公安交警大数据

1. 民警用大数据思维侦破套路贷案，大数据对于侦破案件有哪些作用

民警用大数据思维侦破套路贷案，打击罪犯的“名侦探柯南”

贺警官是兰州市公安局刑警，2020年被评为兰州市优秀人民警察。从警27年来共参与侦破案件1000余起、抓捕犯罪嫌疑人1500余人。贺警官曾利用大数据思维带领大家侦破“2·12”特大套路贷专案等案件，推动了打击信息领域犯罪的立法进程，可谓是打击罪犯的“名侦探柯南”。

2. 警察有权利调取你的大数据吗

有权利但不能随意调取。
公安机关是不能随意调取公民的个人信息的，但符合法律规定情形，公安机关可以依法调取公民信息。具体情况，请自行根据实际情况及相关法律规定进行核实。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理，是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。

3. 大数据在公安领域的应用有哪些

大数据在公安领域的应用方式，可以分为以下3个方面：

1、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。

2、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。

3、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。

大数据结构介绍：

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

4. 大数据是如何帮助公安破案的

近年来，随着信息技术在全国公安机关的快速发展，对数据共享和深化应用的需求前所未有。然而，随着数据的融合和数据量的爆炸式增长，传统的数据库和数据仓库技术遇到了许多瓶颈问题，特别是对于PB级非结构化数据处理、多维相关分析、数据挖掘、智能分析等需求，传统的数据存储和处理方法面临着效率低、成本高、可靠性差、扩展能力不足等不可逾越的障碍。

案例2:违法犯罪人员入住宾馆规律

案例目的:分析近10年来在押罪犯入住酒店的规律，为公安防控工作提供指导。通过各种努力，我们在10年内收集了5亿多酒店数据，在10年内收集了65万当地被拘留者的数据。使用计算机集群，首先建立比较模型，并根据HADOOP比较组织数据。将650，000条人员数据放入5亿条住宿数据中，以找到相同的项目。在“1O 1”模式下，即10台服务器作为数据节点，1台服务器作为控制节点，“运行”时间约为50分钟。最后，我们得到了大约721，000个关于过去10年入住酒店人数的数据。

5. 公安破案时，常说的运用了大数据，大数据是什么意思呀

大数据现在已抄经成为一个代名词了，其实公安说的大数据跟我们平常网络上说的大数据还是有些差别的，网络大数据更多还是建立在用户喜好方面，采集数据经过电脑分析处理后的信息，偏人工智能方向。而公安说的大数据，那是真正的大数据，包括指纹库、血液库、DNA数据库以及各个摄像探头数据等，这些项目中很多还在建库阶段，可能你不清楚，但你的数据已经通过一些渠道被采集了

6. 民警利用大数据思维侦破案件，当今社会大数据有多重要

大数据现在已经无处不在了，而且大数据跟我们的生活也是息息相关的。

一、大数据能对个人的财产状况了解的一清二楚，也是反腐过程的重要利器。我们可以通过大数据甄选出有腐败嫌疑的官员，进行重点监控。大数据分析下，各个部门可以通过大数据识别出官员消费是否符合他的薪资水平。

比如说有些高管海外有十几套房产，并且有上千万的存款都在海外。这些都是能通过大数据查出来的。

又或者是经商方面，有些商户涉嫌偷税漏税，或者在海外开公司转移资产，这些也都能通过大数据发现异常，然后由相关部门去进一步核实的。

所以在现在的社会中，大数据是十分重要的，从我们日常生活中的各个方面中，大数据都是有很大用处的。我们可以利用大数据，将这些数据加一步筛选，整合。让这些大数据成为对我们有利的东西。这些对我们也是非常宝贵的资源，对各方面都会形成重要的影响。

7. 公安局大数据可以查到个人什么信息

一般来说，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。此外，如果涉及犯罪，可以检查嫌疑人的驾驶证件和酒店登记记录等。现在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:
《中华人民共和国居民身份证法》 第十六条 有下列行为之一的，由公安机关给予警告，并处二百元以下罚款，有违法所得的，没收违法所得：（一）使用虚假证明材料骗领居民身份证的（二）出租、出借、转让居民身份证的；（三）非法扣押他人居民身份证的。

8. 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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