智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，構建公安智慧大數據平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧公安大數據平臺，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

近年來，隨著網絡的普及，網絡賭博犯罪案件數量日漸增多，其參賭人數多，危害極其嚴重。賭博罪是指以營利為目的，聚眾賭博、開設賭場或者以賭博為業的行為。網絡賭博犯罪，是指以營利為目的，利用現代通信手段和金融交易手段進行的賭博活動。網絡賭博犯罪作為集網絡犯罪與賭博犯罪于一體的新型賭博犯罪，具有隱蔽性強、監控困難、危害極其嚴重等特點。網絡賭博給社會環境帶來了嚴重的危害，大量的賭資都通過地下錢莊等非法金融機構匯至境外，造成資金大量流失。

通過智慧公安反網絡賭博大數據平臺，對網絡賭博犯罪采取偵查、打擊、取證及使用網絡技術手段等警務活動，其重點方面是偵查。反網絡賭博大數據平臺偵查策略主要有從網絡平臺入手進行偵查，從人員到案件進行偵查，從賭資流動鏈進行偵查，強調刑偵、網監、技偵相結合；針對賭客登錄賭博網絡，利用網絡視頻等進行賭博活動的，提供反網絡賭博大數據分析平臺。

智慧公安反網絡賭博大數據平臺，包括預警攔截系統、案件分析系統、重點人員管控系統、銀行賬單分析系統、話單分析系統、新型支付方式洗錢分析系統、非法第四方支付平臺洗錢分析系統、非法跨境網絡賭博資金結算分析系統、網絡視頻分析、網絡圖片分析、偵查打擊系統、境外旅游目的地黑名單管理、涉賭參賭人員出入境管理、數據分析系統、系統資源對接及專題庫建設、涉賭數據治理、融合算法模型。

預警攔截系統

預警攔截系統，包括預警攔截態勢、查控研判態勢、洞察防范態勢、風險洞察、預警分析、攔截反制。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。

信息系統經過多年的運行，沉淀了海量的視頻、圖片、圖表、文字等相關數據。這些數據具有量大、高維、多源、異構、動態、時效、連續、無限等特點。由于種種原因這些數據大多只存在于垂直業務和單一應用中，數據過于分散，并未被充分整合加以利用和挖掘。隨著信息化系統的不斷建設，相關的數據量級已從TB級別躍升到PB級別，足以支撐起行業應用大數據來解決相關問題。經過多年的發展也積累了大量的大數據處理分析的應用需求，具備基于海量數據進行相應數據挖掘的基礎。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

通過建設大數據基礎平臺，對已有海量數據進行整合、挖掘和分析，由傳統的經驗決策模式逐步轉變為數據決策模式，可以進一步提升管理水平以及決策效率，并充分挖掘數據資產的重要價值。大數據基礎平臺采用模塊化結構，模塊高內聚、松耦合，應滿足高可靠、實時響應快、安全性好、開放性好，系統應易于操作、易于維護、可擴展性好。

大數據平臺進行數據采集時通常要面對數據結構、業務規則、技術特性（網絡、安全、性能約束）等方面的綜合挑戰。如果數據源和大數據平臺處于相同的網絡環境，具有類似的數據結構和編碼映射，可以通過工具配置或腳本進行采集，如使用Sqoop。當需要面對和對接第三方的數據生產系統，需要遵循對方的抽取協議，以及跨網段的數據訪問，從而需要對采集應用進行一定程度上的定制，可以使用Java NIO、Netty或Mina。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。