警政署資訊室主任蘇清偉指出,警政署自2015年起執行警政巨量資料中心計畫,成立警政資料分析團隊,透過集結不同機關的資料,來加速辦案過程。

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攝影/王若樸

「我們警政署不只要用大數據來加強辦案,甚至要預防犯罪,」警政署資訊室主任蘇清偉最近對外揭露警政大數據的最新成果,他強調,警察的任務不外乎就是維護治安、交通和服務人民,發展警政巨量資料中心正是為了達成這三項任務。

具體來說,在維護治安方面,警政署要透過資料分析來強化犯罪偵查;而在交通執法層面,蘇清偉舉例,如果發生交通事故引起道路壅塞,也能透過大數據分析快速調整行車路線來抒解。至於提升服務效率,他也提到,其中一個目標是,在民眾撥打110後,為了讓警察以最快速度到達現場,也有賴資料分析。

不只大數據,蘇清偉表示,警政署要踏在巨量資料中心的基石上,未來還要進一步發展AI協作平臺,目前正在計畫中,因此他沒有揭露具體作法。

承先啟後的警政雲端發展計畫

為發展警政大數據應用,警政署於2016年時成立巨量資料中心,目的是透過標準化作業,將各縣市警政單位自建的資料,向上集中至警政署,以便分析。

不過,巨量資料中心之所以能順利建置,還歸功於先前打下的雲端基礎,也就是在2012年時啟動的警政雲端發展計畫。

這項雲端計畫為期3年,有兩大目標,第一是建置雲端運算基礎和相關平臺。警政署先建置了高擴充性的雲端運算平臺,並開始開發不同的雲端服務,也透過警政資訊系統的雲端服務部署機制,來簡化部署、即時調度虛擬資源。並有一套備援系統,避免在警察執勤時發生雲端服務中斷。

有了雲端運算平臺的助力,在警察手上的警用手持裝置,也改用新款輕型智慧手機搭配專用警察M-Police應用來取代,方便警察執勤時使用。顧慮資訊安全,警政署也將原本以裝置為主的管理機制,轉移到以使用者認證為主的管理機制。

而警政雲端發展計畫的另一個目標,則是建置雲端運算應用系統,可細分為全國性雲端行動影音監控系統、雲端視訊處理平臺、整合勤務系統、即時救援與勤務支援系統、即時相片比對系統等。

進一步來說,在全國性雲端行動影音監控系統部分,警政署透過WiMAX、3G和LTE行動網路,結合各式裝置如車載視訊裝置、無線攝影機和WiMAX行動載具等,可用於強化警政安全防護系統。例如在集會遊、大型政治活動時,勤務指揮官也因此可以在行動指揮車或中央指揮中心,透過即時的影音動態,來調配警力。

在雲端視訊處理平臺方面,則是要將上述雲端影音監控系統所拍攝的影片,傳送至後端視訊處理平臺,讓員警快速取得,作為辦案的參考。舉例來說,員警可在案發現場的監控影片,上傳到雲端視訊處理平臺。該平臺會先將影片解碼,再藉影片品質強化和濃縮等技術,將原本長時間的監視器影片,精簡為只包含移動物件(如車牌)的短片,以便加速辦案偵查效率。

至於即時相片比對系統,則是要讓員警在執勤時,可透過手機拍照功,再與國人相片資料庫比對,來辨識嫌疑犯、失智老人或昏迷的民眾。

不只如此,在警政雲端發展計畫中,警政署還強化M-Police的查詢功能,透過資料探勘來交叉分析,比如分析查詢對象與地域關係,再以圖層方式顯示。此外,警政署也在計畫執行期間,完成了跨縣市路口監視影像調閱系統的整合,讓臺中市、彰化縣和南投縣自建的路口監視器,可以與警政署和北部5縣市等地進行遠端調閱,讓協同辦案更有效率。

發展巨量資料中心,從集結資料開始

利用3年打好雲端運算基礎後,緊接而來的就是警政巨量資料分析的重頭戲。「其實我們在4年前,就提出要建構警政巨量資料平臺的中心。」蘇清偉指出,首要目標就是要集結各警政單位的資料,比如刑事資料、交通資料和110報案資料等,彙整不同業務屬性的資料,以便日後交叉分析。除此之外,巨量資料中心還要跨機關、結合外部單位的資料,像是教育部、衛服部、勞動部、法務部,以及移民署、關務署和海巡署等機關,總共整合50項系統和資料。

「要蒐集、整合這些資料,很困難。」蘇清偉指出,警政署向不同單位、機關取資料時,並非想取得該單位所有資料,而是想取得警政署會用到的資料。也因此,要找出警政署與不同單位的關聯資料,必須經過「不斷的溝通」,才能取得。另一個擴大資料的作法則是交換,蘇清德提到在安全、符合法規的情況下,警政署也會與需求單位交換各自擁有的資料。「如此一來,才會讓大數據分析所需要的資料越來越豐富。」

除了充實資料的挑戰,蘇清偉還提到,有時因資料來源不同,要快速交叉比對的難度很高。或像是要交換資料時,會遇到雙方系統架構不同而不適合交換的狀況。而在蒐集資料的過程中,警政署也面臨資料清理、萃取和整合的困難,工具也不容易使用。

成立資料分析團隊,打造大數據專屬系統

有了資料後,「誰要負責分析?」蘇清偉指出,警政署資訊單位完成資料整合之後,還需要一個業務單位來分析蒐集到的大數據,才能協助偵辦案件。所以,警政署也在去年底,以任務型編組方式,成立了一個警政資料分析團隊,由警政署資訊室作業設計科和刑事資訊科組成,成員約20人左右,直接向署長報告。

這個團隊專門用大數據分析來處理重大案件,重點領域為毒品、詐騙偵查,以及破案後的溯源調查,比如員警偵破一起毒品交易案後,資料分析團隊的工作還沒結束,會繼續尋找毒品供應源頭,找出嫌犯之間的關聯。

而警政資料分析團隊的核心任務,還包括了資料管理、資料分析以及人才培育。在資料管理方面,資料分析團隊負責整合全國資料庫,分析不同需求來改善效能。而在資料分析方面,則是要累積犯罪個案,找出犯罪模式以及犯罪趨勢。最後一項任務,則是辦理課程認證、研討會以及經驗分享等來培育人才。

此外,警政資料分析團隊還擁有一套大數據專屬系統。這套系統分為三層,包括最底層的大數據資料庫、中間層的智慧情資搜尋引擎,以及最上層的大數據專屬資料庫。在底層的大數據資料庫中,採用了可儲存結構化資料的HBase,可儲存非結構化資料的HDFS。HBase資料則會進一步匯整到第二層智慧情資蒐尋引擎來建立索引庫(包含了人、車、案、物、時、地等資料),透過智慧化比對和排名等處理,就可以將結果匯入最高層的大數據專屬系統,以地理分析、關聯網路、治安熱點、時間軸和統計圖表等視覺化方式來呈現。


(圖片來源:內政部警政署資訊室)

智慧情資蒐尋引擎中還有一個「關鍵字詞解析」機制,可將儲存在HDFS上的非結構化資料,抽取出關鍵字詞,甚至標記詞性,再整合到索引庫,同樣經過智慧比對和排名後,提供給最高層的大數據專屬系統。

蘇清偉指出,透過資料分析團隊和大數據專屬系統的助力,就是要讓第一線的執勤員警可以更快速掌握偵辦案件所需情資。他舉例,在視覺化分析應用方面,員警如果想搜尋某嫌疑犯的通聯記錄,只要輸入姓名,頁面就會以點狀分布圖,以分散的圓點來代表與該嫌疑犯聯繫過的所有人物,並根據通聯次數來調配圓點之間遠近距離,而通聯記錄也會清楚顯示於頁面最上方。

另外也提供地理分析機制,結合地圖和圖層,讓員警可以在設定區域內,透過不同篩選條件,比如治安車輛條件(失車、贓車、涉案車輛)、治安犯罪條件(如故意殺人、擄人勒索、強盜等)、時間和距離等來搜尋,甚至也可選擇是要以聯集還是交集方式顯示。

不只要在雲端基礎上發展巨量資料分析,警政署在推動開放資料方面下了功夫,於政府開放資料平臺上提供了65項資料,包括犯罪資料統計數據、165防詐騙-詐騙LINE ID等。此外,警政署也擴增給民眾使用的警政服務App功能,包括視訊報案,方便民眾將案發現場狀況透過手機螢幕,同步讓警方知道。文⊙王若樸


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