用現有數據庫管理工具難以管理的數據集合可以稱為大數據，這些數據包括：社交媒體、移動設備、科學計算和城市中部署的各類傳感器等等，其中視頻又是構成數據體量最大的一部分。全球數據量大約每兩年翻一番，意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量。爆炸式增長的數據，正推動人類進入大數據的時代。

由海量信息構成的大數據，是一種重要的戰略資源，對未來信息產業發展乃至國家安全具有重大戰略意義，正成為世界各國爭相挖掘的天然“富礦”。據有關機構預測，2014年全球大數據市場規模將達到161億美元，比整個IT市場的發展速度快6倍。作為一項通用技術，大數據在經濟領域的核心價值體現在從海量信息內容中提取不同類別消費者的行為特征并轉化為數據資源，從而增強消費者信息獲取的便利性。而隨著國際安全形勢的日益嚴峻，大數據如何應用在安全防范中成為目前人們關注的話題。

利用大數據技術進行反恐已成趨勢

在互聯網、大數據時代，犯罪分子的一舉一動，是極有可能留下蛛絲馬跡的，如美國政府就較早利用大數據進行反恐。據了解，美國政府NATGRID部門利用分析和研究來自情報和執法機構等21個不同來源的大量數據進行分析，以清晰勾勒出犯罪嫌疑人的行蹤和面貌。Infosys公司副總裁兼印度業務負責人RaghuCavale曾表示：“針對一些已經發生的欺詐，總會有些線索，或者人們期望會有些蛛絲馬跡用于分辨一些欺詐行為，對此需要判斷使用什么算法和數據編碼。”這在經濟數據領域已經存在了。“大數據技術可跟蹤一個人數字指紋，從而使執法機關更容易追蹤犯罪嫌疑人，讓政府部門可以更深入分析事件。”

阿里巴巴集團首席技術官、阿里云總裁王堅說：“今天任何人做事都不可能完全避開互聯網，犯罪分子也不例外，敵人都用上了互聯網手段，國家反恐必須用上大數據分析了。具備了數據分析的能力并不是說能百分百解決問題，但肯定可以大大提高反恐能力，以及實施恐怖行為的成本。”就像在紅綠燈前裝攝像頭，不可能杜絕闖紅綠燈的行為，但肯定減少。

安徽科大訊飛信息科技股份有限公司董事長劉慶峰在接受媒體采訪時指出，對海量數據信息進行分析和比對，能夠對整個國家和區域安全起到非常重要的作用。科大訊飛在該領域擁有多年的技術積累和研發經驗，聲紋識別、語種識別等等技術已經應用于公安、國防、反恐等部門。2012年與公安部聯建“智能語音技術公安部重點實驗室”，相關技術產品日臻完善，預計將在強大需求推動下實現快速增長。

目前國際上，利用大數據技術進行反恐已成趨勢。我國應更多地利用大數據迅速發展的趨勢和不斷完善的技術，讓其在反恐中發揮更大作用。可以讓政府監控到公共領域細微的異常，及時啟動預警機制。通過語種識別、聲紋識別和關鍵詞檢測，可以分析人員地域、身份和交流內容。“據了解，美國早已將聲紋信息管理系統應用到軍事、情報、國家安全等重要部門。通過綜合利用恐怖分子平時產生的各種信息，包括通話、交通、購物、交友、電子郵件、聊天記錄、視頻等，對恐怖行為發生前進行預警和事后分析排查，越來越成為美國反恐手段之一。基于大數據技術的信息安全智能化在幫助美國打反恐戰中立下不少功勞。但目前中國的現狀問題是打通后臺數據需要各部門協調一致，消滅信息“孤島”。

大數據如何支撐反恐

恐怖事件發生是有規律的。如昆明暴力恐怖事件發生在兩會前夕，并選擇在人多的火車站，是為了制造社會影響。我們可以通過歷史上恐怖事件的發生規律，來判斷大概在什么時間、什么場合需要特別警戒。美國波士頓曾經發生的爆炸案，恐怖分子的背包里裝著有炸藥的高壓鍋。事件發生后，紐約有人在網上同時搜索高壓鍋和背包，美國反恐部隊立刻捕捉到該信息，并去調查搜索者的目的。以此來看，對相關數據的搜集和分析，可以為日后的反恐提供借鑒和提示。

對恐怖分子來講，在行動之前，肯定會有蛛絲馬跡表露出來。可能還不能細化到為每個人建立檔案的程度，但實際上，通過不斷地收集積累數據，將來每個人的行動、生活都可以找出一些活動軌跡。恐怖分子對社會有很多不滿，會通過很多方式表達出來，比如發微博，微信等等。另外，隨著國內平安城市的不斷推進，視頻監控已經延伸到大街小巷。

大數據技術和視頻監控的結合，把孤立的視頻內容通過大數據技術的加工，形成可視化結果呈現，這種轉變可為視頻監控業務創造更加智能高效的使用方式，讓用戶從繁重的觀看視頻監控勞動中解脫出來，能輕松自如地通過視頻監控進行高效準確的決策。例如在平安城市監控系統中，通過實時匯總并綜合分析各種公共安全數據和資料，為執法人員快速準確應對提供科學依據：如實時調閱現場視頻錄像、犯罪嫌疑人記錄、同一地區的相似案件資料；進行地理、時間和空間的比較分析，揭示其犯罪模式和行為模式；追蹤嫌疑人與其車輛的位置等。

從目前大數據在安防行業的應用情況來看，主要幾種在視頻監控智能分析這一塊。其中視頻濃縮檢索技術，主要是利用圖像處理(包括視頻濃縮、摘要、復原等)、模式識別、海量數據分類存儲以及搜索等技術，對海量的存儲錄像等原始信息進行分析和挖掘，對于目標特征、目標行為、目標間關聯關系這三大類信息內容，形成各種分類的特征信息庫、元數據和索引等，并提供統一接口供外部應用進行搜索，以期通過有限的線索，達到案件快速關聯和定位。

另外借助視頻圖像信息庫的建設，目前應用比較廣泛的是卡口和電警的應用。由于車牌識別技術的日趨成熟，通過車牌、車牌顏色、車身、車身顏色、車輛類型等特征識別，把車輛圖片、車輛信息、車主信息、盜搶車輛庫等結合起來，可以有效的進行車輛的查找、布控和案件線索搜索。而其他如視頻監控錄像、案件等信息如何形成統一接口查詢，如何進行有效數據關聯，應用不是特別廣泛。

大數據是手段 預警預測是目的

據安防行業資深專家李仲男老師分析介紹，大數據的本質是系統通過處理采集到的所有數據，去提取其特征和共性的信息。通過大數據的處理使得所有的數據都有價值。通過大數據的處理，把傳統認為沒有價值的信息也能夠產生非常有價值的信息，大數據的核心價值是通過數據分析達到預警預測的目的。因此，在反恐領域，借助大數據分析，從各種綜合數據中，諸如社交網絡信息、個人活動信息以及公安視頻監控數據等等中能夠預測出重點監控人員將要實施的恐怖襲擊事件，并作出預警提示，成為未來視頻監控發展目標。