。相關關系並不必然是因果關系，但因果關系必然是高度相關關系。通過相關關系，我們可以進一步探究其中是否存在因果關系，從而證明犯罪。

相關關系的一個重要價值是可以監控犯罪情勢。如上所述，當下影響犯罪的原因是紛繁復雜的，要確定犯罪發生的原因相當不容易甚至不可能。對於偵查人員來說，重要的也許不是去理清犯罪原因，而是控制犯罪。通過相關關系，確定關聯物，進而可以監控犯罪情勢，從而使我們有效配置警力資源，打擊犯罪。

通過相關關系，可以預測犯罪。大數據的核心價值是預測。通過收集具有相關關系的數據，建立大數據模型，我們可以從微觀上預測什麼時間、什麼地點、什麼人、什麼類型等等的犯罪容易發生，也可以從宏觀上預測犯罪趨勢，這為我們防範和打擊犯罪提供了更好的機會。

線上破案與線下證明相結合的理念。大數據使得發現和確定某一犯罪嫌疑人似乎變得相當容易。但是數據只是事實的鏡像，並不等於就是事實；④而且大數據的演算法邏輯(強調相關關系、確定的只是一種概率，甚至由於噪音等因素會出現致命的誤差)與法律證明邏輯(強調因果關系和排除合理懷疑標准)存在差異，因此，犯罪偵查尚需要進一步按照法律體系的操作要求進行證明。即使我們通過大數據可以確定犯罪嫌疑人，達到了排除合理懷疑的標准，我們也必須把大數據的演算法體系轉化為符合法律規范要求的證明體系，把數據確定轉換為法律確定。然而，線上破案和線下證明並不是割裂的，大數據能對我們證明起引導作用，幫助我們尋找證據，確定因果關系。因此，在大數據時代我們既不能拋棄相關關系，只追求因果關系，也要必須防止用相關關系代替因果關系，防止用預測來代替事實。

以上是小編為大家分享的關於大數據與偵查模式變革研究(1)的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 大數據預測犯罪，科幻還是現實

從矽谷到世界各地，大數據被視為科技領域最熱門的話題。隨著智能手機等其他攜帶型智能設備的出現，人類的位置，行為，個人喜好，甚至身體的各項生理數據等每一點變化都變成了可被記錄，儲存和分析的數據。這些數據看似普通，但是卻是被廣泛地使用在商業行為用途中。以此為基礎，『反饋經濟』等新經濟和新商業模式也應運而生。

曾幾何時，大數據的價值被人類大大忽略。一方面，那時的計算機以及其附加計算工具發展尚不成熟。雲計算出現之前，傳統的計算機是無法處理如此量大，並且毫無規則的信息數據。而另一方面，是人類自身沒有意識到蘊藏在大數據里無窮的信息價值。隨著計算機技術和互聯網技術的發展，雲計算成為一個科技時代的優秀產物被作為發掘數據價值，征服數據海洋的強大動力。

這個方法真的有效嗎？美國人搶先試用。2011年，洛杉磯（以下均簡稱洛城）警察局試用了這項研究的成果，結果當年洛城的入室搶劫犯罪案件大幅度減小。現如今，這項研究結果已經被做成了預測分析軟體來進一步協助落成的警察們預測犯罪案件的發生地。

聽說美國人成功吃了第一個螃蟹，英國也急於嘗試一下自己的科研成果。隨後，從肯特郡到約克郡，英國多地的警察局都參與到了英國的犯罪預測實驗項目中來。實驗結果顯示，犯罪行為通常表現出明顯的規律特徵，而科學家們新加入的預警模型也可以幫助大幅度降低犯罪案件的發生率。其中一例，2011年曼徹斯特（以下均簡稱曼城）市的特拉福德區的搶劫案跟之前一年同期相比下降了26.6個百分點，而整個曼城市的搶劫案件發生率相較之前一年同期減少了9.8個百分點。

但並不是所有警察叔叔們都有著如此美好的用戶體驗。肯特郡警署卻並不同意絕大多數同僚的用戶感言。經歷了大約四個月成功而有效地試用期後，2013年四月分開始，肯特郡的搶劫案如離離原上草一般，猛然復甦，犯罪率如瘋狂報復般上漲。各地警署和專家們聽聞後大為吃驚。難道大數據預測犯罪還是不夠可靠嗎？通過調查肯特郡的警力調動歷史數據，專家們驚奇發現，在成功的四個月後肯特郡警署自以為犯罪率下降了，而降低了警力的布置，進而引發了犯罪案件數量的回漲。

作為2014年亞太經合組織領導人非正式會議的舉辦地，北京懷柔警方通過運用科學分析模型，雲計算技術以及大數據技術，以懷柔地區9年1萬6千個歷史案件信息為資料庫建立了犯罪數據分析系統和犯罪趨勢預測系統。該系統有效地預測了北京地區的犯罪趨勢，並成功地指導了警力的投入。

研究表明，每類犯罪案件的犯罪事件和犯罪地點都是有規律可循的，犯罪預測系統可以以數軸的方式預測出不同時間段犯罪的發生概率。目前，世界上犯罪預測系統通常包括了對入室盜竊，搶劫，詐騙，破壞公物等幾十類案件的預測分析，大大提高了此系統的實際應用范圍。最近，該系統又被擴展到了交通事故和火災事故的領域。

Ⅶ 如何用大數據預防犯罪

大數據可以讓生活抄更安全有兩種原因：

一方面可以追蹤溯源，找到網路攻擊者，用戶在安裝了安全軟體後，收到偽基站發來的垃圾簡訊，這時候系統會自動識別並且標記，把信息傳送到雲端，通過發送者軌跡的數據分析，結合沿路的攝像頭還有公安部門的偵查，就可以找到犯罪嫌疑人或車輛。

另一方面可以進行擴展性防護，一旦有用戶點擊釣魚網站遭受損失，系統會進行標識和屏蔽，保護潛在受害者再次點擊相同的釣魚網站。

Ⅷ 什麼樣的犯罪才會查大資料庫資料

沒有及時歸案的罪犯
公安說的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等
大數據對信息的預測與全方位的動態監控有效的改變了以往偵察人員掌握信息不全面的狀況，藉助大數據技術能夠對鎖定犯罪嫌疑人，公安的偵察工作起到一定的指導作用。
大數據是互聯網誕生之後才火起來的產物，那麼更多的和互聯網關聯性比較強，大數據怎麼找到一個人
首先看人這個載體和哪些東西能互相關聯識別，首當其沖當然是人臉識別，街頭巷尾的公用攝像頭大部分都是聯網的，很多已經具備人臉識別模式
進入到人臉識別的攝像頭區域會自動識別連接資料庫，不法分子會自動預警到相關部門，還有個人使用的設備能夠聯網的就是智能手機，手機號，電腦，現在很多軟體應用APP和手機號都是實名制的，即使換了別人的手機號，很多軟體的注冊也是實名制的，自然容易找到你
所以以前說的是天網恢恢，現在真的是天網恢恢，一定要做一個守法的好公民，不然隨著技術更加成熟，違法的人將來無所遁形！

Ⅸ 大數據是不是時代金融犯罪的原罪

不是。
大數據只是一種技術，它可以用來幫助發現和追蹤金融犯罪，但它本身不是金融犯罪的原罪。
大數據可以幫助政府和金融機構更好地識別和監管潛在的金融風險，從而抑制金融犯罪的發生。