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犯罪行为分析系统

犯罪行为分析系统

1、项目背景

      随着公安信息化建设工作的不断深入发展,存在海量的犯罪行为轨迹数据等待处理和发现,数据挖掘技术可以很好的解决这个问题。数据挖掘技术在犯罪行为分析领域的研究主要集中在两个方面,一是分析犯罪行为,并根据分析结果采取有效措施进行犯罪行为的预测和防范。通过挖掘已有犯罪行为潜在的规律和联系,可以得出犯罪行为、犯罪模式和犯罪区域等方面的一些基本特征,结合这些情况就可以进行分析和预测,对预防犯罪起到很好推动作用,隐含其中的知识还可以作为侦查案件的线索;二是利用关联规则挖掘方法对犯罪行为进行特征分析,从这些海量的数据中获取犯罪行为之间的相关性。利用关联规则对犯罪行为轨迹进行分析,发现行为之间固有的规律,比如,哪些事件会一起发生,哪些事件出现以后出现另一事件的可能性增大,哪些人容易实施某些活动等。通常在数据挖掘操作之前,我们要对犯罪行为有一定的了解,以便给出有效的分析方向和分析思路。
      利用数据挖掘技术设计的犯罪行为分析系统一般采用的是案件倒查机制。案件倒查主要是指,相关职能部门、警务人员、派出所对每天发生的发生案件现场进行回访倒查,一是回访、安抚受害人;二是收集破案线索;三是查明发案原因,找出防控漏洞,提出整改措施;四是对防控措施不落实造成发案的,追究相关民警、领导及单位责任。我们提出的案件倒查机制除了完成上述工作以外,同时还要结合派出所统计的公共娱乐场所登记信息进行进异步倒查分析。

2、项目内容

      利用最新的大数据技术及网络神经技术行为关联规则提取算法与聚类算法,运用python和MySql数据库设计了犯罪行为分析系统。其次,根据系统的设计目标,对犯罪行为轨迹进行聚类分析处理,并阐述犯罪行为轨迹聚类技术在实际应用中的作用。该功能模块设计了籍贯分析、活动时间分析、发生地点分析、活动内容、共同活动人分析、作案工具、作案手段等功能,同时根据案件需要还可以进行组合分析,使办案分析人员可以通过系统查询到具有相似特征的信息集合,该系统很好的解决了犯罪行为系统中数据量大、人工匹配速度慢等问题。

3、总体功能设计

功能逻辑图
系统的主要功能包括:
(1)犯罪数据的关联性分析,利用FP-Tree算法对犯罪行为的基本特征属性进行分析,首先产生所需要的频繁模式;然后,由频繁模式树生成关联规则,挖掘隐藏在数据间的相互关系来找出犯罪行为之间的关系,如:哪类人员在相同作案时间段发生的犯罪活动中易成为受害者。以得出的强关联规则形成的知识库就可以有效的帮助有关执法部门分析案件,更有针对性的部署决策,并起到提前预防犯罪的作用;


(2)基于分类技术的犯罪行为分析,采用决策树C4.5算法分析犯罪人员的基本特征属性,例如:犯罪人文化程度、有无特长、有无固定职业、犯罪人经济状况及犯罪程度,来挖掘引发不同程度犯罪的各个因素之间的相互关联,发现哪些因素可能频繁起作用,可以协助相关部门制定相应的政策,如:加强法制教育、加强技能教育、加强公众保障措施等; 

预测是否犯罪的决策树
(3)  基于聚类技术的犯罪行为分析,利用基于密度的DBSCAN聚类算法对案件信息进行分析,使数据中的对象具有较高相似度的聚成一类,那么同一类别中的犯罪行为具有较多的相似性,帮助办案人员找出可能的犯罪团伙。

DBSCAN算法数据点类型示意
•   Eps邻域:简单来讲就是与点的距离小于等于Eps的所有的点的集合。
•   直接密度可达:如果点p在核心点q的Eps邻域内,则称对象p从对象q出发是直接密度可达的。
•   密度可达:如果存在对象链p1,p2,…pn,pi+1是从pi关于Eps和MinPts直接密度可达的,则对象pn是从对象p1关于EpsMinPts密度可达的。
•   密度相连:对于对象p和对象q,如果存在核心对象样本o,使对象p和对象q均由o密度可达,则称p和q密度相连。显然,密度相连具有对称性。
•  密度聚类簇:由一个核心点和其密度可达的所有对象构成一个密度聚类簇。
4、技术架构图

5、网络拓扑图

 

6、功能特点

(1) 增强型智能和监控洞察:组织可以分析动态数据和静止数据,发现各种关联,或者揭示各种模式。这种实时或近乎实时的洞察类型极具价值甚至可以拯救生命。
(2) 实时网络攻击预测和防御:高科技犯罪的数量不断增长——包括基于网络的恐怖主义、间谍活动、计算机入侵和重大网络欺诈在内——都构成真正的威胁。通过分析网络流量,组织可以及时发现新的威胁,从而实时加以应对。
(3)犯罪预测和预防:能够分析电信数据和社交媒体数据,支持执法机构发现犯罪威胁,采集犯罪证据。无需等待罪行发生之后行动,他们可以首先预防犯罪,主动抓捕罪犯。 根据场景,组织很可能需要以下安全/智能平台之一:犯罪信息跟踪系统、监测监控系统或安全信息与事件管理(SIEM)。
(4)筛选海量数据——范围包括组织内外部——揭示隐藏的关系、检测各种模式并且预防安全威胁。
(5)将实时和历史账户活动相互关联,发现异常用户行为和可疑交易,从而揭露欺诈行为。
(6)检验作为犯罪行为证据的新信息源和各种数据,例如互联网、移动设备、事务处理、电子邮件和社交媒体。
(7)筛选海量数据——范围包括组织内外部——揭示隐藏的关系、检测各种模式并且预防安全威胁。
(8)将实时和历史账户活动相互关联,发现异常用户行为和可疑交易,从而揭露欺诈行为。
(9)检验作为犯罪行为证据的新信息源和各种数据,例如互联网、移动设备、事务处理、电子邮件和社交媒体。
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