Digitalisierung in Sicherheitsbehörden

Kommissar Big Data ermittelt

| Autor / Redakteur: Dirk Moeller* / Regina Willmeroth

Sicherheitsbehörden können durch intelligent analysierte Massendaten neue Erkenntnisse für ihre Arbeit gewinnen
Sicherheitsbehörden können durch intelligent analysierte Massendaten neue Erkenntnisse für ihre Arbeit gewinnen (Bild: NetApp)

Big Data hält Einzug in die Polizeiarbeit. Die Software-basierte ­Verbrechensprävention (Predictive Policing) wertet Straftaten nach bestehenden Mustern aus, um künftige Tatorte und -zeiten vorherzusagen. Mehrere Bundesländer testen solch ein Prognosesystem bereits. Sicherheitsbehörden sollten daher prinzipiell klären, mit welcher IT-Infrastruktur sie Massendaten rechtskonform und effizient auswerten können.

Sicherheitsbehörden müssen sich mehr und mehr mit der Verarbeitung von Big Data beschäftigen. Doch worauf kommt es bei der technischen Umsetzung von Big-Data-Vorhaben an? Der Erfolg hängt von der Datenanalyse ab. Softwarelösungen können allerdings nur hochwertige Ergebnisse erbringen, wenn die gesamte IT-Umgebung auf große Datenmengen ausgelegt ist. Nur dann können Millionen von Datensätzen, Petabyte an Daten sowie unterschiedlichste Datenquellen und Datenstrukturen intelligent analysiert und nach relevanten Zusammenhängen durchforstet werden.

Die Datenmanagementsysteme, mit denen Sicherheitsbehörden ­arbeiten, weisen häufig eine hoch fragmentierte Landschaft aus diversen Systemen und Medien­typen auf. Diese sind oft – strikt nach Abteilungen getrennt – in Datensilos untergebracht. Umfangreiche Analysen setzen jedoch den Zugriff auf alle Daten voraus – selbstverständlich rechtskonform. Zudem müssen sie relevant, schnell und einfach abrufbar sowie miteinander verknüpfbar sein. Verknüpfung und Auswertung übernehmen Software und Fallbearbeiter.

Daten über Daten

Um welche Daten es geht, zeigt ein möglicher Anwendungsfall: ein Hochrisikospiel im Fußball. Für die Einsatzplanung können unter anderem Wetterdaten aufschlussreich sein. Wird es ein kalter oder ein warmer Tag? Und wie wirkt sich das Wetter aus? Wird mit steigender Temperatur mehr Alkohol konsumiert als an kalten Tagen? Und steigt mit dem Alkoholkonsum auch das Aggressivitätspotenzial unter den Fans? Welche Fangruppen könnten wo aufeinandertreffen?

Ziel von Big-Data-Projekten ist es, aus Erfahrungswerten Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dies geschieht, indem offen verfügbare Datenquellen mit Daten vereint werden, die sich in polizeilichen Verarbeitungssystemen befinden. Gemeint sind hier weniger die Daten, die von Sicherheitsbehörden selbst generiert werden, wie etwa aus der Office-Kommunikation.

Vor echte Herausforderungen stellen Behörden vielmehr Daten, die sie in Einsätzen sichergestellt haben. Deklariert als Schmutzdaten, werden diese vom Polizeinetz getrennt gehalten, um mögliche Infizierungen durch Schadsoftware zu vermeiden.

Schätzungsweise fallen pro Jahr und Bundesland 500 Terabyte bis zwei Petabyte solcher Schmutz­daten an. Dazu kommen Informationen der Sicherheitsbehörden des Bundes und anderer Sicherheitsbehörden. All diese Daten müssen sicher aufbewahrt werden und verlässlich abrufbar sein.

Teilweise ist ein Austausch unter Behörden erforderlich. Ein Teil der Daten unterliegt zudem der längerfristigen bis unendlich langen Archivierungspflicht. Bei diesen Datenmengen und Vorgaben kommen nur IT-Systeme in Frage, die skalieren – auch über Rechenzentrumsgrenzen hinweg, beispielsweise in oder an die Cloud.

Ergänzendes zum Thema
 
Umgang mit sichergestellten Datenträgern, sogenannten „Schmutzdaten“

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