物联网数据在侵财案件侦防中的应用

发布时间：2021-12-08 21:55

　　物联网的快速发展极大地便利了社会生产生活,同时在一定程度上易被违法犯罪活动所利用。近年来,作案人在作案时使用物联网设备已成为侵财案件的新特点,在电信网络诈骗等非接触型侵财案件中表现尤为明显。作案工具智能化、高效化和远端化使侵财案件的侦防工作面临巨大压力。鉴于物联网设备与用户之间的交互核心在于将设备产生的数据传输至软件平台再进行可视化展示,根据物联网数据的时序性、实效性、现实关联性等特点,通过对物联网数据及其形成过程、传输方式的分析可知,将物联网数据帧头中的物体、通信和应用三类标识符物理寻址便可获取物联网设备产生数据的时间、唯一识别码等信息,由此可作为公安机关应用物联网数据的技术理论基础。同时,由于在侵财案件中大量存在涉及作案目标、作案工具、案发地点周边设施、作案人伴随设备的轨迹数据、设备唯一识别码、日志数据、元数据等物联网数据,公安机关也相应具备了应用物联网数据的现实基础。在侦查实务中,部分省市公安机关已出现了应用物联网数据防控盗窃类侵财案件的实例,也出现了将物联网数据作为侦破线索的案例。因此,物联网数据可在公安机关侵财案件侦防工作中应用。在侵财案件侦查方面,公安机关将侵财案件中的物联... 

【文章来源】：中国人民公安大学北京市

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

物联网数据类型示例图

物联网数据特点示例图

传统的互联网数据具备"数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低"等特征[1],而物联网数据与互联网数据有很多不同。从数据价值上看,物联网的数据普遍更具备数据价值。互联网数据夹杂着大量的"数据噪点",进行数据分析时需要大量的样本数据,对数据清洗（指通过检查数据一致性,处理无效和缺失数据来发现、纠正数据中可识别错误的程序）具有一定要求。物联网数据来自现实社会物理设备的真实状态,数据内容含有严格的机理逻辑,更具物理意义。从分析逻辑上看,物联网数据的分析逻辑强调现实关联性。互联网数据的数据分析倾向于以统计方式、逻辑关联等方式挖掘数据之间的联系。物联网数据的数据分析更强调数据背后的物理意义,以及数据特征之间关联性的机理逻辑。从分析方法上看,物联网数据的分析方法更强调分析流程。互联网数据倾向于算法和建立模型,且需要大量的样本数据。物联网数据则是在此基础上,更注重分析流程和分析流程相匹配的技术体系。由此可见,物联网作为互联网的延伸和拓展,其产生的数据与互联网数据不尽相同,具有自己的独特之处。虽然物联网数据多为非结构化数据和半结构化数据,通过NoSQL、MapReduce或OLAP多维分析等数据处理技术,可以将物联网数据转换为结构化数据。因此,可以将物联网数据与互联网数据之间呈现出递进关系（如下图 2.3）。大数据概念流行以来,数据如何发挥价值成为各界的研究重点。回归数据本身上看,各界。对于数据的看法并不相同。哲学领域中,数据被看作事物现象的表征,即数据是获知事物现象的途径之一。计算机领域中,数据被认为是客观反映事实的数字和资料。诸如此类看法还有很多,便不在此一一列举。回归数据本质,可以看出数据的开发结果不能直接产生效益,其本身也并非独立存在,其是通过影响用户决策而产生的间接效益。换言之,数据经过归纳分析成为信息,信息经过逻辑提炼成情报为用户决策提供支撑,由此数据的价值得以体现（如下图3.1）。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3529311