Bund Deutscher Kriminalbeamter

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1 Foto: Oberlausitzsche Bibliothek der Wissenschaften, Görlitz Bund Deutscher Kriminalbeamter Fachforum Massendaten im polizeilichen Umfeld

2 Wer bin ich? Ronald Schulze Baujahr 1961 Betriebswirt (FH) / Wirtschaftsinformatiker seit 2007 beim BDK in Bundesgeschäftsstelle Poststraße Berlin Telefon: +49 (30) Telefax: +49 (30) Internet: derzeit u.a. - Geschäftsführer des IT-Expertenkreises - Kripo Akademie: Tatort Internet; OSINT; Fahndung in Netzen; Forensik mit Open Source Tools; Auswertung von Massendaten - Projektkoordinator LiDaKrA

3 Massendaten, Massendaten die 4 V - Volume Volume = rasante Zunahme der Datenmengen

4 Massendaten, Massendaten die 4 V - Volume Variety = sprunghafte Zunahme der Datenarten/-typen

5 Massendaten, Massendaten die 4 V - Volume Velocity = Datenmengen entstehen überall, Vernetzung

6 Massendaten, Massendaten die 4 V - Volume Veracity = Zunahme der Unsicherheiten, Unklarheiten, Überfrachtung

7 Massendaten, Massendaten Genese technisch gesehen Oracle DMS IBM db2 Inhaber Inhaber MS SQL Rechnung Scanning etc. forensische I&K Exportfirma Importeur Rechnung NL - D - missing trader Inhaber? Inhaber buffer company buffer company - D - - D - Rechnung Rechnung USt.-Erstattung USt.-Erstattung Finanzamt buffer company - D - USt.-Erstattung Finanzamt z.b. EnCase Analyse Inhaber ERP Index Systeme (MS SP) WWW Applikationen

8 Massendaten, Massendaten Genese organisatorisch gesehen Quelle: BKA, nach FBI-Modell

9 Massendaten, Massendaten strukturierte semi-strukturierte unstrukturierte

10 Massendaten - Herausforderungen Datenfriedhof zu viele Daten unterschiedlicher Qualität und Struktur 80-90% Daten sind unstrukturiert Zeitverhältnis 80-90% für die Aufbereitung! nur noch 20% für eigentliche Analyse!

11 Massendaten Herausforderungen, z.b.

12 Massendaten Herausforderungen, z.b. z.b. Smartphone eines TV: SMS Chat-Nachrichten Kontakte

13 Massendaten Problematik oder: Wenn die Polizei wüsste, was sie alles weiß

14 auch der BDK beschäftigt sich mit Massendaten: Projekt LiDaKrA LiDaKrA Linked Data Kriminal-Analysesystem BMBF-Programm: Forschung für die zivile Sicherheit Bekanntmachung: Zivile Sicherheit Schutz vor organisierter Kriminalität Gesamtzuwendung: 1,6 Mio. Projektlaufzeit: 04/ /2017 Projektpartner: - BDK Bund Deutscher Kriminalbeamter, Berlin - Universität Kassel, Arbeitsgruppe provet - Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse-& Informationssysteme (IAIS), Sankt Augustin - Brox IT Solutions GmbH, Hannover - Bundeskriminalamt (BKA), Wiesbaden (assoziierter Partner) Im Unterauftrag: Ontos GmbH, Leipzig Verbundkoordinator: Ronald Schulze, Bund Deutscher Kriminalbeamter

15

16 QUELLEN METHODEN WERKZEUGE Document Web Social Web Integration Datenverwaltung Deep Web Data Web Extraktion Kuratierung Ganzheitliche Suche Dark Web Datenkatalog Interne Daten Analyse Visualisierung und Analyse Datenschutz und Ethik

17 LiDaKrA = z.b. Erkennen von möglichen Sachverhalten OK mit Tatmittel Internet Beispiel: Handel mit illegalen/gefälschten Medikamenten über das Internet Frage: Wie bzw. wo recherchiert man nach den relevanten Informationen, insbesondere nach Beziehungen zwischen Akteuren ( PIOS-Objekte)? Ist dieses mit herkömmlichen Mitteln ( händisch ) überhaupt machbar?

18 Ronald Schulze Bund Deutscher Kriminalbeamter Poststraße Berlin Telefon: +49 (30) Telefax: +49 (30)

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