昆明暴恐事件启示录：如何用大数据预防犯罪

寒泣露

301昆明火车站暴力恐怖砍杀事件令人发指，那么，IT能做些什么呢？

在外媒对昆明事件的报道中，我们看到了国外对中国的不少偏见。然而，对于这一种说法我们无法忽视：美国《纽约时报》报道援引南洋理工大学教授Rohan Gunaratna的话说，昆明发生的此次袭击事件绝对是政府的一次情报失败，但又是新疆事态发展的一个自然延续。

是的，情报失败。新疆恐怖势力近年来一直蠢蠢欲动，在信息化渗入我们的生活的今天，其举动，其实都可能会形成相关的数据，在大数据逐渐成为日常服务的今天，专门的数据分析工具，能否为我们带来有价值的情报从而可以预防呢？

阿里巴巴集团首席技术官、阿里云总裁王坚的答案是“能”!

“今天任何人做事都不可能完全避开互联网，恐怖分子也不例外，敌人都用上了互联网手段， 国家反恐必须用上大数据分析了。”王坚说。

他认为，通过对刀具销售信息、实名联名的火车票信息、旅馆住宿和飞机票等信息的分析，能够获得很多有价值的东西。

王坚表示，具备了数据分析的能力，并不是说能百分百解决问题，但肯定可以大大提高反恐能力，以及实施恐怖行为的成本。“就像在红绿灯前装摄像头，不可能杜绝闯红绿灯的行为，但肯定会少很多。”

事实上，闭路电视、电子邮件和静态图像中获取的电话记录、金融交易记录、犯罪统计数据等，都可以通过合法手段访问，且能潜在地帮助警方打击未来犯罪。目前，通过综合利用恐怖分子平时产生的各种信息，包括通话、交通、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，越来越成为美国反恐手段之一。

全国人大代表、科大讯飞信息科技股份有限公司董事长刘庆峰表示，利用大数据技术进行反恐在国际上已成趋势。

当然，刘庆峰同时指出，这可能需要打通后台数据，需要各部门协调一致，消灭信息“孤岛”。

据了解，基于大数据技术的信息安全智能化已经在美国预防犯罪的工作中立下了不少功劳。　以纽约市为首的美国警方，正使用计算机化的地图以及对历史性逮捕模式、发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量进行分析，试图预测出最可能发生罪案的“热点”地区，并预先在这些地区部署警力，效果初显。

2011年8月，纽约市警察局推出了基于大数据的犯罪预防与反恐技术——领域感知系统(Domain Awareness System)。它能快速混合与分析从约三千台闭路摄像机、9•11呼叫记录、车牌识别器、辐射传感器以及历史犯罪记录中获取的实时数据。目前纽约市警察局已能追踪机动车，并确定此车在过去几天甚至几个星期的所到之处;还能快速访问犯罪嫌疑人的逮捕记录以及所有特定案件的9•11呼叫记录，将犯罪记录以时间先后顺序按地理空间技术映射出来，以揭示犯罪模式，验证辐射警报是由脏弹还是由无害的医学同位素引起的。

2011年，加利福尼亚州圣克鲁斯(Santa Cruz)县警察局开始从城市档案中挖掘犯罪记录并建立预测模型，这些记录含有何时、何地、何种类型的犯罪，这样做的目的是为了预测当地未来的犯罪情况。圣克鲁斯县犯罪模型的合作者加利福尼亚大学洛杉矶分校的乔治•莫勒(George Mohler)认为，随着时间的变化，犯罪地图也会呈现出自然现象(如地震)地图的某些特征。就像地震会聚集在一起一样，犯罪事件也会，但其难点在于犯罪事件会在何时何地发生多少起。

乔治•莫勒曾用预测余震的算法来生成可能发生盗窃、盗车事件的热点地区。当圣克鲁斯县警察局使用这个模型时收到了显著的效果，盗窃案件比去年同期降低了27个百分点。

同样地，如果我们能够建立正确的模型，大数据也可以对于中国预防犯罪乃至反恐事业发挥作用，尽管可能还会遇到一些难题。之所以从2011年说起，我们要看到美国警方确实已经先行一步。但对于我们的社会稳定来说，晚做比不做要强。

shenweis

很不错的分析。