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大数据是未来反恐主要技术手段

2016-04-14   浏览次数:6338

用现有数据库管理工具难以管理的数据集合可以称为大数据,这些数据包括:社交媒体、移动设备、科学计算和城市中部署的各类传感器等等,其中视频又是构成数据体量最大的一部分。全球数据量大约每两年翻一番,意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。爆炸式增长的数据,正推动人类进入大数据的时代。

由海量信息构成的大数据,是一种重要的战略资源,对未来信息产业发展乃至国家安全具有重大战略意义,正成为世界各国争相挖掘的天然“富矿”。据有关机构预测,2014年全球大数据市场规模将达到161亿美元,比整个IT市场的发展速度快6倍。作为一项通用技术,大数据在经济领域的核心价值体现在从海量信息内容中提取不同类别消费者的行为特征并转化为数据资源,从而增强消费者信息获取的便利性。而随着国际安全形势的日益严峻,大数据如何应用在安全防范中成为目前人们关注的话题。



利用大数据技术进行反恐已成趋势

在互联网、大数据时代,犯罪分子的一举一动,是极有可能留下蛛丝马迹的,如美国政府就较早利用大数据进行反恐。据了解,美国政府NATGRID部门利用分析和研究来自情报和执法机构等21个不同来源的大量数据进行分析,以清晰勾勒出犯罪嫌疑人的行踪和面貌。Infosys公司副总裁兼印度业务负责人RaghuCavale曾表示:“针对一些已经发生的欺诈,总会有些线索,或者人们期望会有些蛛丝马迹用于分辨一些欺诈行为,对此需要判断使用什么算法和数据编码。”这在经济数据领域已经存在了。“大数据技术可跟踪一个人数字指纹,从而使执法机关更容易追踪犯罪嫌疑人,让政府部门可以更深入分析事件。”

阿里巴巴集团首席技术官、阿里云总裁王坚说:“今天任何人做事都不可能完全避开互联网,犯罪分子也不例外,敌人都用上了互联网手段,国家反恐必须用上大数据分析了。具备了数据分析的能力并不是说能百分百解决问题,但肯定可以大大提高反恐能力,以及实施恐怖行为的成本。”就像在红绿灯前装摄像头,不可能杜绝闯红绿灯的行为,但肯定减少。

安徽科大讯飞信息科技股份有限公司董事长刘庆峰在接受媒体采访时指出,对海量数据信息进行分析和比对,能够对整个国家和区域安全起到非常重要的作用。科大讯飞在该领域拥有多年的技术积累和研发经验,声纹识别、语种识别等等技术已经应用于公安、国防、反恐等部门。2012年与公安部联建“智能语音技术公安部重点实验室”,相关技术产品日臻完善,预计将在强大需求推动下实现快速增长。

目前国际上,利用大数据技术进行反恐已成趋势。我国应更多地利用大数据迅速发展的趋势和不断完善的技术,让其在反恐中发挥更大作用。可以让政府监控到公共领域细微的异常,及时启动预警机制。通过语种识别、声纹识别和关键词检测,可以分析人员地域、身份和交流内容。“据了解,美国早已将声纹信息管理系统应用到军事、情报、国家安全等重要部门。通过综合利用恐怖分子平时产生的各种信息,包括通话、交通、购物、交友、电子邮件、聊天记录、视频等,对恐怖行为发生前进行预警和事后分析排查,越来越成为美国反恐手段之一。基于大数据技术的信息安全智能化在帮助美国打反恐战中立下不少功劳。但目前中国的现状问题是打通后台数据需要各部门协调一致,消灭信息“孤岛”。

大数据如何支撑反恐

恐怖事件发生是有规律的。如昆明暴力恐怖事件发生在两会前夕,并选择在人多的火车站,是为了制造社会影响。我们可以通过历史上恐怖事件的发生规律,来判断大概在什么时间、什么场合需要特别警戒。美国波士顿曾经发生的爆炸案,恐怖分子的背包里装着有炸药的高压锅。事件发生后,纽约有人在网上同时搜索高压锅和背包,美国反恐部队立刻捕捉到该信息,并去调查搜索者的目的。以此来看,对相关数据的搜集和分析,可以为日后的反恐提供借鉴和提示。

对恐怖分子来讲,在行动之前,肯定会有蛛丝马迹表露出来。可能还不能细化到为每个人建立档案的程度,但实际上,通过不断地收集积累数据,将来每个人的行动、生活都可以找出一些活动轨迹。恐怖分子对社会有很多不满,会通过很多方式表达出来,比如发微博,微信等等。另外,随着国内平安城市的不断推进,视频监控已经延伸到大街小巷。

大数据技术和视频监控的结合,把孤立的视频内容通过大数据技术的加工,形成可视化结果呈现,这种转变可为视频监控业务创造更加智能高效的使用方式,让用户从繁重的观看视频监控劳动中解脱出来,能轻松自如地通过视频监控进行高效准确的决策。例如在平安城市监控系统中,通过实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料,为执法人员快速准确应对提供科学依据:如实时调阅现场视频录像、犯罪嫌疑人记录、同一地区的相似案件资料;进行地理、时间和空间的比较分析,揭示其犯罪模式和行为模式;追踪嫌疑人与其车辆的位置等。

从目前大数据在安防行业的应用情况来看,主要几种在视频监控智能分析这一块。其中视频浓缩检索技术,主要是利用图像处理(包括视频浓缩、摘要、复原等)、模式识别、海量数据分类存储以及搜索等技术,对海量的存储录像等原始信息进行分析和挖掘,对于目标特征、目标行为、目标间关联关系这三大类信息内容,形成各种分类的特征信息库、元数据和索引等,并提供统一接口供外部应用进行搜索,以期通过有限的线索,达到案件快速关联和定位。

另外借助视频图像信息库的建设,目前应用比较广泛的是卡口和电警的应用。由于车牌识别技术的日趋成熟,通过车牌、车牌颜色、车身、车身颜色、车辆类型等特征识别,把车辆图片、车辆信息、车主信息、盗抢车辆库等结合起来,可以有效的进行车辆的查找、布控和案件线索搜索。而其他如视频监控录像、案件等信息如何形成统一接口查询,如何进行有效数据关联,应用不是特别广泛。

大数据是手段 预警预测是目的

据安防行业资深专家李仲男老师分析介绍,大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据,去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理,把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息,大数据的核心价值是通过数据分析达到预警预测的目的。因此,在反恐领域,借助大数据分析,从各种综合数据中,诸如社交网络信息、个人活动信息以及公安视频监控数据等等中能够预测出重点监控人员将要实施的恐怖袭击事件,并作出预警提示,成为未来视频监控发展目标。

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