大数据与犯罪

Ⅰ 大数据环境下关于电信诈骗案件研判的思考

近年来，公安机关加大对电信诈骗的打击力度，并取得显著成果，但此类案件数量仍然持续增长，且犯罪手段变化快、空间跨度大、团伙化趋势明显、追赃困难，且破案模式难以复制，办案人员为了破案往往需要跨区域长期作战。

明略数据以大数据关联关系挖掘技术为核心研发了SCOPA系统，将海量多源异构的数据整合关联，将全量数据展示为一张易于理解的点边关系图。公安机关的任意部门、任意服务器中的数据都可以通过SCOPA系统整合在同一个界面上统一检索、关联、分析和研判。目前这套系统已广泛落地并获得大量实战成果。该系统应用在电信诈骗类案件研判和侦破方面，有以下三大优势：

一、极大提高线索研判的效率，有效缩短破案周期，抢占行动先机。

当电信诈骗侦破因为犯罪分子的反侦查手段深陷僵局时，往往需要综合犯罪分子的通话、短信、上网、转账等全维度行为线索寻找突破口，这时如果这些数据都处在割裂的系统中，民警就要花费大量的时间排查，犯罪分子有机会闻风而逃。利用全量关系网络图，和在此基础上搭建的全量搜索、关联分析、地理挖掘、话单分析等强大应用，SCOPA可以在短短几分钟内帮助办案人员锁定原本需要数小时、甚至几天的排查工作才能够得到的线索。此外，在具体案件侦破过程中实时发现的新线索，SCOPA也支持实时手动导入。再复杂的数据，无论是几千页通话记录、上网记录还是历史档案、笔录信息，都可以轻松快速地录入系统，与系统中已有的数据迅速建立关联，让新的线索浮出水面。

二、以简明图形界面还原真实案件的复杂推演，降低复杂研判的经验门槛。

电信诈骗案件犯罪嫌疑人狡猾异常，一旦发现任何风吹草动就有可能更改联系方式等，造成查案的线索中断。借助SCOPA平台的技术，即使一条线索中断了，也可以随时沿着另一条线索追查，更能轻易发现通过好几层关系连接起来的线索。通过SCOPA的技术辅助，民警可以通过简单的操作快速在图形界面中构建出案件的原貌。更进一步的，有经验的民警通过实践总结的应对各类案件情况采用的研判方法可以沉淀在SCOPA系统中，跨时间、跨地域、甚至跨警种让另一名民警借用其智慧解决面临的案件和问题。

三、化被动为主动，智能预警与预测，防范犯罪行为。

如果在诈骗案件发生之前就掌握犯罪分子违法行为的迹象，就能大大减轻案件研判的压力，并对犯罪分子起到强大的威慑作用。通过大数据技术，这一愿景也将成为现实。借助全量数据的分析和算法模型的挖掘，SCOPA能够通过机器学习技术学习犯罪分子的历史行为数据，总结出其作案的特征，从而在未来发现类似特征时发出预警。例如，电信诈骗涉案的手机话单很可能不同于普通人的手机话单，呈现频繁呼出、极少呼入、大量呼出被挂等特征。越是完整的数据就越能帮助计算机还原真实的犯罪分子“肖像”，从而帮助防范犯罪行为。

通过大数据技术与公安业务的结合与创新，SCOPA产品突破了传统的“反电信网络犯罪查控平台”限制，通过数据融合、实时分析模型、大规模情报分析等方面的技术优势，使得电信诈骗的研判展现出高效、精准和前瞻的全新面貌。在大数据时代，明略数据希望以技术的力量帮助公安机关告别传统警务，迈向真正的智慧警务。

相关报道

Ⅱ 大数据安全问题有哪些类型

【导读】大数据运用有助于公司改善事务运营并猜测职业趋势。然而，这项技能可能会被歹意利用，如果没有适当的数据安全策略，黑客就有可能对用户隐私造成重大要挟。那么，大数据安全问题有哪些类型呢?

1、散布式体系

大数据解决方案将数据和操作散布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种散布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很简单遭到安全要挟，黑客只需攻击一个点就能够渗透到整个网络。因而，网络犯罪分子能够很简单地获取敏感数据并损坏连网体系。

2、数据拜访

大数据体系需求拜访控制来约束对敏感数据的拜访，否则，任何用户都能够拜访机密数据，有些用户可能将其用于歹意目的。此外，网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。因而，运用大数据的公司需求查看并验证每个用户的身份。

3、不正确的数据

网络犯罪分子能够经过操纵存储的数据来影响大数据体系的精确性。为此，网络罪犯分子能够创立虚伪数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够运用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修正此数据以生成不正确的诊断成果。这种有缺陷的成果不简单被发现，公司可能会持续运用不精确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据体系的性能。

4、侵略隐私权

大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据安全问题有哪些类型?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅲ 结合实际谈谈如何在大数据时代科技刑警

的应用
在大数据时代，科技刑警的应用可以说是一个新兴的话敏庆题，它可以帮助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪侦桥旅握破的效率。
首先，要把大数据技术应用到科技刑警中，需要建立一个完善的网络监控系统，以便获取犯罪分子的行为数据，镇春并对其进行分析。通过对大量的犯罪数据的分析，可以更快地发现犯罪模式，从而更有效地抓捕犯罪分子。
其次，要把大数据技术应用到科技刑警中，还需要建立一个完善的智能分析系统，可以利用机器学习和深度学习等技术，对犯罪数据进行更深入的分析，从而更准确地发现犯罪模式，并有效地抓捕犯罪分子。
最后，要把大数据技术应用到科技刑警中，还需要建立一个完善的网络安全系统，以防止犯罪分子利用网络技术进行犯罪活动。
总之，在大数据时代，科技刑警的应用可以说是一个新兴的话题，它可以帮助警方更加有效地抓捕犯罪分子，提高犯罪侦破的效率。

Ⅳ 大数据是什么,大数据对国际和平与安全有何作用

未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。
利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。
大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。
对于大数据的分析、挖掘可以实现对人像，指纹等的对比，以及卡口的数据融合处理。挖掘数据背后的信息是公安机关既定的任务，通过怎样的方式轻松便捷的完成这种活动就变得尤为重要。在谈到济南市公安局的合作伙伴浪潮时张强表示，浪潮云海大数据一体机是应对信息社会大数据时代核心的技术装备，它标志着国产自由品牌在大数据处理方面已经达到了国际领先水平，可以想像随着平安城市建设不断深入推进，大数据一体机这样的数据处理平台也将起到关键的作用。
基于数据资源体系的公共安全数据资源管理平台，对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、窗处理、加工，构建指标体系，梳理城市运行体征，采用移动终端等物联网设备进行移动管理，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务，充分发挥数据潜在价值，以提高城市公共安全管理水平。
目前各政府部门已经建立起公共安全信息系统，但整体智能化水平尚有待提高，分散在各部门的数据价值没有充分发挥。构建公共安全指标体系，建设公共安全数据资源管平台，量化规划安全管理工作，是提高政府安全管理能力、落实国家“十二五”规划纲要的必然趋势和重要举措。

Ⅳ 大数据与侦查模式变革研究(1)

大数据与侦查模式变革研究(1)_数据分析师培训

大数据在西方广泛应用于总统选举预测、商业营销、疾病预防、金融分析、教育变革，也运用于社会监控和预测、治安管理、恐怖主义打击等等方面。

运用大量数据进行犯罪侦查和控制始于1994年纽约市的警察部门启用的一个新的治安信息管理系统，即CompStat(Computer Statistics的缩写)。CompStat是通过比较数据统计报告为基础来确定警力资源分配、犯罪预防和打击对策[5]。大数据时代的到来，西方更是着力建构大数据驱动的犯罪侦查和控制体系。大数据驱动犯罪侦查和控制体系利用大数据帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式；通过分析城市数据源和社交网络数据，预测犯罪；利用大数据，优化警力资源分配，从而提高社会和公众安全水平[6]。大数据已使犯罪侦查和控制模式发生根本性变革，利用大数据提升犯罪侦查和控制能力是未来的发展方向。

公安部部长郭声琨强调要大力加强大数据时代提升维护公共安全和服务人民群众的能力和水平[7]。我国各级公安机关已开始有意识运用大数据推动犯罪侦查和控制。然而大数据不仅是一个技术问题，也带来了侦查理念、方式、机制的变革。我国学界的研究集中在大数据技术应用研究，对大数据带来的侦查理念、方式、机制的变革的研究偏少，也不够深入，迫切需要更为系统的、深入的研究。

一、复杂的犯罪态势与大数据时代犯罪的数据化生态

当下，犯罪呈现出更加严峻和复杂的态势。首先是犯罪总量大，犯罪率逐年上升。据统计，仅2012年公安机关刑事案件立案的案件数为6551440起，检察机关批捕、决定逮捕犯罪嫌疑人的案件数为680539，人数为986056[8]。近二十多年来，中国犯罪率呈逐年上升趋势，刑事案件立案数平均每年增长22％以上，超过了全国GDP的增长。①其次是犯罪智能化。犯罪是一种社会存在，科学的发展渗透到犯罪的方方面面，提升了其能力和危害程度。这表现为两个方面：一是运用科学思维实施的犯罪，主要表现为犯罪思维严密，犯罪前经过周密部署和策划，犯罪过程渗透着科学思维和谋略。二是利用科学技术实施的犯罪，突出表现为数字化犯罪。以利用网络犯罪为例，2012年，全国公安机关累计破获涉网违法犯罪案件11.8万余起，抓获犯罪嫌疑人21.6万余人。据赛门铁克公司2012年9月发布的诺顿安全报告估算，2011年7月至2012年7月，中国有超过2.57亿人成为网络违法犯罪的受害者。网络违法犯罪所造成的直接经济损失达2890亿元人民币，受害者人均蒙受的直接经济损失约1200元人民币[9]。第三，犯罪时空的复杂性。现代科技的发展，使得犯罪时间非线性，犯罪空间缺席性，时空组合的多维、多样化和任意性[10]。第四，案件因果联系复杂。相对于传统的静态、单一社会来说，现代社会是一个动态、复杂社会。在动态、复杂社会中，因果联系具有非线性、偶合性、多因性、断裂性，犯罪的因果联系往往难以确定。

计算机及网络技术的发展，使得当下社会已经进入了大数据时代。大数据时代首先是数据记录时代。在数据记录时代，数据记录成为默认模式[11]，人类社会处在被无所不在各种各样传感器和微处理器构成“万维触角”的数据网络记录之下，手机、网络、监控探头、射频技术等等无所不在地记录着我们的行为乃至我们的思想。“早上出门，电梯的摄像头记录着我们的出行时间；开车上班，道路的摄像头记录着我们的位置和车速；工作期间，网页记录着我们的浏览习惯和搜索记录，电话记录着我们的联网对象和通话时长；下班回家，购物记录界定着我们的职业身份、家庭背景甚至性格特征，电视机顶盒记录着我们的收视习惯和价值品位……”[12]“在数字世界里，我们都会留下电子‘脚印’或电子‘指纹’。”[13]20“我们正处于一种不断变化却日趋紧密的被监视状态中。事实上，现在我们的一举一动都能在某个数据库中找到线索。”[14]12

狡猾的犯罪者能有例外而成为“数据隐士”吗?要成为“数据隐士”，意味着你要完全脱离现代社会系统，不仅不能使用数字化产品，还要完全意义上不食“人间烟火”。因为现代社会几乎被数据化了，一旦你与现代社会系统进行交换，就很有可能被数据捕捉和记录。然而，这并不是说犯罪者的具体犯罪的任何要素或片段如犯罪时间、犯罪空间、犯罪行为、犯罪工具等等都会直接且完整无缺被数据记录和储存；而是说犯罪者隐藏的犯罪信息总是被相关的海量数据从不同的侧面记录着，即便是某些甚至是主要或关键的犯罪要素或片段缺失，也可以通过不同侧面相关海量数据联接、分析，拼接或描画出犯罪过程。因此，在大数据时代，不要说数字化犯罪，即使传统手段的犯罪，都可以说落入了一种“天网恢恢，疏而不漏”的网络记录和存储体系，数据化就是当下犯罪的现实生态。

二、大数据驱动的侦查模式是时代的必然选择

模式指经过提炼和抽象的标准样式。侦查模式反映了侦查要素的结构关系和运行逻辑。侦查模式可以按照不同的标准进行分类。学界按照侦查是否运用信息科技手段，把侦查模式分为传统的侦查模式、信息主导侦查模式。然而，如果从信息论的视角来看，传统侦查模式与信息主导侦查模式的本质区别不是是否运用信息，而是信息记录、存储、提取以及分析方式上的根本差别。按照侦查所能运用信息的记录、存储、提取以及分析方式，可以把侦查模式划分为传统侦查模式、业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式。学界一般将业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式合称为信息主导侦查模式，但两者之间不仅是发展阶段上的差异(大数据驱动的侦查模式是在业务信息主导侦查的基础上发展起来的)，而且在信息类型、信息提取和研判方式上也有根本差异，最重要的是由此差异而带来侦查理念、特征和机制上的根本变革。

传统侦查模式是在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式。传统社会，人类对信息的记录和存储方式主要是人的大脑和书写体系(传统社会由于信息记录的需要发展出一整套书写体系，由此而产生了许许多多按时间汇集的分门别类的书写档案库)。对于犯罪的信息记录来说，除了大脑和书写档案外，犯罪现场也以物质交换的形式记录着犯罪信息。因此，传统的侦查主要手段是调查访问(对大脑储存的信息提取)、书写档案的查询。②人脑信息的存储和提取的特点是：分散在不同的人身上；信息的准确性差，受到外在环境和信息储存者自身感受能力、记忆能力等影响；信息缺乏稳定性，信息量和准确性随着时间变化而衰减；信息能否提取以及提取的质量，首先取决于能否找到储存信息的人，其次取决于侦查人员的询问技术(经验)、被询问人表达能力、情绪、配合态度等等多种因素。书写档案记录信息的优点是准确性高、稳定性强，但其有两个重大缺陷：一是提取困难。人们要找到其中一点有用信息，就得把所有的资料翻阅一遍；尽管后来建立了图书馆式的目录索引，但查找起来依然耗时费力。二是不能提供直接的犯罪信息。书写档案不可能是犯罪的实时记录，只可能是犯罪破获后一种事后登记，因此这种档案对于需要破获的犯罪来说，不能提供直接的犯罪信息。传统侦查的信息分析研判主要依靠侦查人员的经验，有经验的侦查人员往往成为是否破案的关键。总之，这种模式科技含量低、粗放型特征突出，能否破案主要取决于侦查人员的经验和投入的人力多少，不仅如此，还取决于侦查人员的运气。这对于传统静态、单一的社会及其犯罪也许能够适应，而与动态、复杂的社会及其犯罪几乎完全不匹配。

业务信息主导侦查模式是在信息技术引领下的以业务信息存储、提取和研判为基础的侦查模式。随着信息技术的发展，各种各样信息记录和存储设备被广泛使用。信息记录和存储不再完全依赖人脑和书写档案，而是电子化的记录，存储设备成为人类记录和存储信息的主要方式。这些设备代替人脑和书写档案实时记录着人类的行为，也记录了犯罪行为。所记录和存储的信息从来源和存储分布来看，形成于不同的业务经营并分布储存在不同的业务信息库中，如商家记录和存储人们的消费信息、银行记录和存储了人们的金融交易信息、医院记录病人信息等等。这些信息库缺乏整合，相互之间形成信息孤岛，信息冗余和信息孤岛成为信息存在的基本生态。就业务信息主导侦查模式来说，其主要特征是：一是侦查部门依赖于公安平台所累积的结构化的数据库主要用于人、事、物的核查、比对，实时犯罪信息仍然主要依靠人工采集。二是信息提取依然困难。不可否认，相比传统侦查模式，业务信息主导的侦查模式针对公安机关所累积结构化信息来说，确实大大提高了查询、比对效率，但是面对越来越多地被累积的不同来源、不同结构的数据，尤其是大量的半结构化和非结构化数据，既缺乏数据整合的技术和机制，也缺乏信息提取的技术手段。结构化数据是先有模型后有数据，大多具有事后登记的性质(也有少量的实时记录的数据如旅馆住宿等)，很难有实时犯罪行为记录信息，其主要价值在于对人、事、物的核查；而正是不同来源的半结构化、非结构化数据中实时记录了犯罪的“蛛丝马迹”。三是信息分析、研判仍然主要依靠侦查人员的经验。业务信息系统主要用于简单的查询、比对，但是不能进行智能化的算法分析。总的来说，这种侦查模式面对当下的犯罪态势，尤其是流动性犯罪、数字化犯罪等，难有成效。

大数据驱动侦查模式是建立在大数据和云计算平台的基础上，是大数据时代的信息主导侦查模式的升级换代。在大数据时代，大数据驱动的侦查模式是一种时代的必然选择，这不仅在于复杂的犯罪态势及其数据化生态，更在于大数据技术使得这种选择成为现实。

首先，犯罪的数据化生态是大数据驱动侦查模式的现实基础。面对当下复杂的犯罪态势，人们似乎有点不知所措。犯罪的控制某种程度上是一种侦查技术对犯罪技术保持优势。然而现代性的发展使犯罪者具有更强的匿名性、流动性等，从而一度打破了公安机关曾经具有的优势，这也是如今犯罪爆发性增长的原因之一。然而犯罪作为一种社会存在，当社会成就犯罪条件时，也会给人类提供制约其的机会。犯罪的数据化生态根本改变了犯罪信息的记录和存储方式，极大扩大了“社会记忆”，大数据技术将彻底改变侦查技术与犯罪技术之间的对比关系。因此，我们必须改换传统的侦查模式，采用大数据驱动侦查模式以控制犯罪和打击犯罪。

其次，在大数据时代，侦查所面对和所能处理的数据不再是小数据，而是大数据。如今，侦查所面对和所能处理的数据具有体量大、类型多、价值密度低的特征。“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是规模[15]。过去侦查，即使是业务信息主导侦查阶段，所面对或所能处理的数据量相当于“池塘”，而与此相对照，现代侦查所面对和能处理的数据量则是“大海”。不仅如此，现代侦查所面对的则是数据的多样性：从结构上看，不仅有结构化数据，还有大量半结构化和非结构化数据；从数据类型看，有业务数据、用户原创数据、传感器感知数据；从数据表现形式看，有文字、图片、音频、视频、链接等；从犯罪案件构成角度看，有人及其关系、行为、物、时间、空间和主观意图数据。数据的价值密度低。在巨量的数据中，有关犯罪数据混杂其间，仅仅是其中小小的“浪花”，但其弥足珍贵。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒[16]。

第三，大数据技术能从海量的数据中对犯罪信息进行提取、分析研判以及预测未来。大数据是其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、处理的数据。而以云计算为依托的大数据技术可以突破常规技术成本和时限的要求。具体来说，其一，大数据技术能适时提取和分析处理多结构多源数据，尤其是半结构和非结构化的数据，能够从海量的、杂乱无章的数据中抽取出大量的与犯罪相关的细节、点滴片断、不同侧面数据、信息，并且能把“数据联系起来、信息点连接起来、片断串联起来”[13]29-30，从而能将表面看来毫无意义、互不关联的数据碎片拼出一幅清晰完整的犯罪图画。而对于确定一个犯罪嫌疑人的身份来说，也许只需要四个信息点就足够了。其二，大数据以云计算为依托，能够在合理时间内进行信息提取和分析。以周克华案件为例，南京警方动用上百名警力花费了数天时间对视频监控数据进行人肉搜索，而运用大数据技术也许只要几个小时就足够了。其三，大数据技术，一个最为根本的突破是能够运用海量数据进行算法分析，进行信息研判，从而帮助我们认识过去，分析原因，揭示犯罪发生的规律。最后，大数据能在分析过去中寻找有意义的模式，从而预测未来，为我们优化警力资源配置、打击犯罪提供先机。

三、大数据驱动的侦查模式的理念变革

黑格尔指出，“理念是任何一门学问的理性”[17]，并认为理念中包含着“某种预想的东西”，具有前瞻性、导向性和设计性[18]。侦查模式转换首先是理念转换。侦查模式中的理念就是指贯穿在侦查模式中反映了侦查规律的并具有引导、支配、决定侦查活动的观点、看法、信念。大数据驱动侦查模式不仅是一种新的工作模式，更是一种新思维、新理念。在大数据时代，侦查要确立的理念有：

在线、开放的理念。大数据首先是在线数据。大数据不仅是体量大，更是实时记录社会的复杂动态数据：用户原创和各种传感器感知数据，而正是这些数据混杂了犯罪的“蛛丝马迹”。对于侦查来说，公安大平台累积的结构化数据是重要的，尤其是对人、事、物的核查具有重要价值，但是很难有实时的犯罪记录。大数据驱动的侦查就是在公安大平台累积的结构化数据的基础上，对不断变动用户原创和各种传感器感知数据进行提取、分析和处理，获取信息。因此，对于大数据驱动的侦查，我们必须坚持在线和开放的数据理念，以获得我们需要的海量数据，进而分析、处理这些数据。

数据主导侦查理念。大数据时代，数据是犯罪的生态，侦查过程就是数据储存、提取和分析过程，数据贯穿于侦查的各个环节，“让数据说话”成为侦查的基本思维。数据主导侦查的理念至少包括以下三个方面的内容：首先，有关犯罪的一切现象皆可数据化。凡事皆可量化，皆可数据化[19]25-26。不仅与犯罪相关的有形之物如时间、空间、人的特征(生物识别特征、行为习惯等)、行为、手段、物等可以量化和数据化，那些与犯罪相关的无形之物如人的价值观念、态度、情绪等等也可以量化和数据化。其次，大数据是侦查的基础资源，是侦查的工具箱。侦查就是对数据开矿式的挖掘和分析，侦查能否成功某种程度上取决于对大数据资源的提取、分析能力；运用大数据各种分析技术，可以获得我们所需要的犯罪信息。最后，在大数据时代，数据居于侦查过程的核心地位，支配着侦查的运行。犯罪现场重建、侦查决策、侦查途径的选择、侦查分析、数据摸排、侦查预测等等无不围绕数据运行。

相关性理念。大数据是通过量化两个数据值之间的数理关系来确定相关关系。相关关系强，是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能随之增加[3]71。传统侦查，是按照因果关系和数据结构的标准③来采集数据和分析数据。到大数据时代，我们能分析、运用几乎所有相关数据，收集数据不必再拘泥于因果关系和数据结构标准，而是坚持相关性标准，不仅采集结构化数据，还要采集半结构化和非结构化数据。这种相关关系虽然不能直接揭示内在的因果关系，但是对于犯罪侦查和控制来说，其展现的相关关系仍具有较强的效用价值。

相关关系能让侦查人员全方位、多角度地思考分析案情。相关关系虽然不追求精确性，但是其追求丰富性，不拒绝任何机会，尽可能去创造和利用机会。通过相关关系，才能将看起来没有联系的信息内在地联系起来，从而更为全面地认识案件情况。这也许可以帮助我们发现破案线索，理清破案思路，划定侦破范围。

相关关系可以给我们进一步确定因果关系以指引，从而确定犯罪原因和证明犯罪。相关关系的分析是分析因果关系的基础。相关关系并不必然是因果关系，但因果关系必然是高度相关关系。通过相关关系，我们可以进一步探究其中是否存在因果关系，从而证明犯罪。

相关关系的一个重要价值是可以监控犯罪情势。如上所述，当下影响犯罪的原因是纷繁复杂的，要确定犯罪发生的原因相当不容易甚至不可能。对于侦查人员来说，重要的也许不是去理清犯罪原因，而是控制犯罪。通过相关关系，确定关联物，进而可以监控犯罪情势，从而使我们有效配置警力资源，打击犯罪。

通过相关关系，可以预测犯罪。大数据的核心价值是预测。通过收集具有相关关系的数据，建立大数据模型，我们可以从微观上预测什么时间、什么地点、什么人、什么类型等等的犯罪容易发生，也可以从宏观上预测犯罪趋势，这为我们防范和打击犯罪提供了更好的机会。

线上破案与线下证明相结合的理念。大数据使得发现和确定某一犯罪嫌疑人似乎变得相当容易。但是数据只是事实的镜像，并不等于就是事实；④而且大数据的算法逻辑(强调相关关系、确定的只是一种概率，甚至由于噪音等因素会出现致命的误差)与法律证明逻辑(强调因果关系和排除合理怀疑标准)存在差异，因此，犯罪侦查尚需要进一步按照法律体系的操作要求进行证明。即使我们通过大数据可以确定犯罪嫌疑人，达到了排除合理怀疑的标准，我们也必须把大数据的算法体系转化为符合法律规范要求的证明体系，把数据确定转换为法律确定。然而，线上破案和线下证明并不是割裂的，大数据能对我们证明起引导作用，帮助我们寻找证据，确定因果关系。因此，在大数据时代我们既不能抛弃相关关系，只追求因果关系，也要必须防止用相关关系代替因果关系，防止用预测来代替事实。

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Ⅵ 大数据预测犯罪，科幻还是现实

从硅谷到世界各地，大数据被视为科技领域最热门的话题。随着智能手机等其他便携式智能设备的出现，人类的位置，行为，个人喜好，甚至身体的各项生理数据等每一点变化都变成了可被记录，储存和分析的数据。这些数据看似普通，但是却是被广泛地使用在商业行为用途中。以此为基础，‘反馈经济’等新经济和新商业模式也应运而生。

曾几何时，大数据的价值被人类大大忽略。一方面，那时的计算机以及其附加计算工具发展尚不成熟。云计算出现之前，传统的计算机是无法处理如此量大，并且毫无规则的信息数据。而另一方面，是人类自身没有意识到蕴藏在大数据里无穷的信息价值。随着计算机技术和互联网技术的发展，云计算成为一个科技时代的优秀产物被作为发掘数据价值，征服数据海洋的强大动力。

这个方法真的有效吗？美国人抢先试用。2011年，洛杉矶（以下均简称洛城）警察局试用了这项研究的成果，结果当年洛城的入室抢劫犯罪案件大幅度减小。现如今，这项研究结果已经被做成了预测分析软件来进一步协助落成的警察们预测犯罪案件的发生地。

听说美国人成功吃了第一个螃蟹，英国也急于尝试一下自己的科研成果。随后，从肯特郡到约克郡，英国多地的警察局都参与到了英国的犯罪预测实验项目中来。实验结果显示，犯罪行为通常表现出明显的规律特征，而科学家们新加入的预警模型也可以帮助大幅度降低犯罪案件的发生率。其中一例，2011年曼彻斯特（以下均简称曼城）市的特拉福德区的抢劫案跟之前一年同期相比下降了26.6个百分点，而整个曼城市的抢劫案件发生率相较之前一年同期减少了9.8个百分点。

但并不是所有警察叔叔们都有着如此美好的用户体验。肯特郡警署却并不同意绝大多数同僚的用户感言。经历了大约四个月成功而有效地试用期后，2013年四月分开始，肯特郡的抢劫案如离离原上草一般，猛然复苏，犯罪率如疯狂报复般上涨。各地警署和专家们听闻后大为吃惊。难道大数据预测犯罪还是不够可靠吗？通过调查肯特郡的警力调动历史数据，专家们惊奇发现，在成功的四个月后肯特郡警署自以为犯罪率下降了，而降低了警力的布置，进而引发了犯罪案件数量的回涨。

作为2014年亚太经合组织领导人非正式会议的举办地，北京怀柔警方通过运用科学分析模型，云计算技术以及大数据技术，以怀柔地区9年1万6千个历史案件信息为数据库建立了犯罪数据分析系统和犯罪趋势预测系统。该系统有效地预测了北京地区的犯罪趋势，并成功地指导了警力的投入。

研究表明，每类犯罪案件的犯罪事件和犯罪地点都是有规律可循的，犯罪预测系统可以以数轴的方式预测出不同时间段犯罪的发生概率。目前，世界上犯罪预测系统通常包括了对入室盗窃，抢劫，诈骗，破坏公物等几十类案件的预测分析，大大提高了此系统的实际应用范围。最近，该系统又被扩展到了交通事故和火灾事故的领域。

Ⅶ 如何用大数据预防犯罪

大数据可以让生活抄更安全有两种原因：

一方面可以追踪溯源，找到网络攻击者，用户在安装了安全软件后，收到伪基站发来的垃圾短信，这时候系统会自动识别并且标记，把信息传送到云端，通过发送者轨迹的数据分析，结合沿路的摄像头还有公安部门的侦查，就可以找到犯罪嫌疑人或车辆。

另一方面可以进行扩展性防护，一旦有用户点击钓鱼网站遭受损失，系统会进行标识和屏蔽，保护潜在受害者再次点击相同的钓鱼网站。

Ⅷ 什么样的犯罪才会查大数据库资料

没有及时归案的罪犯
公安说的大数据，包括指纹库、血液库、DNA数据库以及各个摄像探头数据等
大数据对信息的预测与全方位的动态监控有效的改变了以往侦察人员掌握信息不全面的状况，借助大数据技术能够对锁定犯罪嫌疑人，公安的侦察工作起到一定的指导作用。
大数据是互联网诞生之后才火起来的产物，那么更多的和互联网关联性比较强，大数据怎么找到一个人
首先看人这个载体和哪些东西能互相关联识别，首当其冲当然是人脸识别，街头巷尾的公用摄像头大部分都是联网的，很多已经具备人脸识别模式
进入到人脸识别的摄像头区域会自动识别连接数据库，不法分子会自动预警到相关部门，还有个人使用的设备能够联网的就是智能手机，手机号，电脑，现在很多软件应用APP和手机号都是实名制的，即使换了别人的手机号，很多软件的注册也是实名制的，自然容易找到你
所以以前说的是天网恢恢，现在真的是天网恢恢，一定要做一个守法的好公民，不然随着技术更加成熟，违法的人将来无所遁形！

Ⅸ 大数据是不是时代金融犯罪的原罪

不是。
大数据只是一种技术，它可以用来帮助发现和追踪金融犯罪，但它本身不是金融犯罪的原罪。
大数据可以帮助政府和金融机构更好地识别和监管潜在的金融风险，从而抑制金融犯罪的发生。