미국 대형 데이터 차원 안정성 거울

큰 데이터는 정보 기술의 새로운 핫스팟 그리고의 개발 및 응용 프로그램 공공 서비스 모드 최적화, 사회 보장 및 비상 능력을 개선 하는 데 도움이 수 있습니다. 글로벌 데이터 분야에서 선구자로 서 미국이 이미 연습 하 고 사회 지배를 추진 하 고 큰 데이터에 의하여 사회적인 하모니 및 안정성 유지에 놀라운 결과 달성. 기준으로 그것을 복용 하 고 그것의 전형적인 연습 분석, 고급 경험에서 배우고 안정성에 더 나은 일을 우리 나라에 대 한 도움이 됩니다.

6 일반적인 응용 분야의

사회적 조화와 안정성, 다양 한 여론을 보장 하 고 사람들의 생활, 범죄 예방 및 안정적인 분위기를 만들려고 다른 작업 개선의 강화를 통해 뿐만 아니라 콘텐츠 뿐만 아니라 국가 안보 및 사회 보장, 유지 또한 하 모순과 분쟁을 해결 하 고 범죄, 싸움의 측면을 포함 하 여의 유지 보수. 많은 측면에서 미국 및 그것의 지방 자치 큰 데이터와 일반적인 응용 프로그램을 구현 했습니다.

첫째, 대테러 큰 데이터 용량 증가. "911" 사건 후 반사에 미국 정부는 조정 사이 보안 부의 수는 장소에, 적시 하지 공유 하지 정보 자원의 많은 단서를 장악 하고있다 그러나 중요 한 이유 중 하나는 테러 사건의 발생을 방지 하지 못했습니다 발견. 큰 데이터를 설정 하 여 "프리즘" 등 대용량 데이터 기술 및 분석 방법, 미국 국가 보안 부 수를 사용 하 여 플랫폼은 다음 위험 분자의 행동 트렌드를 예측 분석 알고리즘을 사용할 수 있습니다 그리고 다른 행동 사이 상호 작용을 공개 보다 효율적으로 여러 소스 데이터를 분석. 이 테러 등 국익의 위협을 방지 하기 위해 보안 부문에 대 한 전례 없는 가능성을 제공 합니다. "프리즘" 미국 정부 부처의 노출 반복적으로 그들의 자신의 비행, 하지만 했다 감지 하 고 방지 테러 사건의 숫자의 결과 은폐 하기 위해 상당한 넓이 존재, 합리를 강조 하는 후 그것은 사실무근.

둘째, 큰 데이터와 사회 보장을 유지 하기 위해. 작품 뿐만 아니라 정부 카운터 테러, 공공 서비스 기관 및 기업의 보안 경계와 예방 능력을 향상 시킬 뿐만 아니라 국가 보장 및 중요 한 사회 보장 작동 합니다. 데이터 마이닝 기술, 전산 여객 심사 시스템에 기반 하는 NSA와 교통 안전 국, 미국에서 다양 한 공항에 대 한 응용 프로그램 인터페이스를 제공 하 개발 된다. 시스템은 승객은 티켓의 이름을 줄 것 이다, 연락처 주소, 전화 번호, 날짜 출생, 등의 상용 데이터베이스에 입력 및 상용 데이터베이스 그에 따라 교통 안전 국에 숨겨진된 특별 한 위험 레벨의 디지털 값 전송: 녹색 점수 승객 정상적인 심사를 받게 됩니다 그리고 노란 점수 승객 추가 심사를 받게 됩니다 빨간 점수를 가진 승객 탑승에서 금지 될 것 이다 하 고 필수 법적 관리 대상이 될 수 있습니다.

셋째, 큰 데이터를 범죄 예방의 경우 발생합니다. 범죄, 특히 대규모 폭력 범죄 발생의 예방은 안정성 작업의 중요 한 부분입니다. 큰 데이터를 통해 지능의 다양 한 종류에서 "건초 더미에서 바늘"의 수준을 향상 하 고 공간 규칙 및 사람들의 행동의 관련성을 추출 하 여 범죄 예측을 만들 수 있습니다. 예를 들어 캘리포니아 주 Santacruz 도시를 사용 하 여 범죄 예측 시스템 핵심 영역 예측 순찰 순찰을 배열 하 고 잠재적인 범죄의 중요 한 시기. 예측된 범죄의 2/3은 정말 일이. 1 년 후 시스템에 투입 되었다 사용, 도난 시 감소 11%, 8%, 자동차 절도 그리고 56% 요금.

4, 재해 예방 능력을 개선 하기 위해 큰 데이터. 모든 종류의 숨겨진된 위험을 확인 하 고 예방 및 재해의 제어를 강화 하려면 포괄적인 안정성 작업의 중요 한 부분 이며 화재 사고의 발생을 억제 하는 핵심 포인트. 복용 뉴욕, 예를 들어 약 1 백만 건물에에서 있다 도시, 그리고 그들의 거의 3000 불에 의해 매년 마다 손상. 복잡 한 도시 조건, 처음으로, 현장에 서 두를 종종 어려운 소방 관 때문에 화재 방지 손실을 줄이기 위해 가장 중요 한 되고있다. 이 위해, 데이터 수집에 따라 뉴욕 소방 서 건물의 나이, 전기 성능 문제 인지 등 지역 주민 평균 소득 60 가능한 화재 위험 요소 구분 하고있다. 이러한 요소 데이터 및 관련된 알고리즘을 통해 뉴욕 소방 서 건물 표시는 모든 위험 지 및 화재 예방 검사 우선 순위 및 핵심 포인트 결정에 따라, 따라서 대상 안전 검사를 강화 한다.

그 다섯, 형사 사건의 탐지를 홍보 하기 위해 큰 데이터. 이와 관련, 보스턴 직렬 폭격의 성공적인 탐지 잘 알려진 경우입니다. 2013 년 4 월 15 일, 보스턴, 미국 연속 폭탄 테러, 3 명, 과정 마라톤 동안 183 부상. 경우, 후 경찰 뿐만 아니라 사이트 근처 12 블록의 주민 방문, 비공개 동영상 및 사진, 모든 종류의 수집 하지만 또한 사진 및 소셜 네트워킹 사이트에 동영상을 포함 하 여 인터넷에서 정보를 수집 및 관련 정보를 수집 하는 대 중에 게 요청 했다. 데이터의 다양 한 측면의 비교를 통해 검색, 경찰과 도청 비디오에서 용의자의 사진을 결정적인 증거와 신뢰할 수 있는 레퍼런스를 제공 하기 위해 가해자의 궁극적인 추구를 위한 영장을 발행.

그것의 6, 정부 직원의 감독을 강화 하기 위해 큰 데이터. 경찰 차, 버지니아 주를 수백만의 기록 정보 행위의 자유를 통해 경찰 차 통행세 역을 통해 정부와 2 개의 통행세 역 사이의 거리와 결합의 불법 운전에 대 한 응답 시간, 위치, 드라이버의 주소 및 다른 상세한 데이터 분석, 13 개월만에 운전 발견 5100 경찰 차 과속 동작. 따라서, 버지니아 주 경찰 부 경찰관과 경찰 차의 행동 규범를 사용 하 여 올바른 큰 개편 실시는 효과적으로 사회 질문 제거.

(책임 편집기: Mengyishan)