国内外反恐系统中大数据技术应用现状及未来趋势 2016年09月26日10:39 来源：网易科技|

  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“MichaelBarton”，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、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。

 非结构化语义精准搜索与挖掘

 非结构化大数据指的是文本、图像与视频等信息，比传统结构化数据的信息量大得多，非结构化语义精准搜索与挖掘，是指在知识图谱的基础上真正理解用户的搜索请求，不再拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现象看本质，准确地捕捉到用户所输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索与挖掘，从而更准确地向用户返回最符合其需求的搜索结果。

 大数据分析工具和技术，结合文本挖掘、机器学习以及本体建模，已成为进行军事安全威胁预测、检测和早期阶段预防的第一道防线。如今大数据和数据科技，通过改进协作和数据分析，减低了情报调查过程的繁琐程度，以便机构更轻易地检测到国家安全威胁。

 通过分析恐怖分子日常各种信息，如通话、、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，越来越成为国际预防反恐的通用手段之一。

责任编辑：钟娟娟

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