Biometrics Research Group，Inc。觀察到，國家安全和軍事應用正在推動大部分“大數據”研究支出。
大數據是一個用來描述大型且複雜的數據集的術語，在以有意義的方式進行分析和可視化時，可以提供有見地的結論。傳統的數據庫工具沒有能力管理大量非結構化數據。因此，美國政府正在投資開發新工具和技術來管理高度複雜數據的計劃。大數據的基本組成部分包括硬件，軟件，服務和存儲。
生物識別研究小組估計，聯邦機構在2012財年為大數據資源花費了約50億美元。我們估計，2014年年度支出將增長到60億美元，然後到2017年以80億美元的價格增長10％。我們的行業分析項目表明，大部分支出將通過美國政府的軍事機構在接近期間進行。目前，聯邦機構正在追求150多個涉及採購，贈款或相關活動的大數據項目。
讓人聯想到互聯網的出現，大數據研究主要是由軍事機構驅動的，由美國領導的30多個項目國防部。具體來說，國防高級研究項目局（DARPA）領導著九個主要項目，專注於算法改進，間諜和監視。一些DARPA大數據項目還試圖改進自然語音識別，視頻和圖像檢索系統。
達帕的在多個尺度（ADAMS）程序中檢測異常檢測解決了大量數據集中異常檢測和表徵的問題。在這種情況下，數據中的異常旨在提示在各種現實世界中的其他環境中收集其他可行的信息。最初的ADAMS應用程序域是內部威脅檢測，其中在常規網絡活動的背景下檢測到個人的異常動作。
這網絡標語威脅（Cinder）計劃尋求開發新的方法來檢測與軍事計算機網絡中網絡間諜活動一致的活動。作為揭露隱藏操作的一種手段，Cinder將在內部網絡上應用各種對手任務的“正常”活動。煤渣還旨在提高檢測到網絡威脅的準確性，速度和速度。
這洞察計劃解決當前情報，監視和偵察系統中的主要缺口。自動化和綜合人機推理使操作員能夠在時間敏感的情況下分析更多的潛在威脅。 Insight計劃旨在通過分析來自成像和非成像傳感器和其他來源的信息來自動識別威脅網絡和不規則戰爭操作的資源管理系統。
DARPA的機器閱讀程序尋求通過開發學習自然文本並將所得語義表示的學習系統來實現人工智能應用程序，而不是依靠昂貴且耗時的當前流程來進行知識表示，這些過程需要專家和相關的知識工程師手工製作信息。
這心靈的眼睛程序尋求在機器中發展“視覺智能”的能力。儘管對機器視覺的傳統研究在識別廣泛的物體及其屬性方面取得了進展（場景描述中的名詞），但媒體的眼睛試圖添加在這些場景中識別和推理動詞所需的感知和認知基礎。這些技術共同啟用了更完整的視覺敘述。
面向任務的彈性雲計劃旨在通過開發技術來檢測，診斷和應對攻擊，有效地為雲建立“社區衛生系統”，以應對雲計算中固有的安全挑戰。該計劃還旨在開發技術，以使雲應用程序和基礎架構在受到攻擊時繼續運行。只要保留整體任務有效性，雲集合中單個主機和任務的損失就可以允許。
加密數據的編程計算（繼續）研究工作試圖通過開發實用方法和相關的現代編程語言來克服對雲計算環境中信息安全的主要挑戰，以計算在整個過程中始終加密的數據上。使用戶能夠在不先解密的情況下操縱加密數據的能力會使對手更加困難。
視頻和圖像檢索和分析工具（VIRAT）計劃旨在開發一個系統，以提供軍事圖像分析師的能力，以利用收集大量的高架視頻內容。如果成功，Virat將使分析師能夠為發生的活動和感興趣的活動建立警報。 Virat還試圖開發可以使分析師能夠以很高的視頻庫中的視頻內容快速檢索工具。
XDATA計劃旨在開發計算技術和軟件工具，以分析大量半結構化和非結構化數據。要解決的中心挑戰包括可擴展的算法，用於處理分佈式數據存儲中的不完美數據以及有效的人類計算機交互工具，這些工具可快速自定義，以促進各種任務的視覺推理。該計劃設想了用於靈活軟件開發的開源軟件工具包，該工具包可以處理大量數據以用於目標防禦應用程序。
此外，國家安全局（NSA）揭幕了“保持警惕的網”，這實際上是一場競爭，以促進和測試網絡防禦情境的意識。該項目將探討進行在線競賽，以開發捍衛大型計算機網絡的數據可視化，首先是確定此類活動的設計和執行中的最佳實踐。美國情報界已經確定了一系列協調，推廣和計劃活動，與美國政府，學術界和行業的各種合作夥伴合作，結合了網絡安全和大數據，並使其觀點可以訪問未分類的科學界。
以前的編輯評論還表明，“大”政府已經在監視領域中利用大數據進行刑事和反恐調查。Biometricupdate.com報告還發現，美國政府還越來越多地開發“預測性模式匹配”技術，以通過從互聯網，蜂窩電話網絡和其他公開訪問的來源積極收集和整理元數據來確定可疑的行為模式。
儘管上述程序只是一些已進行的新的，實驗性的大數據研究和開發的樣本，但最近民意調查由EMC贊助的150名IT高管中，有70％的受訪者認為，在五年內，大數據對所有政府行動至關重要。
EMC贊助的調查認為，大數據有可能通過實質上提高效率，實現更明智的決策和加深見解，從而在整個聯邦政府中節省近5000億美元（或代理機構預算的14％）來改變政府。此外，有54％的調查受訪者認為，大數據對於執行未來所有軍事，監視和偵察任務至關重要。
生物識別研究小組，Inc。預測，從長遠來看，大量大數據政府支出最終將採取努力來管理大量生物識別數據。我們認為，生物識別數據的大數據管理將包括聯邦調查局新提議的開發和維護下一代身份證計劃，以及美國國土安全部維護的簽證應用系統。
生物識別研究小組提供了有關全球生物識別市場的前瞻性和系統數據，使行業利益相關者能夠計算政治，經濟和投資風險。
