据中共中央政法委下属的长安网报道，中央政法委21日举行第四次百万政法干警学习讲座，马云受邀请发表了讲话，他敦促干警在反扒和反恐时利用大数据。
据Solidot报道，马云解释了大数据如何帮助公安干警预判潜在的制造炸药者。他表示，一个人买高压锅很正常，买钟也很正常，甚至买点火药也正常，买钢珠也正常，但如果把这些东西都买了，就一定不正常了。在另一个例子中﹐马云提出追踪一个使用电子支付在一天内多次乘坐公共汽车的人，这会让警方警觉到这或许是一个可疑的扒手。
Solidot指出，马云的这番言论表明，中国本土的科技公司，包括他自己的公司在内，可以通过分享关于其用户的数据而成为打击犯罪系统的一部分。
中国是网络犯罪重灾区
中央政法委书记孟建柱在会上发言指出：现在，不法分子千方百计运用新技术、新手段实施犯罪活动。美、英等国网络犯罪已成为第一大犯罪类型，我国网络犯罪占犯罪总数近1/3，且每年以近30%左右幅度上升。
欧洲刑警组织在《2016网络有组织犯罪威胁评估报告》指出，全球网络犯罪之所以不断呈上长趋势，一个关键原因在于数字标准和实践的缺乏，报告还总结了八大网络犯罪趋势。
中国是网络犯罪的重灾区，趋势科技在《2015年中国地下网络犯罪报告》中指出，自由职业的网络犯罪在中国非常活跃。这份由安全公司趋势科技发布的一篇报告显示，地下开发者们不仅售卖漏洞利用工具包、定制化的拒绝服务攻击服务等商品，他们还分支出了容易使用的Web应用和精心打磨的黑客硬件。趋势科技的报告还详细列举了中国地下网络犯罪工具和服务的价格行情，例如300元的个人信息窃取社工工具和4000元的ATM银行卡盗刷器。（报告下载请关注IT经理网微信号：ctociocom，后台回复: 2015中国地下网络犯罪报告+邮箱地址）
戴尔安全工作室首席安全官道格·斯蒂尔曼认为：“目前，中国的网络犯罪地下世界主要针对中国公民和企业。然而，我们发现有一些犯罪团伙正开始提供针对外国网站或公司的黑客服务。”
斯蒂尔曼称，中国司法部门注意到了这些与以往不同的攻击途径，已对不正当行为展开了调查并对地下市场和非法网络行为进行了打击，但面临的一定是一场艰苦的战斗，而这也是安全行业每一个人对抗网络犯罪时要面临的挑战。
用大数据和人工智能对抗网络犯罪
在2014年IT经理网与北京网络行业协会承办的《首届首都大数据安全高峰研讨会》上，来自Cray、Nexedi、MariaDB、百度深度学习研究院的国内外大数据技术专家与北京市公安局的领导和专家共同探讨了最新的开源技术、图论技术、搜索技术和深度学习在公众安全领域的应用，分享了欧洲象牙海岸警务云、警务快数据的技术方案和案例。
作为智慧警务的另一位先行者，IBM今年五月份宣布人工智能系统“沃森”（Watson）将在网络安全领域大展身手，打击网络犯罪。这是IBM首次将认知计算技术应用于网络安全领域。此前IBM沃森已经在医疗、金融和客服等多个领域得到应用，相比这些规则明确、信息透明的常规应用领域，信息安全领域的挑战要大得多。
将大数据和人工智能应用于打击网络犯罪面临的最大问题就是数据质量。人工智能深度学习系统获得成功的关键是大量高质量的训练数据，IBM的做法是与加州理工大学、宾夕法尼亚州立大学、麻省理工、纽约大学、马里兰大学等八所美国大学合作，扩展网络安全云知识库。八所大学将向沃森“喂送”机器学习系统所需要的高质量安全报告和数据。
警务大数据2.0：犯罪预防与预测分析
在IT经理网之前的报道“警务2.0：用大数据预防犯罪”一文中，我们了解到社会化分析和预测型分析将会是大数据警务应用的两个热门领域。如今越来越多的案例表明犯罪预防领域的预测型分析能够显著降低犯罪率，例如洛杉矶警察局已经能够利用大数据分析软件成功的把辖区里的盗窃犯罪降低了33%， 暴力犯罪降低了21%，财产类犯罪降低了12%。
目前最先进的大数据社会管理预测技术是美国中央情报局CIA开发的“预警服务器”，号称能够提前3-5天预防社会动乱。
犯罪数据不仅仅能够利用来预防犯罪， 还能够帮助从一个更高的角度理解犯罪发生的原因。 例如， IBM的安全顾问， 前警察Shaun Hipgrave在接受BBC采访时提到：“当你利用大数据， 你能够看到一个正常家庭和一个问题家庭的区别， 你能看到是缺乏学校教育的结果。这样我们可以真正从源头上找到降低犯罪的办法。”
