基于全维数据的安全态势分析与预警系统

使用背景

各种社会数据、专网（公安、税务等）数据多种多样，存储在不同的业务系统中，办案时需来回切换，增大办案人员工作量。

基于上述情况开发了一套基于多维数据的融合分析与预警系统，现已对接网内的热点、wifi热点、微信热点、物流、卡口等数据源，以及社会互联网内的关于机主、户籍、税务、保险、水电等500多种数据源。

方案描述

采用全数据理念，大数据结合传统数据分析工具。

以人为中心对数据进行清洗、整理、挖掘。

采用标签模型对人员行为特征、空间、时间特征进行标签化处理。

通过对案件的发生分布以及犯罪分子行为特征进行学习形成相应知识库。

建立不同维度数据间的关联和证据链，图形化展示，直观清晰。

系统优势

• 智能分析检索
  

  除了提供针对单个数据源的基础查询、数据碰撞外，还提供了更加智能化的分析检索，并对一些异常行为主动推送。

  系统采用易搜模式，通过简单条件，对其进行关联分析如空间分析、时序分析、关系分析、伴随分析、活动规律分析等，并主动推送关联人员的异常行为如车辆违章、收发频率变化较大、财务状况浮动较大等。

• 关系分析

  关系分析主要实现连通分析、关联分析、关键人分析等。

  以人员百科信息为基础，对查询要素进行转换，可以分析单个或多个人员整体关系网络。

  人员之间可以通过任意关系实现连通分析或关联分析。

• 案件态势分析

  通过热力图展示各类型案件发生区域的分布情况， 通过统计图展示各个类型案件发生时间（一天24小时发生时刻，一年12月发生月份）分布，以便于案件的高发季在案件高发区域采取相应措施进行预防。

• 预测预警

  依据相关线索和人员百科信息定位到人，发现相关人员的社会活动即告警

  不同案件中出现相同要素（手机号、身份证号码等），系统生成串并案预警。

方案结构图