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當(dāng)前位置:安全企業(yè)動(dòng)態(tài) → 正文

華為數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)為公共安全保駕護(hù)航

責(zé)任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2015-04-15 17:31:53 本文摘自:中關(guān)村在線

隨著全球信息化技術(shù)飛速發(fā)展、大數(shù)據(jù)和智慧科技時(shí)代的到來,更多豐富多彩的大數(shù)據(jù)源如傳感器、微處理器、視頻及移動(dòng)終端接入高速網(wǎng)絡(luò),所有的機(jī)械或電子設(shè)備都可以留下數(shù)據(jù)痕跡,這些痕跡表明了它的性能、位置或狀態(tài)。這些設(shè)備和使用它的人,通過互聯(lián)網(wǎng)互相交流,又形成了另外一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)源。當(dāng)這些數(shù)據(jù)和來自其他媒體、無線或有線電話、有線電視、衛(wèi)星等等來源的數(shù)據(jù)相結(jié)合的時(shí)候,更加顯得龐大無比。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及增長的速度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越歷史任何時(shí)期。伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,如何深入分析各種信息資源和視頻資料,從海量原始數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或數(shù)據(jù),是公安領(lǐng)域非常關(guān)注的問題,掌握大數(shù)據(jù)來反哺一線實(shí)戰(zhàn),可以提高執(zhí)法效率與快速反應(yīng)能力、及時(shí)的預(yù)防與打擊犯罪行為能力。

數(shù)據(jù)挖掘 ( Data Mining) , 也稱數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)( KDD: Knowledge Discovery in Database) ,是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識(shí),。這些知識(shí)是隱含的、事先未知而又潛在有用的, 提取的知識(shí)一般可表示為概念( Concepts) 、規(guī)則( Rules) 、規(guī)律( Regularities) 、模式( Patterns) 等形式。用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù), 用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來分析數(shù)據(jù), 挖掘大量數(shù)據(jù)背后的知識(shí), 這兩者的結(jié)合促成了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性學(xué)科, 涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、歸納推理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化、高性能計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。

當(dāng)前在以"金盾工程"為載體的公安信息化、數(shù)字化建設(shè)中,公安部門積累了海量的以不同形式存貯的數(shù)據(jù)資料, 例如戶籍資料、車輛資料和出入境管理資料等。此外, 公安工作所涉及到的數(shù)據(jù)類型是相當(dāng)復(fù)雜的, 例如指紋, 其特征抽取相當(dāng)復(fù)雜, 具備串并案和作案規(guī)律特點(diǎn), 其數(shù)據(jù)聯(lián)系是非平面的, 也是非標(biāo)準(zhǔn)立體的。而隨著IT信息化與警用業(yè)務(wù)日趨緊密的結(jié)合,數(shù)據(jù)量在不斷的增加。為了充分、有效的利用這些數(shù)據(jù)的價(jià)值,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法能夠幫助公安發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律,但它在處理的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、及處理速度上都有限,難以支撐當(dāng)前公安的訴求。

Gartner給出了這樣的定義:"大數(shù)據(jù)"是需要新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

華為FusionInsight Miner為公安提供一站式數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái),支持?jǐn)?shù)據(jù)分析全流程智能分析,實(shí)現(xiàn)"全量數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)分析"數(shù)據(jù)分析方法,幫助公安實(shí)現(xiàn)海量大數(shù)據(jù)智能挖掘,以發(fā)現(xiàn)一些隱含的、潛在的、有用的信息及事件之間的相互聯(lián)系, 從而對(duì)未來的活動(dòng)作進(jìn)一步的預(yù)測, 實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確輔助警務(wù)決策, 從而提升警務(wù)信息化在打防管控、服務(wù)群眾等方面的精度和效能。

華為數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)為公共安全保駕護(hù)航

  華為FusionInsight Miner智能分析平臺(tái)

端到端分析平臺(tái)

一站式平臺(tái)支撐數(shù)據(jù)分析全流程;

特征工程/社交化

特征復(fù)用;支持 1,000萬維度;數(shù)據(jù)分析師共享知識(shí)和社交化協(xié)作分析;

建模算法

算法并行化效率(T+0);全球分布的數(shù)學(xué)家, 算法比MLlib快3~5倍;深度學(xué)習(xí)技術(shù)

開放性

支持PMML與SAS、SPSS等對(duì)接;支持SQL對(duì)Operator的擴(kuò)展性;支持與R對(duì)接

業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng):

基于業(yè)務(wù)問題驅(qū)動(dòng)的一站式甚至one-Click的閉環(huán)解決方案,比如推薦引擎以及其他使能套件

華為FusionInsight Miner通過機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)分析案件犯罪人在作案時(shí)的數(shù)據(jù)特征,在新案件發(fā)生時(shí)找出具有類似數(shù)據(jù)特征的嫌疑人,大量縮小嫌疑人范圍并大幅降低破案工作量,快速找出罪犯;同時(shí)新案件的偵破又反過來供機(jī)器學(xué)習(xí),提升查找嫌疑人準(zhǔn)確度。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)行為、社會(huì)信息、公安數(shù)據(jù)刻畫人物特征,構(gòu)建人物關(guān)系網(wǎng),發(fā)現(xiàn)社會(huì)團(tuán)體,并對(duì)監(jiān)控信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析及時(shí)預(yù)警;用于應(yīng)對(duì)重大突發(fā)事件安防(如上海踩踏事件),預(yù)警于案件萌芽時(shí)刻(如昆明火車站暴力恐怖案)。大規(guī)模并行計(jì)算極大提升了數(shù)據(jù)處理性能,實(shí)時(shí)流處理在數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)即計(jì)算分析,大幅提升信息獲取的效率;在案件碰撞、情報(bào)分析等場景甚至避免了傳統(tǒng)計(jì)算無法得出結(jié)果的困境,能夠幫助公安在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中實(shí)時(shí)決策、及時(shí)部署、快速響應(yīng)。

智能警務(wù)信息化目前正處在高速發(fā)展階段,更加關(guān)注的是海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用、挖掘、碰撞比對(duì),以及各種技術(shù)的合成作戰(zhàn)。華為FusionInsight Miner智能分析平臺(tái)通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘出更多價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)情報(bào)信息主導(dǎo)警務(wù)戰(zhàn)略,全面提升信息化條件下公安機(jī)關(guān)維護(hù)國家安全和公共安全的能力。

關(guān)鍵字:華為警務(wù)戰(zhàn)略

本文摘自:中關(guān)村在線

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華為數(shù)據(jù)洞察平臺(tái)為公共安全保駕護(hù)航

責(zé)任編輯:editor007 |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2015-04-15 17:31:53 本文摘自:中關(guān)村在線

隨著全球信息化技術(shù)飛速發(fā)展、大數(shù)據(jù)和智慧科技時(shí)代的到來,更多豐富多彩的大數(shù)據(jù)源如傳感器、微處理器、視頻及移動(dòng)終端接入高速網(wǎng)絡(luò),所有的機(jī)械或電子設(shè)備都可以留下數(shù)據(jù)痕跡,這些痕跡表明了它的性能、位置或狀態(tài)。這些設(shè)備和使用它的人,通過互聯(lián)網(wǎng)互相交流,又形成了另外一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)源。當(dāng)這些數(shù)據(jù)和來自其他媒體、無線或有線電話、有線電視、衛(wèi)星等等來源的數(shù)據(jù)相結(jié)合的時(shí)候,更加顯得龐大無比。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及增長的速度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越歷史任何時(shí)期。伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,如何深入分析各種信息資源和視頻資料,從海量原始數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或數(shù)據(jù),是公安領(lǐng)域非常關(guān)注的問題,掌握大數(shù)據(jù)來反哺一線實(shí)戰(zhàn),可以提高執(zhí)法效率與快速反應(yīng)能力、及時(shí)的預(yù)防與打擊犯罪行為能力。

數(shù)據(jù)挖掘 ( Data Mining) , 也稱數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)( KDD: Knowledge Discovery in Database) ,是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識(shí),。這些知識(shí)是隱含的、事先未知而又潛在有用的, 提取的知識(shí)一般可表示為概念( Concepts) 、規(guī)則( Rules) 、規(guī)律( Regularities) 、模式( Patterns) 等形式。用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù), 用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來分析數(shù)據(jù), 挖掘大量數(shù)據(jù)背后的知識(shí), 這兩者的結(jié)合促成了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性學(xué)科, 涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、歸納推理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化、高性能計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域。

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特征工程/社交化

特征復(fù)用;支持 1,000萬維度;數(shù)據(jù)分析師共享知識(shí)和社交化協(xié)作分析;

建模算法

算法并行化效率(T+0);全球分布的數(shù)學(xué)家, 算法比MLlib快3~5倍;深度學(xué)習(xí)技術(shù)

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華為FusionInsight Miner通過機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)分析案件犯罪人在作案時(shí)的數(shù)據(jù)特征,在新案件發(fā)生時(shí)找出具有類似數(shù)據(jù)特征的嫌疑人,大量縮小嫌疑人范圍并大幅降低破案工作量,快速找出罪犯;同時(shí)新案件的偵破又反過來供機(jī)器學(xué)習(xí),提升查找嫌疑人準(zhǔn)確度。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)行為、社會(huì)信息、公安數(shù)據(jù)刻畫人物特征,構(gòu)建人物關(guān)系網(wǎng),發(fā)現(xiàn)社會(huì)團(tuán)體,并對(duì)監(jiān)控信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析及時(shí)預(yù)警;用于應(yīng)對(duì)重大突發(fā)事件安防(如上海踩踏事件),預(yù)警于案件萌芽時(shí)刻(如昆明火車站暴力恐怖案)。大規(guī)模并行計(jì)算極大提升了數(shù)據(jù)處理性能,實(shí)時(shí)流處理在數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)即計(jì)算分析,大幅提升信息獲取的效率;在案件碰撞、情報(bào)分析等場景甚至避免了傳統(tǒng)計(jì)算無法得出結(jié)果的困境,能夠幫助公安在實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中實(shí)時(shí)決策、及時(shí)部署、快速響應(yīng)。

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本文摘自:中關(guān)村在線

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