"Полиция 2.0"
Массовые спортивные мероприятия, подобные Олимпиаде в Сочи, - хороший повод поговорить о проблеме эффективной организации безопасности как на ответственных событиях, так и в повседневной жизни на всех уровнях: компания, район, город, государство.
Опыт Игр 2010 г. в Ванкувере показал, что во время их проведения уровень преступности возрос почти на 20%.
Но как быть органам безопасности, чей штат ограничен, а масштаб работы день ото дня только увеличивается?
Логичным выходом видится использование окружающих нас высоких технологий. И в первую очередь речь идет о вовлечении самих граждан в процесс организации правопорядка, своего рода "Полиции 2.0", а также об использовании до недавних пор "спящих льдов", огромных массивов структурированных и неструктурированных данных, которые с развитием технологий работы с Big Data начинают "таять", то есть мы получаем реальную возможность работы с ними в режиме реального времени (а не через день или неделю, как это было ранее).
Одной из первых стран, начавших переход к концепции "Полиция 2.0", была ЮАР. Сегодня в Кейптауне, если гражданин видит, что происходит ограбление либо затевается драка, он может с помощью приложения на своем мобильном телефоне выбрать нужную категорию угрозы безопасности и нажатием клавиши отправить сообщение в единый "облачный" ситуационный центр. В свою очередь, такой виртуальный центр, не требующий допзатрат на организацию, мгновенно распределяет сигнал в профильную экстренную службу, и она по сигналу телефона человека оперативно выезжает на место. Такие технологии позволяют существенно экономить время людей, которые зачастую и хотели бы помочь, но не готовы полчаса общаться с профильной службой, объясняя детали того, что они видят.
Но это лишь небольшая часть возможностей высоких технологий. Сегодня с помощью технологий Big Data государство и органы безопасности получают реальную возможность предотвращения преступлений. Как это работает?
Речь идет о так называемой предиктивной аналитике. В наш ситуационный центр стекаются огромные массивы информации, в том числе об активностях человека в социальных сетях, поисковых программах, история его местонахождения, покупок, взаимоотношений с банками, его распознанные изображения с камер наблюдения из конкретных мест. С помощью технологий анализа Big Data и предиктивных алгоритмов сегодня возможно выявление неявных и скрытых связей и закономерностей в обрабатываемом массиве, что способно существенно повысить правильность прогноза угрозы безопасности. Например, если человек в Интернете в переписке или при поиске употребляет слова "бомба" и "состав", в жизни это не обязательно означает, что налицо злой умысел (он может сочинять рассказ о преступниках). Однако если после этого он идет в аптеку, покупает там компоненты бомбы, а недалеко располагается склад с селитрой, то события принимают совсем иной оборот.
Далее, после обработки поступающих в Big Data данных, в режиме on-line из центра на мобильное устройство сотрудника охраны правопорядка на месте приходит информация, согласно которой, например, в течение часа на его территории с вероятностью 90% произойдет определенная диверсия, детализируются факторы риска.
В России к подобным системам уже сделан ряд шагов. В частности, для обеспечения безопасности олимпийского Сочи реализован проект Safe City стоимостью около 1 млрд руб., в рамках которого в городе установлено несколько тысяч камер наблюдения. Данные с них аккумулируются в едином центре. Записи хранятся до 90 дней, они обрабатываются на 40 рабочих станциях операторов. Комплекс позволяет координировать действия работников спецслужб и оперативно отслеживать поступающие данные.
Автор — Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ
Подписывайтесь на нас:
Еще по теме
