国外公共安全数据分析状况及其对我国的启示

◆庄海燕

国外公共安全数据分析状况及其对我国的启示

◆庄海燕

(铁道警察学院 河南 450052)

数据时代背景下，公众对大数据的争论中，经常被公民讨论、被学者研究的内容是隐私和自由问题，关于大数据工具如何为国家安全做贡献的文章则较少。这里我们通过数据分析功能和使用方式分析，评估它对公共安全安全决策的影响，对公共安全起到的关键作用及如何利用公共安全数据分析为我国公共安全提供助力提出建议。

公共安全；数据分析；大数据；数据分析人才

1 研究背景

1.1 国家安全越来越依赖大数据

数据是现代社会的一个决定性特征。从亚马逊、淘宝、天猫、当当等一系列网络购物平台到利用支付宝、微信等提供功能支付街边小吃费用，人类与机器设备每日互动创造的数据量多达2.5兆字节。而随着数据变得越来越重要并容易获得，利用特定分析方法或算法分析数据，透过数据理解世界的诱惑不断增长，国家公共安全尤其如此。

现代社会中，大数据对任何一个国家来说都是一个“大问题”。各国间谍机构长期以来一直依靠多个数据源制作情报报告。在过去的10-20年中，各国情报机构和国家安全机构通过开发专门的数据分析模块、研究和开发相应项目，对包括社交媒体、论坛等互联网数据进行在线数据进行分析，并且在分析的过程中已经将大数据相关工作制度化，从而大数据在国家安全报告和学术研究中业已成为常见主题。

1.2 国家安全与执法对数据分析的需求增长

大数据及数据分析技术可以在许多相关方面提高情报组织的调查能力，例如犯罪与恐怖战争、网络攻击防御、公共安全分析、灾难与大规模事件管理以及预测功能等方面。根据HSRC在《国家安全与执法大数据和数据分析市场——2017-2022》的调查报告中分析：预测国家安全和执法大数据及数据分析行业的收入将在2015-2022年复合年增长率达到17.5％，到2022年将达到110亿美元。由于世界正在变得更加数字化和互联化，美国国土安全部、国防部、公共安全组织和情报机构使用大数据和数据分析的情况正在上升。同时，报告预计亚太和欧洲国家安全和执法市场的大数据和数据分析将快速增长，年复合增长率将逼近20％，其中，中国和西欧市场在这方面的增长率会更加突出。

2 公共安全数据分析的目标

公共安全数据分析的目标简单明晰：识别威胁行为。

我们正在捕获和收集比以往更多的数据，所以与过去相比，现在我们拥有的数据比以前更多。SAS的安全和防御专家格兰特.伍德沃德说道：“在过去的两年里，我们创造了比人类历史更多的数据。”基于此，美国的安全方面的大数据分析也曾给出警告：如果联邦机构不接受并借助大数据分析，则联邦机构可能面临巨大威胁，甚至可能会面临发现不了威胁存在的情况。面临这种形式，数据分析提供了提高公共安全性的机会。

数据分析能够为识别威胁行为提供决策支持，但也并不意味着直觉和经验这样的人为因素变得无关紧要。由于现在收集的数据更多是非结构化的，如论坛的帖子、新型文本、手机数据（全天都在生成数据）等，这些数据并不适合具有字段、行和页面的数据库存储和处理，必须依靠人的思维、方法和技术转变去处理和有效利用。

3 公共安全数据分析的发展

3.1 科技发展促进了公共安全数据分析的发展

从IT时代进入DT时代的过程中，各种科学技术不断飞速发展促进了公共安全数据分析的发展。首先是智能手机、可穿戴设备和其他智能连接设备（汽车，机器，物联网等）的使用不断增加，这些设备将继续创造大量信息，公共安全部门和组织可以利用其优势进行数据分析相关活动。其次，随着数据收、存储、分析和可视化方面的技术进步，使得能够更加方便组织、智能化操作这些新生成的数据用于支持实时决策，而且公共安全机构也在增加对数据分析和可视化功能的投资，政府机构采用云技术，数据存储的成本持续下降，这些使数据分析的使用更加容易，加速了大数据和数据分析的实施。最后，随着越来越多的数据感知和数据专家--HLS数据科学家的出现，以及目前一些先进的攻击技术（如网络战、加密通信、网络犯罪、化学战剂和GPS干扰）和恐怖组织（如ISIS和一些国家支持的恐怖组织）等21世纪的罪犯，对公共安全机构和组织形成了巨大挑战，而大数据和数据分析是处理这一新现实的首选方法之一。

目前，恐怖主义、自然灾害、有组织犯罪、大规模杀伤性武器扩散和网络犯罪等这些威胁不断改变着各国处理国家安全问题的方式。国家级安全和公共安全所受到的直接威胁不断上升，并演变为更加复杂交错的冲突，这迫使公共安全机构和组织不得不采用更先进的技术处理并提高威胁感知能力及响应速度。

3.2 公共安全部门业务发展的需求

各国公共安全部门为了执法，加强了对公民活动的监督，如美国、俄罗斯、土耳其等国家在增加对大数据收集和情报收集的投资，借此实现大量人员的内部安全。尽管公民自由受到威胁，但面临内部恐怖威胁的国家，国家相关机构和组织的预算被认为会增加。

4 国外数据分析对国家安全决策支持

根据对国外大数据分析发展研究，数据分析对国家安全和公共安全决策支持大致以下几种方式。

4.1 异常检测

异常检测主要识别不符合预期行为或模式、事件或相应观察结果。异常检测可用于自动评估在线活动是否可疑。

4.2 模式识别

可利用关联挖掘算法发现隐藏在大型数据集中的一些有趣的关系和模式。这些关系和模式通常是由于人员、组织、位置等实体频繁出现在多份文件中。

4.3 分类和聚类分析

大数据工具对国家安全和公共安全主要贡献是情报处理领域。可利用分类算法将数据集合中的对象分类或者分配给已经分好的目标类别，典型的应用是将分类模型用于判别截获电话呼叫属于零风险还是高风险可疑活动的一部分。

聚类是指基于相似性的概念将对象或数据点分组在一起。这类功能适合大量不同社交媒体数据的筛选、组织、生成摘要，帮助识别社交媒体用户在社会网络中类型（意见领袖，机器人等）。

4.4 关联分析

关联分析用于发现和评估对象与数据点之间的关系，其最著名的应用之一是在社交网络中分析识别恐怖分子或犯罪网络中的关键节点。

4.5 机器学习

机器学习是可以独立地适应和学习他们所处理的数据一组特殊的算法。典型的应用包括识别钓鱼攻击、检测网络入侵、识别人脸并分析人群。机器学习算法具备自动学习能力，其与大数据结合促进了情报分析。

5 国外公共安全数据分析对我国的启示

5.1 经验借鉴

国外在公共安全数据分析方面的应用领先于我国。如美国NIST2015年发布了基于位置服务的路线图，2016年发布了“公共安全分析研发路线图（link is external）”。NIST的公共安全分析研发路线图评估了软件、网络和设备技术，这些技术可以加强未来20年的公共安全响应，通信和运营。而在路线图中数据分析被定义为将数据转化为洞察力以做出更好决策的科学。再如美国Felony Lane Gang专案中数据分析起到了关键的作用，而执法机构认识到这一点后，为更进一步发挥数据分析提供决策支持的功能，已经开始吸引更多技术人员参与到公共安全的数据分析当中，如2017年美国统计协会针对大学学生，在亚特兰大这样的城市收集关于911中心呼叫类型的数据和响应细节，开展了2017年警察数据挑战赛；美国警察基金会组织了“公开仇恨犯罪数据挑战赛”。

作为任何国家、任何城市、任何地区的重要功能，公共安全不仅仅影响到决策者和应急人员，还与城市的每一个居民息息相关。充分借鉴国外公共安全数据分析经验，吸取其可以适于本土应用的最佳实践，才能在加强我国公共安全方面减少投入成本，提高效率，提供较大助力。

5.2 自主创新公共安全数据分析技术

公共安全数据分析包括存储和通信设备、数据仓库和数据管理分析和可视化应用程序、计算、SQL和NoSQL及专业的服务等方面，国外在相关技术领域内的硬件、软件及服务相对实力较强，这从技术市场运营为主领先的公司即能看出。存储和数据仓库方面的Teradata、甲骨文、微软、戴尔、思科系统及Hadoop系统，计算方面的Amazon Web Services、Google Compute Engine，数据查询方面的SQL和NoSQL – SAP、Redis Labs、MongoDB，数据分析方面的Palantir Intelligence、Splunk、IBM Watson Analytics、HP Enterpris、SAS、日立数据系统、BAE Systems、Actian及Raytheon，在数据可视化方面的Tableau、TIBCO、QlikView、MicroStrategy，专业服务方面的埃森哲、普华永道和德勤等大公司。

比较可知，借鉴以上公司的技术与经验，具备数据分析方面自主创新技术和产品，才能真正保护我国的公共安全。

5.3 积极培养公共安全数据分析人才

在最好的情况下，分析技术可以使人解放甚至可以帮助人类去做他们最擅长的事情：思考、提出问题并做出判断。然而，机器和算法去掉了人类相互作用的大部分环境，事实证明，只有当人类分析师向系统提供反馈时，由机器学习算法驱动的大数据应用程序才会表现更好。尤其在一些重要的国家安全和公共安全的见解（如关于外国领导人意图的信息）方面，人类仍然具备最明确的理解能力。

所以，大数据无法取代人类作为公共安全的中心角色，只有与人为判断相结合时，大数据与数据分析才最有用。只有积极培养公共安全数据分析人才，才能使得数据分析为我所用，保护好公共安全。

[1]梅林，王钧.物联网技术及其在公安信息化中的应用[J].广东公安科技，2015.

[2]丁波涛.大数据条件下的城市公共安全应对机制[J].上海城市管理，2015.

[3]李明.大数据技术与公共安全信息共享能力[J].电子政务，2014.

[4]周芳检，何振.大数据时代城市公共安全应急管理面临的挑战与应对[J].云南民族大学学报(哲学社会科学版)，2018.

[5]http://e.huawei.com/cn/publications/cn/ict_insights/201512291139/forum/201512311523.

[6]https://homelandsecurityresearch.com/reports/global-public-safety-homeland-security-markets-industry-technologies/.

2017年河南省高等教育教学改革研究与实践项目：网络安全与执法专业实践教学课程体系与教学内容整体优化研究与实践（项目编号：2017SJGLX521）。