■ 文 / 李星毅

江蘇大學計算機科學與通信工程學院

公安大數據總體建設目標可以概括為：公安大數據將有效整合社會和公安部門數據，通過對數據的應用，獲取公共安全管理知識、提高公安部門的能力建設。借助數據和知識支撐，對危害社會秩序行為進行辨識和預判、安全有效打擊危害公共安全行為，提高服務社會和公民的能力。

從建設目標可以看出，公安大數據建設，需要完成如下任務：

1.有效整合社會和公安數據。公安數據建設是大數據建設的基礎，建設中需要遵循開放性、持久性、有序性、全面性要求。

2.建立服務于公安的大數據平臺和滿足公安大數據分析需要的工具集。需要建立公安大數據基礎平臺，平臺具備共享性、擴展性、安全性、主動性特征。

3.建立公安大數據應用機制和方法，形成符合公安特點的大數據應用方法論。

4.具備三個服務能力：服務于公安能力建設、服務于打擊違法犯罪維護社會秩序、服務于社會公眾。

5.實現公安作戰方式向集約化、主動化、智能化、全天候轉化。

公安的具體實務均由五大基礎業務，即情報、指揮、作戰、后保、戰訓，演化而來，大數據與五大基礎業務的關系反映了大數據在公安實務中的應用的基本方法，對公安大數據的建設和應用具有指導意義。

情報分人工情報和數字情報。人工情報是指采用人工采集的方式獲取情報，傳統情報一般指人工情報，人工情報需要建立情報網絡或者需要經常與社會群體進行交往以獲取信息。數字情報是指通過計算機技術對各種途徑獲取的數據進行分析和加工，獲取數據中蘊含的有價值的信息，并根據既定模式或人工對這些信息進行評估，確定信息的意義。

數字情報根據數據來源可以分為網絡情報和專業情報。網絡情報是以互聯網信息為基礎的情報分析，如輿情、即時通訊、虛擬社群、電子商務等中蘊含的信息。專業情報，是指專業警種根據其業務需要，有計劃有目的的采集各類數據，并借助機器方式進行分析，獲取的數據中所蘊含的信息。

人工情報由于采用人工方式進行采集，一般數據量有效，數據類型和形式較為簡單，時空粒度較大，其分析可以采用人工完成。由于人工在時空跨度、關注度、聯想擴展等方面的局限性，現代分析中，引入了大數據技術參與人工情報分析。大數據在人工情報分析中，主要應用于大時空域的數據融合、廣域數據關聯、小數據特征和風險強度分析等。同時，通常會借助大數據使用網絡情報對人工情報進行對比核實。

網絡情報以網絡數據為基礎進行情報分析，基礎數據主要來自虛擬世界、社會和公安物聯網提供的數據，常見的數據來源有：即時通訊、網絡社區、網絡新聞、網絡媒體、電商物流、視頻監控等。數據采集采用的方法通常有：社群偵聽、網絡爬蟲、數據匯聚等，網絡情報的數據量巨大，可以達到“PB/天”數量級，數據過濾、融合、重組、分析、流轉是其難點之一。由于現在網絡和移動技術成為社會生活的不可分割的部分，理論上網絡情報可以獲取公安所需的90%以上的情報，但由于采集能力、分析能力、分析方法和管理能力的限制，目前網絡情報的效率并不高。網絡情報分析主要采用大數據技術，實現對海量數據的有效處理。在網絡情報中，通常使用目標偵聽、切語(暗語/指代詞)分析、譜系建立、關系分析、線索跟蹤、交叉分析、態勢和趨勢分析等手段。由于網絡情報不是強目的性情報分析，因此，獲取的線索通常為通用性或普適性知識和規律，以及強波動和離群的現象，可以作為公安系統的決策、規劃和特定群體監管等業務的工具。

專業情報以公安、政府部門、企事業單位、社區生活、公民個人等信息為基礎，并根據業務目標匯聚網絡數據，對敏感對象、異常現象、風險特征等進行分析和辨識。專業情報關注數據間的規律性和突發性，對線索的時空、因果數據具有很高的信息，簡單講，專業情報更為關注的是關聯數據，而不是網絡情報中的聚類數據。專業情報的數據相對于網絡情報較少，一般在“GB/天”數量級，但對歷史數據具有較高的關注度。專業情報分析是針對具體目標展開的，具體目標可以是具體對象也可以是可描述的現象，分析中圍繞前述事務的五個維度進行數據的分析，其分析的復雜度高于網絡情報。在專業情報中，大數據工具是必不可少的。大數據主要執行數據重組、數據屬性下鉆、多維度數據分析、數據跟蹤、歷史數據追溯、多維度線索評估等工作。專業情報中常用的大數據分析方法有：知識圖譜、譜系重構、時空關系、自然語言辨識、在線偵聽、多維碰撞、異常辨識、模式匹配、跟蹤和溯源、事物畫像、社群刻畫、因果推演、相似匹配、屬性疊加重構、風險評估等。

在注重情報分析的同時，還需要注重情報管理。情報管理中，需要注意如下問題：(1)情報流轉安全。由于數字情報的興起，情報管理不在是簡單的單線管理，情報綜合服務平臺成為主流，網絡情報和專業情報可以通過各種途徑流轉給目標用戶，流轉過程中的安全問題成為情報工作的一個關注點。安全問題包括：誤投、竊聽、篡改、遲滯、銷毀等。(2)情報評估。由于數字情報可以提供大量的線索，對抗方可以采用各種方式對數據進行控制形成虛假情報等情況，情報線索的可靠性、時效性問題成為情報管理的另一個關注點，情報價值評估的需求變得迫切。(3) 情報跟蹤。情報跟蹤在公安中經常使用，一些案事件一旦產生線索不能馬上處置，需要轉入跟蹤流程，此時在線偵聽是一種有效的方法。(4)情報攻防。情報攻防在信息化中非常重要，公安也將面臨此問題，如緝毒、網偵等都會遇到，情報功防的核心是對情報信度的評價。大數據不僅在情報分析中提供相應的工具，將大數據和過程控制相結合，可以為情報研判提供相應的工作環境和管理方法。

數字情報成為公安情報的主要情報來源，在使用中需要注意幾點風險：(1)線索干擾。針對海量數據情報提供的線索，如何進行選擇是需要考慮的問題。可以通過交叉分析、語義一致性分析等方法過濾干擾或不確定線索。(2)情報誤判。由于數字情報的數據來源廣泛和處置速度較快，一些關鍵現象還未出現時，就有可能產生線索，此時會形成情報誤判的情況。針對情報誤判的可能，需要采用專業語義解析、經驗驗證、數據趨勢辨析等方法進行克服。(3)數字欺騙。由于數字時代的數據可以是虛擬的，人為進行數據編制、數據組織控制、數據插入糅合等，數據呈現可以按客體主觀意愿形成，出現數據欺詐，導致錯誤情報、虛假情報等。數字欺騙是目前數字情報攻防的焦點。(4)數字死角。雖然數字情報拓展了情報的時空和對象域，拓寬了情報的視野。出于攻防，一些對抗者會刻意避免數據的公開化，此時會產生數據死角，形成情報研判的數據缺失。解決這一問題需要加強與人工情報的合作，同時，也可以采用數據的關聯性進行補償分析。

指揮是公安業務開展的靈魂，執行資源調度和行動指導，通過提高行動的精準度，減少業務風險，降低資源投入，實現警務資源收益最大化。公安指揮由三個部分組成：(1)決策指揮。由各級機構和部門的領導進行組織和執行，主要對資源進行規劃和配置，進行宏觀決策，實現公安業務的平穩開展。(2)110指揮。110是公安警務協調和調度部門，主要根據社會報警進行警務力量的安排和調度，實現對一般性公共安全事件的處置。(3)作戰指揮。由專業警種實施針對案事件處置的資源協調和調度，實現對犯罪行為的打擊。

公安指揮實現了從經驗指揮到信息化服務指揮的轉化，信息成為指揮的基礎。為更好配置和調度資源，實現主動管理，使情指一體化成為指揮的新理念。所謂情指一體化是將情報功能與指揮業務進行融合，圍繞情報開展警務資源調度和行動規劃，以達到效率最大化。其核心是對公安安全態勢和事件的即時精準把握和風險的正確評估。情指一體化的基礎是建立較為全面、精準的公共安全事件預案，大數據是其技術支撐之一。情報與指揮融合是目前討論較多的話題。在110指揮中，情報主要用于警務部署。作戰指揮中，情報主要提供如下信息支持：案事件線索、各要素畫像、風險評估、重點偵破和稽查、有效作戰時空信息和評估、是否存在時空協同作戰需求等。這些信息很多可以通過大數據分析獲取。

指揮大數據的支撐數據除了接處警及其處置過程信息外，其他信息支撐需要依托其他警務部門，因此，指揮大數據構成時首先需要解決數據匯聚問題。重點對象時空辨識及其偵聽、車輛和通訊數據、實名制數據、勤務和警務數據等是指揮的基礎數據。在分析方法上，指揮需要的工具比較簡單，如果不考慮專業情報分析，常見大數據工具主要包括跟蹤、趨勢分析、聚類、異常等，圖分析涉及較少，統計分析較多。此外，指揮需要調度和協同多警種資源，信息流轉設計很重要。在指揮中，大數據的主要作用是：實施情報分析、指導警務規劃、優化警力配置、評估安全風險、支持作戰決策等。

110指揮中心是公安常設的指揮機構，其業務已相當成熟，也形成整套規范。如何突破和提升是指揮中心關注的問題，從大數據角度考慮如下幾個方面：基于警務效率和案事件趨勢的警務規劃和優化、基于語音和關鍵特征的案事件篩選和自動處警、基于融合通訊和就近資源匹配的警務調度優化、警務資源在線和優化、基于案事件和警務資源的預案自動生成和推送等。

勤務規劃是指揮工作的一種重要組成部分。勤務智能化是新一代指揮的一個組成部分，其核心是勤務優化和服務智能化，勤務智能化的實現需要依托大數據來實現。針對內勤工作，大數據通過對數據的高效管理和自動分析可以提升工作效率，如卷宗管理。大數據通過提供服務優化、服務需求分析、流程簡化、無人服務等工具實現“放管服”的智能化，提升內勤對公眾的服務能力。針對固定點勤務，如社區、交通站點、重要場所、大型活動、重要事務(如學校周邊特點時段秩序維持)等巡控，大數據提供態勢評估、警力優化、風險發現等應用。巡查稽控是勤務的一項重點工作，大數據主可提供如下支持：風險地圖繪制、巡控路線優化、對象信息快速查詢、漏檢虛假檢查發現等。在一些視頻密集區可以采用視頻巡控，大數據進行在線偵聽同時基于統計的態勢分析等應用將起到作用。輔警管理是勤務組成的另一部分，大數據對此提供績效評價、輔警能力評估、輔警需求量預測、輔警執勤質量管理、輔警執勤風險評估等應用。