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公安大数据建设探讨摘要随着大数据技术和产业的发展，公安警务工作发生了新变化，工作新需求不断涌现，开创公安大数据建设与应用的时机已经到来。
建设公安大数据中心推进大数据应用已成为创新公安警务工作的必由之路。
本文提出了公安大数据的应用背景、应用现状、应用瓶颈以及进一步得大数据的功能需求进行了阐述。
关键词公安大数据；公共安全；大数据功能前言大数据技术日趋成熟，应用领域从互联网不断向其他领域拓展，公安领域引入大数据也必将推动警务工作模式创新，有力助推公安警务工作的变革，必将使得警务工作由粗放型向精细化转变，由被动型向主动型转变，由分散性向综合型转变，由静态方式向动态方式转变。
公安大数据建设也将进一步深化公安信息化建设与应用，推动公安警务工作能力和水平的极大提升。
1 大数据应用前景近几年，全国运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力已成为趋势。
公安部门旨在通过汇聚数据资源，打造联动平台，开发主战工具，实现警务工作“一张网”、信息数据“一片云”、实战应用“一键通”工作目标。
基于大数据技术与海量数据，按照警种需求，研发数据研判工具，可对不同用户提供如指挥调度、治安巡控、合成作战、视图解析、交通管控、安防报警、运维管理等核心业务，向不同用户提供定制化业务功能[1]。
2 公安大数据应用現状目前公安系统基础信息化已建设多年，硬件设施与配套结构体系较完善，这些系统功能和作用不同，主要包括接处警与指挥调度、事件管理，视频监控等。
这些系统的普及应用，促进了数据的积累，信息体量迅速升级。
但在信息化办公得到保障的同时，还需要对数据筛选分析能力、信息的关联性判断等数据挖掘工作进行加强。
为了解决信息传播形式中图像、文字、电子信息等半结构化数据的整理问题，公安机关将数据载体全部电子化和可存储化，还引入了“云计算”方式，对数据进行虚拟存储，由此加强信息的联结与整合。
通过利用分布式的处理方式对这些数据进行分析，直接为公安机关的决策指挥提供信息来源支撑，从而加强治安防控的能力[2]。
Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 169【关键词】大数据 公安警务 云平台 建设理念公安警务平台建设是一项复杂的工作，在具体建设过程中，要考虑各项内容的影响，只有这样建设的公安警务云平台才能够能满足应用需求。
在大数据视野野下，公安警务云平台建设期间，要对大数据带来的影响进行全面考虑，确保建设的公安警务平台建设合理性。
1 大数据战略的意义大数据在战略方面的意义并不是能够掌握大量的数据信息内容，而是对于不同行业具有各项意义的信息进行专业化处理，从而对数据的意义进行明确，使数据的作用能够得到充分发挥。
简单来说，将数据比作一个行业的，那么该行业的发展的关键，就是提升对行业中涉及到的各项数据的“加工能力，”，同时对数据的“加工”，实现对数据的合理应用，在公安警务云平台建设与应用期间，要牢记这一点，只有这样才能保证大数据视野下，公安警务云平台建设工的合理性，以及其建设完成后的，合理应用。
2 公安警务云平台建设2.1 基础设服务层通过对虚拟技术的应用，将存储设备、服务器、网络设备进行虚拟，然后，在利用云管理平台完成对子系统中各项资源的的动态管理，对于各项资源的分配，可以依据上层业务应用系统的具体需求进行，确保各项需求都可以得到满足。
2.2 平台服务层平台服务层规划就是将涉及到的手工安装、数据库环境、软件环境等各项复杂的环节进行合理规划，从而简化各项工作。
2.3 数据服务层大数据视野下公安警务云平台建设及运用文/吉晶晶数据服务层在实际运行过程中的主要左红就是为公共实战提供相应的数据服务和数据引擎服务，进而保证公共各项工作的顺利进行。
2.4 软件服务层公安警务云平台中软件服务层为用提供最终应用业体验，不同类型的用户可依据自己的需求，进行具体业务展现。
例如，可以进行人员分析研判、车辆分析等各项大数据内容的挖掘，这对于公安警务工作的开展可以起到一定的作用。
公安工作中大数据的具体应用方式标题：公安工作中大数据的具体应用方式简介：近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为公安工作的一项重要资源。
在公安工作中，大数据的应用涵盖了广泛的领域，包括犯罪预测、社会治安管理、指挥决策等。
本文将深入探讨公安工作中大数据的具体应用方式，旨在为公安机关提供更多的思路和方法。
第一部分：犯罪预测与分析大数据在犯罪预测与分析方面起到了重要的作用。
公安机关可以通过收集和分析各类相关数据，如案件信息、人员信息、车辆信息等，构建犯罪预测模型，以帮助在特定地区或时间段内预测潜在的犯罪风险。
此外，通过数据挖掘技术，还可以找出犯罪行为的模式和规律，提供线索和参考意见，加强公安机关的犯罪打击能力。
第二部分：社会治安管理大数据应用于社会治安管理可以提升公安机关的工作效率和反应速度。
公安机关可以借助大数据技术，对社会公共安全事件进行快速监测和预警，及时采取措施应对。
同时，通过对大数据的综合分析，可以发现不同地区、不同人群的社会治安问题，为公安机关提供指导和决策依据。
此外，大数据还可以用于精确打击违法犯罪行为，提高社会治安稳定程度。
第三部分：指挥决策大数据可为公安机关的指挥决策提供实时支持。
通过收集和整合公安工作中的各类数据，如监控数据、社会民意数据、交通数据等，公安机关可以建立一个全面的信息平台，实现数据共享与交流。
基于这个平台，公安机关可以及时了解各类信息，包括灾害警报、突发事件等，做出迅速、准确的决策。
此外，公安机关还可以利用大数据技术进行模拟仿真，以评估决策的效果和可能影响，提高决策的科学性和准确性。
总结和回顾：大数据在公安工作中的应用方式涵盖了犯罪预测与分析、社会治安管理以及指挥决策等多个方面。
通过大数据的收集、分析和综合利用，公安机关可以增强犯罪打击能力，提升社会治安水平，同时做出更加科学、准确的指挥决策。
然而，在大数据应用中也面临着隐私保护、数据安全等问题，公安机关应重视这些挑战，并采取相应的措施以确保大数据的应用能够更好地为公众服务。
大数据时代背景下公安工作的思考与探索作者：陈婉来源：《法制与社会》2015年第15期摘要大数据时代的来临，为公安信息化建设既带来挑战，也带来机遇。
公安机关应顺应大数据时代的发展要求，转变观念，统筹规划，加强培训，提高大数据采集、分析和应用能力，全面提升大数据综合运用水平。
关键词大数据公安工作信息化作者简介：陈婉，广西警官高等专科学校侦查系教师。
中图分类号：D631 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A ; ; ; ; ; 文章编号：1009-0592（2015）05-202-02大数据在很多领域都得到了很好的应用，如交通、银行、电信等等。
与大数据有关的大数据科学、大数据技术与大数据应用也相继得到一些国家政府以及经济领域的专家广泛关注。
但大数据在公安工作中的应用，还处于起步阶段，它的出现给公安工作带来了机遇，也必然给公安工作带来新的挑战。
一、大数据时代的特征所谓大数据，一般是指互联网公司在日常运营中生成，累积的用户网络行为数据。
大数据与物联网一样，是由不断增长的数据量和数据种类而衍生出来的一种现象。
大数据的“大”，并不单单在于表面的容量大，而是其潜在的大价值。
换句话说，可以快速获取有价值的信息。
关于大数据的特征，通常从四个维度来描述。
一是数据量大。
大数据的基本属性是数据量大，随着网络的广泛应用，用户通过网络可以非常方便的获取数据，同时用户的浏览、点击、分享又可以快速提供大量数据，这无疑增加了信息存蓄量。
据统计，到2020年，全世界的数据规模将达到今天的44倍，人均数据预计达5247GB。
二是数据多样化。
数据激增的同时，新的数据类型层出不穷。
随着互联网与传感器的飞速发展，大量涌现出半结构化与非结构化的数据信息，包括网页、图片、音频、视频、地理位置信息等。
三是数据价值密度较低。
以广泛应用的监控视频为例，要获取嫌疑人的体貌特征，在连续监控存储下来的大量视频数据中，可能仅仅只有一两秒是有用的，但这些有效数据又能为公安工作提供线索，因而数据的价值性却很高。
大数据背景下智慧公安的发展策略随着信息技术的不断发展和应用，大数据技术在各个行业中的应用也越来越广泛。
在公安领域，大数据技术的应用已经成为提高警务效率、服务社会安全的重要手段。
智慧公安建设要充分利用大数据技术，更好地应对新形势下的安全挑战。
本文将从大数据背景下的智慧公安发展的现状分析入手，探讨智慧公安发展的策略与路径。
一、大数据背景下智慧公安的现状分析1.大数据技术的快速发展大数据技术作为人工智能、区块链等新兴技术的重要支撑，近年来得到迅猛发展。
大数据技术不仅提供了数据存储、处理和分析的新方法和工具，更为公安工作提供了新的思路和方法。
公安机关通过大数据技术，可以更加精准地洞察社会动态、犯罪趋势，加强预警预防，提高警务工作效率。
2.智慧公安建设的初步探索在大数据技术的支持下，智慧公安建设也正逐步展开。
许多地方政府和公安机关纷纷在警务系统建设中引入大数据技术，如智慧视频监控、智慧警务指挥、智慧巡逻等。
这些应用不仅提升了警务工作的效率，更提高了公安机关应对突发事件和治安事件的能力，为社会安全提供了更加有力的保障。
3.面临的挑战目前的智慧公安建设还面临一些挑战。
一方面，公安机关的信息化水平参差不齐，大数据技术在基层公安单位应用较少，还存在数据孤岛和数据共享难题；大数据技术的应用也面临着数据安全、隐私保护等问题。
为了更好地推动智慧公安的发展，需要有针对性地制定发展策略，完善相关政策法规，提高法律法规的适应性，推动大数据技术在公安领域的规范应用。
二、智慧公安的发展策略与路径1.加强大数据技术人才培养推动智慧公安的发展，首先需要加强大数据技术人才的培养。
公安机关应当加大对大数据技术人才的引进和培养力度，提升公安系统对大数据技术的理解和应用能力。
建立健全的大数据技术人才培养体系，加强对公安干警的培训和教育，提高其大数据技术应用水平。
2.完善大数据平台建设要实现智慧公安的发展，必须完善大数据平台建设。
公安机关应当构建完备的大数据平台，整合各类警务数据和信息资源，提升数据处理和分析的能力。
公安大数据综合服务平台架构规划探讨摘要：遵循公安部、省厅大数据智能化建设要求，按照“六统一”框架和“四化”落地原则，结合公安大数据工程的规划设计，打造省市一体化的公安大数据智能化体系，省厅与市局之间实现“物理分散、逻辑统一、互联互通”。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
关键词：大数据，智慧公安，智能化，公安信息网，云计算1.引言公安大数据信息化建设为公安数据资源对外开放服务提供了海量的数据资源。
通过构建统一的基础支撑环境，包括新一代公安信息网、警务云平台扩容、安全保障体系、统一运维体系、公安大数据综合服务平台、新一代移动警务，为安保维稳、疫情防控、警务实战工作提供有力支撑。
通过公安大数据信息化建设将进一步提升公安机关办案能力、业务能力、预警和防控能力、服务社会能力。
2.总体结构以公安部《公安大数据规范性文件汇编第二部分：公安大数据处理》为指导，以业务标准化、场景化、模块化为设计原则进行建设。
图1 公安大数据平台总体架构图新一代公安信息网设计，应综合考虑现有资源整合，按照公安部规划，融合各警种专网，建设“新一代公安信息网”。
数据中心以及警种的业务应用，通过数据汇聚节点进行互联并对用户提供数据和应用服务。
公安网用户、各类终端设备通过用户汇集节点进行互联，并通过安全访问平台访问数据和应用。
公安大数据智能化建设需要构建全面的标准体系，公安部已经在基础数据资源、网络、边界接入、云计算平台、智能化应用、安全管理、运维保障等方面制定了标准目录。
3.逻辑结构按照全国公安大数据建设总体布局，公安部大数据平台要汇集全国核心关键数据，链接省市两级公安大数据平台，实现全国数据资源总关联、总索引、总导航。
图2 部省市三级联动设计省级大数据平台汇聚厅直警种、地市公安大数据平台的数据，建立全省数据资源的索引、关联、导航，并按部要求上报汇聚数据。
基于大数据的智慧公安系统研究1. 引言1.1 研究背景随着社会的进步和科技的发展，公安工作也面临着新的挑战和机遇。
传统的公安系统往往面临着信息孤岛、数据碎片化等问题，难以满足现代社会对于安全和稳定的需求。
基于大数据的智慧公安系统应运而生。
在传统的公安系统中，信息的收集、分析和应用往往是独立的，不同部门之间缺乏有效的信息共享和协作。
而大数据技术的出现，为公安部门提供了更多可能性。
通过大数据的采集、存储、处理和分析，可以实现对海量数据的实时监控和快速筛选，帮助公安机关更好地预防和打击犯罪。
基于大数据的智慧公安系统的出现，可以实现信息的整合共享、数据的智能化分析、事件的智能化应对等功能，有效提高了公安工作的效率和质量。
研究如何利用大数据技术构建智慧公安系统，对提升公安工作的水平和能力具有重要意义。
1.2 研究意义智慧公安系统是基于大数据技术的重要应用领域，具有重要的实际意义和深远的社会意义。
其研究意义主要体现在以下几个方面：智慧公安系统能够提高治安管理的效率和水平。
传统的公安管理往往存在信息不对称、反应慢等问题，而基于大数据技术的智慧公安系统能够实现信息的全面采集、快速分析和及时预警，帮助警方更好地了解犯罪情况，优化资源配置，提高执法效率。
智慧公安系统有助于提升社会治安水平。
公共安全是社会稳定的重要保障，而智慧公安系统的建设能够帮助警方更好地应对各类安全威胁，及时发现和处理安全隐患，有利于提高社会治安水平，增强民众的安全感。
智慧公安系统对加强国家安全具有重要意义。
随着社会的发展和进步，国家安全面临着新的挑战和威胁，而智慧公安系统的建设能够帮助政府及时了解形势，有效预防和应对各类安全风险，提高国家的安全防范能力，维护国家的长期稳定和安全。
1.3 研究内容本文主要围绕基于大数据的智慧公安系统展开研究，旨在探讨如何通过大数据技术来提升公安系统的效率和智能化水平。
具体研究内容包括以下几个方面：1.数据采集与整合：分析当前公安系统中存在的数据来源和数据类型，探讨如何通过各种技术手段，如传感器、监控摄像头等，来实现数据的全面采集和整合。
探讨“智慧公安”建设中数据方面的问题及措施发布时间：2022-10-10T06:07:14.463Z 来源：《科技新时代》2022年7期作者：杨轲[导读] 随着科学技术的高速发展，大数据悄然间渗透了人们的日常生活与工作，杨轲广西通信规划设计咨询有限公司广西南宁市530000摘要：随着科学技术的高速发展，大数据悄然间渗透了人们的日常生活与工作，在带来便利的同时，大数据时代也为各行各业注入了新鲜血液。
其中，在公安行业，“智慧公安”建设的重要性逐步凸显，引起了社会各界的共同关注。
已有部分全国各地各级公安部门迈出了关键一步，但在建设过程中仍旧存在或大或小的问题。
本文简单分析了“智慧公安”建设中数据方面现存的问题，并针对数据质量、数据应用等提出相应的建议与措施。
望能为今后“智慧公安”建设及其相关工作提供些许参考。
关键词：智慧公安；大数据；建设前言大数据普及的时代背景下，各领域都迎来了新的变革与挑战，越来越多的行业开启了利用大数据的新篇章，合理应用大数据为行业赋能提供了不可小觑的价值与能量。
政府与企业通过对大数据的筛选与处理，能够快速做出政策与办法调整，有效提高了工作效率。
“智慧公安”便是公安系统在大数据时代下的一场值得关注的变革。
随着“智慧公安”的建设工作的落实，公安机关的警务工作效率大幅提高。
而数据则是“智慧公安”建设中极其重要的一环，数据的合理采集、汇集、筛选、应用等是“智慧公安”正常运转的根本保障之一。
了解“智慧公安”建设中数据方面的问题并找到对应的解决办法与改善措施，对更好发挥公安部门职能、提高公安人员的数据知识掌握水平等具有重要意义。
一、“智慧公安”概述“智慧公安”即利用大数据、互联网等技术，协调公安各部门职能，通过灵活、正确地利用信息，实现警务智能化，发展高度共享的新警务模式，贯彻落实“智慧公安”背景下新警务理念。
“智慧公安”是“智慧政务”的具体体现之一，其开创了智能警务系统。
自十九大以来，社会治理体系受到了高度重视，党和国家对社会治理现代化提出了具体要求[1]。
运营商大数据在公安领域的探索与实践发布时间：2022-07-11T01:38:31.749Z 来源：《工程管理前沿》2022年5期3月作者：魏国华田丽萍金海亮王轶波陈超蒋萱焦雪莲石玲[导读] 随着大数据技术的持续发展，传统的社会治安防控体系及手段也需要进行“升级”魏国华田丽萍金海亮王轶波陈超蒋萱焦雪莲石玲中国移动通信集团内蒙古有限公司巴彦淖尔分公司内蒙古巴彦淖尔市 015000摘要：随着大数据技术的持续发展，传统的社会治安防控体系及手段也需要进行“升级”。
当下的运营商大数据分析技术，为公安信息化建设提供了崭新思路。
运营商利用多年积累的大数据资源、技术及平台优势，在公安领域不断进行实践和探索，构筑了面向公共安全领域的“天网”系统。
本文阐述了运营商在构建“天网”系统过程中，所采用的技术手段及建立的应用能力，为公共安全治理提供了新的建设思路。
关键字：大数据人流监控电子围栏Abstract: With the continuous development of big data technology, traditional social security prevention and control system and means also need to be "upgraded". The current big data analysis technology of operators provides a new idea for the informatization construction of public security. With the advantages of big data resources, technologies and platforms accumulated over the years, operators have been continuously practicing and exploring in the field of public security, and built a "sky Net" system for public security. In this paper, the technical means and application capability adopted by operators in the process of constructing "sky net" system are described, which provides a new construction idea for public security governance.Key words: big data flow monitoring electronic fence1.引言近几年来，伴随我国经济的稳定增长，社会治安也面临着新的挑战，传统形式的社会治安防控系统难以满足现阶段的进步和社会治安管理的需求。
大数据背景下公安信息化建设的思考随着大数据技术的普及和应用，公安信息化建设也迎来了全新的发展机遇。
在当前大数据背景下，公安机关如何更好地利用大数据技术实现信息化建设，提升执法效率和服务水平，是一个亟待解决的问题。
本文将从大数据技术在公安信息化建设中的应用现状和前景、存在的问题及解决思路以及未来发展方向等方面进行思考和探讨。
一、大数据技术在公安信息化建设中的应用现状和前景大数据技术在公安信息化建设中的应用，已经取得了一定的成就和进展。
首先是在犯罪预测和破案率提升方面，通过对大规模数据的分析，能够帮助公安机关提前发现潜在的犯罪风险，提高对犯罪的预测能力和破案效率。
其次是在治安管理和预防犯罪方面，大数据技术可以通过对社会大数据的分析，揭示城市的治安状况和犯罪趋势，有助于公安机关采取有针对性的预防措施，提高治安管理的效率和精准性。
再次是在情报收集和信息共享方面，通过大数据技术，不同地区、不同部门的公安机关可以实现情报和信息的共享，提高工作协同能力，提升办案效率。
未来，随着大数据技术的不断发展和完善，公安信息化建设的前景也必然会更加广阔和美好。
大数据技术有望帮助公安机关实现对全局的深入监控和分析，能够更好地洞察社会动态和犯罪趋势，从而提高执法的灵活性和精准度。
大数据技术也有望帮助公安机关构建更加智能化的信息化系统，通过人工智能技术帮助公安机关更好地开展案件分析、行为识别等工作，提升执法效率和智能化水平。
二、存在的问题及解决思路当前在公安信息化建设中，大数据技术也面临着一些问题和挑战。
首先是数据质量和数据安全问题，大数据技术需要大量的数据支持，但当前数据的质量和安全性还存在一定的隐患，需要进一步加强对数据的质量管控和安全保护。
其次是数据分析和利用效率问题，虽然大数据技术可以收集大量的数据，但如何高效地进行数据分析和利用，如何将数据转化为实际的执法行动，依然需要进一步研究和改进。
再次是数据共享和协同问题，不同地区、不同部门的公安机关之间的数据共享和信息协同还存在一定的壁垒和障碍，需要更好地强化数据标准化和共享机制。
大数据赋能在公安工作的痛点与解决措施全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：作为社会治安的守护者和维护者，公安工作一直是国家安全的重要保障。
而随着科技的发展和大数据赋能的应用，公安工作也进入了智能化、信息化的新时代。
大数据技术在公安工作中的应用，不仅为警务工作提供了更为高效的工具，也为公安机关提供了更为精准的数据支持。
在大数据赋能下的公安工作中，仍然存在着一些痛点和难题，需要我们不断探索和创新解决的办法。
痛点一：数据的海量化和碎片化随着信息技术的不断进步，公安工作中产生的数据量已经呈现出爆炸式增长的趋势。
各类监控视频、案件笔录、人员信息等海量数据需要及时进行收集、整理和分析，以便为警务人员提供更为准确的信息支持。
这些数据通常都是碎片化的，存在格式不一、内容混乱等问题，给数据的整合和分析带来了困难。
解决措施一：构建支撑性大数据基础设施为了解决数据的海量化和碎片化问题，公安机关需要构建支撑性的大数据基础设施。
这包括建设高性能、高容量的数据存储系统，建立统一的数据标准和格式，以及实现不同数据源之间的无缝连接和信息互通。
只有建立完善的数据基础设施，才能有效地整合和利用海量数据资源。
痛点二：数据的安全性和隐私性在大数据赋能下的公安工作中，数据的安全性和隐私性问题也备受关注。
警务部门涉及的数据通常包括案件信息、个人隐私等敏感数据，一旦泄露或被滥用，将给社会治安带来巨大的风险和危害。
数据的安全性和隐私性问题急需得到有效的保障和管理。
解决措施二：加强数据安全管理和监控为了确保数据的安全性和隐私性，公安机关应加强数据安全管理和监控。
这包括建立健全的数据权限控制机制，确保只有授权人员才能访问和操作敏感数据；建立数据备份和灾难恢复机制，及时防范和应对数据风险。
应加强对数据滥用和泄露的监控和追踪，发现问题及时处置，防止数据安全事故的发生。
痛点三：数据的质量和准确性在公安工作中，数据的准确性和质量直接影响着警务工作的效率和决策的准确性。
公安大数据领域工作总结随着信息化时代的到来，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，其中包括公安领域。
公安大数据领域的工作不仅可以提高犯罪侦查和预防的效率，还可以为社会治安和稳定提供更好的保障。
在这篇文章中，我们将对公安大数据领域的工作进行总结和分析。
首先，公安大数据领域的工作主要包括数据采集、存储、处理和应用。
在数据采集方面，公安部门通过监控摄像头、社交媒体、通讯记录等渠道获取大量的数据。
这些数据包括图片、视频、文本等多种形式，需要通过技术手段进行有效的采集和整合。
在数据存储和处理方面，公安部门需要建立起完善的数据中心和处理系统，确保数据的安全和准确性。
同时，公安部门还需要利用大数据分析技术对数据进行挖掘和分析，以发现潜在的犯罪线索和模式。
其次，公安大数据领域的工作还包括数据应用和智能化技术的研发。
通过大数据技术，公安部门可以建立起犯罪预警系统、人员轨迹分析系统等智能化工具，提高犯罪侦查和预防的效率。
同时，公安部门还可以通过大数据技术对社会治安状况进行实时监测和分析，及时发现和应对潜在的安全风险。
最后，公安大数据领域的工作还需要加强数据安全和隐私保护。
在大数据时代，数据安全和隐私保护是公安部门面临的重要挑战。
公安部门需要建立起完善的数据安全管理制度和技术手段，保护好公民的个人信息和隐私。
同时，公安部门还需要遵守相关法律法规，规范数据的采集、使用和共享，确保数据的合法性和合规性。
总的来说，公安大数据领域的工作是一项复杂而又重要的工作。
通过大数据技术，公安部门可以提高犯罪侦查和预防的效率，为社会治安和稳定提供更好的保障。
然而，公安部门在开展大数据工作的过程中还需要面对诸多挑战和问题，需要不断加强技术研发和管理创新，确保大数据工作的顺利进行。
希望未来公安大数据领域的工作能够取得更好的成绩，为社会治安和稳定做出更大的贡献。
2014年第3期广东公安科技总第117期公安大数据处理平台的探索*吕益民1宫夏屹2聂春华1(1.广州市公安局科技通信处，广东广州510030;2.中国航天科工集团二院北京仿真中心，北京100854)摘要本文通过对大数据应用的发展现状和广州公安视频数据进行分析，从广州市公安局对大数据应用的需求出发，构建了公安大数据支撑平台的体系架构，并提出建设一个用于解决视频及图像等大数据存储、分析处理等问题的公安大数据处理平台的构想。
关键词公安大数据平台引言大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
［1］业界将其归纳为4个“V”———Volum、Variety、Value、Velocity，即具有4个典型特征：第一，数据大体量巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，数据类型繁多，网络日志、视频、图片、位置信息等等；第三，价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用数据只有几秒；第四，速度快，俗称“秒级定律”，即速度要求很高，一般要在秒级时间给出分析结果，时间太长就失去价值［2］。
目前大数据的研究和应用已成为各行业数据研究的重点。
当前，各行业数据爆发性增长，亟需转变数据处理模式。
在公共安全领域，治安系统、智能交通视频数据呈井喷式增长，已显现出行业大数据的典型特征。
如广州的社会治安视频监控系统，目前进入第二期建设阶段，如果我们将社会上所有的视频监控数据都接入公安系统，每天将产生PB规模的视频、图像及相关数据。
如何对如此大规模的数据进行智能、高效的组织管理和分析处理，在此海量信息中提取有用信息，以辅助公安机关开展治安防控、警情研判及指挥决策已成为当前公安业务中亟需解决的难题。
针对这些难题，我们就需要建立面向公安大数据的处理平台。
有鉴于此，我们从广州市公安局对大数据的应用出发，研究分析出一种用于解决视频及图像等大数据存储、分析处理等问题的公安大数据处理平台。
该平台通过综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘等技术，针对图像、视频等非结构化数据开展存储、挖掘和联动分析等应用研究。
1大数据应用技术及公安业务现状分析从2009年开始，“大数据”逐渐成为互联网信息技术行业的热门词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。
不过，在工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传*首届公安信息化建设优秀论文评选活动优秀论文2014(3)吕益民等:公安大数据处理平台的探索输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
国内学者针对大数据分析平台应具备的重要特性进行研究，并对当前的主流实现平台———并行数据库、MapＲeduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳；基于虚拟化管理技术和Hadoop平台构建基于云计算的动态可伸缩的海量数据处理平台，并应用于电网海量数据的处理、信息情报机构内部数据挖掘、电信运行数据分析处理等［3］。
在数据挖掘方法上，针对云计算环境下的大数据存储，提出基于协同计算模型的分布式数据的协同管理和任务的协同调度方法［4］；基于网格划分的大数据离群点监测方法［5］；以及基于粗糙集、聚类分析等方法的大数据挖掘方法［6］；部分学者针对大数据的压缩技术进行了研究。
通过对国内在大数据方面的研究工作进行分析，可以发现目前大数据的研究还比较零散，在大数据处理平台架构上大多基于Ha-doop技术，大量的研究集中在大数据的挖掘分析方法上，还没有形成支撑大数据处理平台开发的相关技术体系。
而数据挖掘技术在公安工作中的研究与应用尚处于起步阶段，许多公安业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警。
公安业务领域中治安系统、智能交通视频数据呈爆发性增长，具有非结构化等大数据典型特征，也是政府部门重要的信息资源。
各类视频监控系统仍在进行补充建设及高清化处理能力，预计未来广州市公安业务领域每天将产生PB规模的视频及图像数据。
面对海量的公安业务数据，我们面临以下难题：1）如何从海量数据中获取支持公安业务的关联特征？2）如何对公安视频类大数据进行高效组织、智能分析处理？3）如何应用大数据辅助公安人员快速开展治安防控、警情研判及指挥决策？同时，如何发掘公安信息资源价值，提高公安大数据的利用率也是当前公安大数据应用关注的重点问题。
结合以上需求分析，针对公安领域视频、图像数据规模大、数据关联性强等特点，亟需公安大数据处理平台的系统性研究。
2公安大数据支撑平台体系架构针对公安领域视频、图像等非结构化数据所具有的容量大、多样性、非结构化、冗余度大等特点，以及实际业务中快速开展大数据分析处理的应用需求，研究提出支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的基于云计算的大数据处理平台的体系架构。
公安大数据处理支撑平台在逻辑上表现为一种层次架构，自上而下包括应用层、数据处理层、数据存储层、中间件层和资源层。
而相关的标准、规范和安全机制贯穿所有层次。
应用层：面向视频、图像等大规模数据的公安业务应用，提供智能监控、事态预测、统计分析、分析模拟、指挥决策等核心应用服务。
数据处理层：面向应用，在大数据分布式存储和管理的基础上，基于MapＲeduce技术框架，提供视频、图像大数据的索引描述、特征提取、并行数据挖掘、智能关联分析等支撑服务。
数据存储层：实现大数据的高效存储和高并发访问控制，基于Hadoop技术体系，综合应用HDFS、Hbase、Hive，提供数据检索、存储监控、负载均衡、容灾备份等支撑服务，实现结构化、非结构化数据的集中管理。
中间件层：为支撑平台提供运行所需的基础中间件，主要包括虚拟化服务化中间件、资源管理与集成中间件、分布式存储中间件。
资源层：为大数据平台的运行提供基础支撑，包括存储服务器、计算服务器等高性能硬件资源，结构化和非结构化的数据资源，以及各类感知资源。
3构建公安大数据平台要解决的关键问题构建一个能够有效支撑广州市公安局大吕益民等:公安大数据处理平台的探索2014(3)数据应用的平台，需要着重考虑应用模式、标准规范、海量存储、海量数据并行挖掘等几个关键问题：3.1公安大数据处理平台应用模式的问题如何全时空地对治安系统、智能交通系统产生的视频图像等大数据进行分析处理，就需要解决公安大数据处理平台应用模式的问题。
我们初步考虑将治安监控视频、图像和卡口的视频、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时监控模式和离线统计分析模式两种应用模式，对各类公安大数据全方位地进行实时和离线分析处理。
如图1所示。
3.2大数据处理应用标准规范的问题“标准先行”已成为当前各行业数据应用的共识，有了标准数据才能共享，才能支撑公安大数据处理平台应用的开展。
本文从技术标准体系及应用标准体系两个方面研究大数据的相关标准规范，包含各类大数据资源的接入标准，大数据处理平台的各类接口标准，各类大数据处理服务的标准等，此外还包括大数据的应用标准，如对接相关公安行业标准，各类平台应用的安全标准等。
大数据处理应用标准体系如图2所示。
图1大数据分析处理的应用模式图2大数据处理的标准体系3.3大数据海量存储问题“大数据”来袭时，传统的数据存储方式已不能满足要求，需要开展分布式存储的研究，大数据分布式存储主要考虑以下几个问题：3.3.1存储资源管理方法为了解决集群存储环境下的存储资源管理问题，采用存储资源映射方法通过在物理存储资源和虚拟存储资源请求之间建立合理的映射关系，来进行有效的存储资源管理。
本文提出合理的集群存储资源映射方法，将虚拟存储资源请求均匀地分配到节点上，然后进行节点内部设备级别的资源映射。
3.3.2支持多用户的资源使用和存储环境隔离机制当用户数量增多，有限的存储资源已经不能满足用户对该类资源的需求时，用户与资源的矛盾就会突显出来。
解决这种矛盾的最有效办法就是采取有效资源共享机制，将有限数量的资源按需动态共享给多个用户使2014(3)吕益民等:公安大数据处理平台的探索用。
此外，在存储资源共享的同时，从用户角度看每个应用系统是独立的，不依赖于其他应用系统运行而运行，也不受其他应用系统和资源的运行结果影响，因此需要存储环境隔离技术来屏蔽各个应用系统对存储资源运行的互相影响。
我们利用存储虚拟化技术来整合不同厂商的存储系统。
通过隔离主机层与物理存储资源，存储虚拟化技术可以将来自于不同存储设备（即使是不同厂商的设备）的存储容量汇集到一个共享的逻辑资源池中，这样存储的管理就更容易了。
任何单体存储阵列所创建的物理卷的容量都是有限制的，而多个异构的存储系统联合在一起就可以创建出一个更大的逻辑卷。
3.3.3基于Hadoop的大数据存储机制大数据的各类描述方式的多样性，存在着结构化数据、半结构化数据和非结构化数据需要进行处理。
对于结构化数据，虽然现在出现了各种各样的数据库类型，但通常的处理方式仍是采用关系型数据知识库进行处理；对于半结构化和非结构化的数据，Ha-doop框架提供了很好的解决方案。
Hadoop分布式文件系统HDFS是建立在大型集群上可靠存储大数据的文件系统［7］，是分布式计算的存储基石。
基于HFDS的Hive和HBase能够很好地支持大数据的存储。
具体来说，使用Hive可以通过类SQL语句快速实现MapＲeduce统计，十分适合数据仓库的统计分析。
HBase是分布式的基于列存储的非关系型数据库，它的查询效率很高，主要用于查询和展示结果；Hive是分布式的关系型数据仓库，主要用来并行处理大量数据。
将Hive与HBase进行整合，共同用于大数据的处理，可以减少开发过程，提高开发效率。
使用HBase存储大数据，使用Hive提供的SQL查询语言，可以十分方便地实现大数据的存储和分析。
其原理如图3所示。
3.4海量数据并行挖掘技术数据挖掘技术已经在各行业数据分析处理方面得到成功应用，针对大数据的特征，需要对现有数据挖掘技术进一步改进和完善，下面主要考虑三个方面的技术问题。
3.4.1面向多源整合的大数据索引和描述技术要实现大数据的并行挖掘，首先就需要建立多源数据的索引和描述，常规索引建立主要分为三个方面：公共安全数据分类索引构建，空间数据Ｒ树索引构建，层次索引树建立。
大数据具有多类别的特点，针对这一特征，建立以类别为内容的分类索引，通过分类索引的综合查询到所需的专题数据。
