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智慧公安大数据治安态势感知平台开发人员管控系统开发
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在科技强警的背景下,利用大数据侦查技术预测犯罪高发区域,为公安机关的决策层和一线警员提供全面、准确、及时的决策辅助信息和预警信息,将违法犯罪行为由事后处置转移到事前预防,已经成为维护治安稳定的形势所需。
大数据治安态势感知平台主要利用机器学习、多元回归分析、数理统计、神经网络与归类处理、海量POI数据的清洗、聚类等技术原理,整合当前警务信息平台数据、空间相关数据、时间相关数据、社会环境数据,依靠犯罪学相关理论建立模型,对数据进行分析,得出可靠的犯罪预测信息,系统包括今日警情、警情感知、警情统计三大功能。
大数据治安态势感知平台优化传统的依靠人工经验的研判模式,依照犯罪预防的指导思路，化被动为主动,从事后抓捕转移到事前预防，从全区巡防转变为精准防控，最大化利用警力的同时有效的降低辖区内的盗窃、抢劫等可预防的违法犯罪案发率,达到以机器换人力、以智能增效能，最大限度释放警力、提高公安机关核心战斗力的目的。
功能介绍
全流量数据采集
实现对网络原始数据包、网络流量日志、网络元数据的全流量采集；兼容防火墙、IDS、IPS、APT沙箱告警，主机和系统日志，以及SOC/SIEM日志的采集和入库。
业务运行监控
自动感知内网应用的安全态势，识别新增业务资产以及业务访问关系，实现内网业务数据流走向的可视化监控和业务全流程性能监控，感知核心业务运行状态，及时发现问题隐患。
网络流量可视化
提供丰富的安全态势感知展示界面，包括整体态势、攻击源分布、重点资产态势、攻击关联图等。管理者对组织内部网络安全态势一览无遗。
数据关联分析
通过威胁情报数据关联分析技术，发现各类已知网络威胁；通过元数据分析模型，实现对未知高级网络攻击的预警；通过流行为分析技术，对可疑IP/主机进行画像分析，实现整体网络安全态势左右灵敏感知，及时发现。
攻击溯源取证
通过高效的数据挖掘能力，实现对网络信息的快速查询和数据关联分析，对感知到的异常网络行为进行网络流量回放，通过数据包解码分析技术，对网络攻击进行完整分析和数字取证。
安全事件响应
通过多维度告警关联规则，系统能将海量告警日志进行关联归集，生成安全事件事件。安全人员通过对事件进行分析研判，通报给前端设备进行拦截操作。
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