监狱作为国家的刑罚执行机关，是维护社会稳定的重要力量，监管安全是监狱各项工作的基础，也是实现刑罚执行目的的前提条件。目前，监狱提出了各种管理方法，制定了各种管理制度来规范监管，以确保监管安全。近年来，按照国家、司法部和各省的有关部署，经过各级司法行政机关的共同努力，监狱信息化建设工作已取得了很大的进展，但各地监狱信息化应用的总体水平仍然相对较低，信息技术在监管安全中的应用有待进一步提升。随着云计算、物联网、智能化视频监控等新型IT技术在监狱中的深入应用，监狱网络、信息资源库、应用软件、应用服务器、视频监控系统、无线传感器网络、基于无线定位的电子腕带和RFID等组成的物联网智能安防监控等系统所产生的数据呈爆炸式增长，并且数据量从线性级到指数级增长。数据已经成为一种新的资产，而大数据将产生新的价值，监狱系统正面临着“大数据”“大系统”的管理和维护问题。通过到有代表性的监狱进行调研，我们发现，各地区的监狱信息化建设取得了很大进展。监狱建立了大数据中心，实现对各业务数据的整合和集中存储，但是对海量数据的分析、挖掘还处于初级阶段，监狱系统基本上实现了业务的数据化，监狱急需实现数据的业务化。以大数据围绕“政治改造、监管改造、教育改造、文化改造、劳动改造”新格局，将物联网、云计算、移动互联等信息技术与监管改造工作深度融合，对监狱各类信息进行实时、精确、全面地感知、整合和分析，全方位支撑监狱民警执法、风险管控、教育改造、队伍建设、综合保障等方面智慧化发展，实现监狱管理精细化、指挥调度立体化、安全防控精准化、刑罚执行智能化、教育矫治科学化、综合办公无纸化，助推监管改造工作在新时代实现新发展。
　　在对服刑人员再犯罪概念进行精确界定的基础上，利用大数据挖掘技术从监狱信息化资源库、安防监控等系统及服刑人员的日常行为中收集服刑人员的相关数据，建立监狱大数据收集的规范化流程，并对收集的数据进行数据清洗、数据集成、隐私数据脱敏、数据变换和数据规约等数据预处理操作；从预处理后的数据中提取和选择涉及服刑人员危险性和再犯罪的相关特征，建立训练集和测试集，然后基于不同监狱内应用场景和数据类型使用聚类、关联、分类和回归算法进行交叉验证训练数据，建立基于大数据的服刑人员再犯罪预测模型，获取规律性知识和洞察来对监狱服刑人员的再犯罪进行模式识别和预测，服刑人员再犯罪的识别与预测将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉。