利用“大数据、云计算”提高情报分析以打击反恐

核心提示: 美国国防部长卡特曾赴硅谷招募顶尖科技人才。近年来的信息大爆炸使得五角大楼不得不将目光聚焦高科技硅谷,以打击反恐。美国中央情报局的CTOGusHunt表示,为了提高情报分析能力,他们已经加快了运用云计算的步伐。

在进入正题之前,我们先来看一个例子:



 

美国国防部长卡特(AshCarter)曾赴硅谷招募顶尖科技人才。近年来的信息大爆炸使得五角大楼不得不将目光聚焦高科技硅谷,以打击反恐。美国中央情报局的CTOGusHunt表示,为了提高情报分析能力,他们已经加快了运用云计算的步伐。

神秘的大数据平台Palantir就是美国CIA、FBI等寻求的合作对象。Palantir最为人津津乐道的案例有两个,一是此前美国政府追捕本拉登行动中,Palantir扮演了重要的情报分析的角色;二是Palantir协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫BernieMadoff所隐藏起来的数十亿美元巨款。

Palantir在洛杉矶警局通过技术与业务的深入交流与合作,采用Palantir的Gotham平台,构建了一-套洛杉矶警局的语义知识搜索挖掘平台,用于日常的警方业务工作中。该平台全面整合警情日志文档、电子表格数据、数据库等结构化数据和电子邮件、文档、图片、录像等非结构化数据,对各类多源异构,繁杂的信息进行清洗梳理,总结提炼为八个关键的信息实体:人、车、位置、罪案、逮捕、文件、备注与其他。实体本身还有不同的属性,不同个体之间还存在这相应的知识关联。Palantir公安大数据语义知识搜索平台建立以后,警方就可以通过非常简洁的前端搜索页面,来搜索指定的各类实体与线索。



 

Palantir的搜索结果与百度等通用搜索引擎完全不一样,并不完全基于关键词,而是探索搜索背后的关联关系,搜索结果如上图所示。这里,中间的焦掉是搜索的嫌疑人“Michael Barton”,通过Palantir平台,可以快速将各类庞杂的数据通过可视化平台的形式汇聚到一起,最终我们发现该犯综合立体化视图,其中包括:使用的手机,入境记录,逮捕时开的车,逮捕的案子,同时涉嫌一起盗窃案,包括已有的两次审讯记录。点击任何一个节点,右边会展示其详细的属性与其他实体的关联关系。例如,点击该车,可以展示出该车的历史所有被抓拍的照片与数据。办案人员同时可以根据关联连接一层一层往下挖,并人机互动,补充各种筛选条件,将模糊的破案线索逐步求精,最后极大的提高破案准确性与效率。

综合大数据的前沿技术进展,可以综合研判出大数据反恐平台背后的三大关键技术:知识图谱、大数据人机可视化交互、非结构化精准搜索与挖掘。分别介绍如下:

  知识图谱

知识图谱本质上是一种语义网络,图中的结点代表实体(entity)或者概念(concept),边代表实体/概念之间的各种语义关系。 Palantir在图一中使用的就是知识图谱的技术,其中嫌疑犯、车、手机等都节点属于知识图谱中的实体,而边就是实体之间的关系。知识图谱允许用户搜索引擎知道的所有事物、人物或者地方,而且能够显示查询的实时信息。知识图谱技术表征了公安大数据的本质语义关联,比传统的关系型数据库更加自由多样化,更适合于公安的办案。

  大数据人机可视化交互

运用了大数据可视化、知识图谱化、地图GIS化等手段,同时开放了大量方便的人机交互接口,实现了人与机器的完美融合,也实现了人与人之间的协同工作,大大提升了警务人员掌控数据的能力。

(责任编辑:安博涛)

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