1、特点是隐蔽性高，应对策略是加强数据保护措施。大数据背景下经济犯罪案件的特点：隐蔽性高，难以取证，大数据时代下，数据的收集、存储和处理方式更加复杂和多样化。与传统侦查模式相比，利用大数据进行侦查的证据更难被发现和提取。
2、大数据条件下经侦三大职能如下：打击职能：根据《公安部刑事案件管理分工规定》经侦部门负责立案侦查破坏社会主义市场经济秩序罪等84种案件的工作。打击的重点主要是扰乱金融秩序、金融诈骗、涉税、妨害公司企业管理秩序、侵犯知识产权、扰乱市场秩序、职务侵占、挪用资金、生产销售假冒伪劣商品等严重经济犯罪活动。
3、大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战；同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
4、案件呈现以下几个特点。 第一个突出特点，犯罪场景网络化。大数据时代，各类犯罪逐步与互联网高度融合，由线下向线上发展，养老诈骗类犯罪也不例外，犯罪嫌疑人往往通过电话、微信、网络、移动支付等方式诈骗老年人的财产。
5、数据安全事件日益高发 近来，大数据安全事件呈高发之势。日前，广东警方破获一起高科技经济犯罪案件，17岁的“黑客”叶世广，攻破了多个商业银行网站，窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据，带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡，涉案金额近15亿元，涉及银行49家。
法律分析：大数据本身并非违法，因为这只是一种技术，主要是看使用该技术的人是拿来做什么事，如何使用该种技术。如果涉嫌违法收集获取个人数据，侵犯隐私的将承担责任。法律依据：《中华人民共和国民法典》 第一千零三十二条 自然人享有隐私权。
战略定位 国家大数据战略是指国家为了充分利用大数据这一重要的信息资源，提升国家治理能力和公共服务水平，推动产业转型升级，实现经济高质量发展而制定的一系列战略规划。这一战略的核心在于构建大数据基础设施，完善大数据治理体系，促进大数据与实体经济深度融合，释放大数据的潜在价值。
大数据可以通过各种方式来收集和分析数据，包括但不限于： 网络数据：通过搜索历史、社交媒体活动、电子邮件和即时通讯记录等来收集个人信息。 移动设备数据：通过手机或其他移动设备的GPS定位、应用使用记录、传感器数据等来收集个人信息。
网络数据：大数据能够通过分析用户的搜索引擎历史、社交媒体互动、电子邮件和即时通讯记录等，获取个人信息。 移动设备数据：通过手机或其他移动设备的GPS定位、应用使用情况、传感器数据等手段，大数据能够收集到用户的个人位置和设备使用信息。
身份证 每个公民都有属于自己的身份证，可以证明自己的身份，比如说要去外地出差或者旅游，坐飞机或是坐火车都需要用身份证来买票，或者我们去一些地点需要刷身份证进入，这就是收集信息的一个过程。身份证也是大数据定位的一种方式，可以通过刷身份证的地点，了解到人的位置。
统计查询：这一层次是最基础的应用，主要关注已经发生的情况，用于回答历史和现状问题。例如，可以对流动人口进行分区域统计，对实有车辆的归属地进行统计，或者分析各类案件的数量分布和趋势。 数据挖掘：这是目前大数据应用的核心层次，主要目的是发现数据之间的关联关系。
案例一：电子警察疑似套牌车自动识别系统 目标：从近12亿“电子警察”捕获的车牌数据中，自动识别出假车牌车辆，即“疑似假车牌车辆模型”。大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”，该示例于2011年初推出，经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。
模式识别技术：通过应用机器学习和数据挖掘算法，对历史犯罪数据进行深入分析，识别出犯罪模式和趋势。这种技术能够帮助公安机关预测未来可能发生的犯罪活动，从而提前采取预防措施。 社交网络分析技术：该技术通过分析犯罪分子之间的社交网络关系，挖掘出潜在的犯罪团伙和网络。
以广西公安厅的大数据系统为例，项目以自治区的总数据为基础，对大量卡口过车数据进行分布式存储和快速检索。这为公安部门提供了有力的技术支持，帮助他们更快速、科学地解决案件。在智能交通领域，大数据主要应用于车辆疏导，如根据不同道路、路口的车流量统计数据，分析车流密度、发展方向和趋势。
在治安管理领域，智慧公安通过视频监控系统实现对社会面的实时监控，提高治安防控能力。 在交通管理领域，通过智能信号控制和交通数据分析，优化交通流量，提高道路通行效率。 在打击犯罪方面，智慧公安利用大数据和人工智能技术，精准分析犯罪动态，为破案提供有力支持。
公安大数据是指公安机关采集、存储和分析的大规模数据，这些数据包含了公安部门在打击犯罪、维护社会治安、预防和化解风险等方面的重要数据。公安大数据涵盖了各个领域，例如刑事侦查、交通管理、网上治安、群众秩序和海外安全等，可以广泛应用于公安工作的不同阶段，提高公安部门的治安管理和犯罪侦查能力。
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