基于大数据的犯罪行为分析研究综述
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智慧防控优秀警务人员运用大数据分析犯罪模式提前预防犯罪"智者治人者智,防人者智之尤也。
"这是中国古代思想家孔子在《述而第十六》中讲述智慧治理的理念。
在当今社会,犯罪行为愈发猖獗,对社会治安稳定形成了巨大威胁。
然而,随着科技的进步和社会的发展,智慧防控成为了当代警务人员必修的素养之一。
在这篇文章中,我们将探讨运用大数据分析犯罪模式提前预防犯罪的智慧防控方式。
一、大数据分析在智慧防控中的重要性智慧防控是指运用现代信息技术手段,通过信息化、数字化、智能化的手段,提高公共安全治理的水平。
在这一背景下,大数据分析发挥着重要的作用。
大数据分析基于庞大的数据样本,利用先进的计算和信息技术,可以提供关于犯罪模式的准确分析和预测,为警务人员提供了有力的决策依据。
通过深入分析犯罪模式和潜在犯罪动态,警务人员可以提前预防犯罪,加强社会治安防控。
二、大数据分析在预防犯罪中的应用1. 犯罪模式分析大数据分析可以通过收集和整理大量的犯罪案件数据,在统计分析的基础上,提取出犯罪中的共性和规律性,并形成犯罪模式。
警务人员通过对这些犯罪模式的研究,可以更好地了解犯罪的手法、主要特点和作案手段,从而加强对犯罪行为的预防和打击。
2. 犯罪动态预测大数据分析可以根据历史犯罪数据、环境因素、社会网络等多种信息,进行犯罪动态预测。
通过建立犯罪模型和算法,警务人员可以对犯罪行为未来发展趋势进行准确预测,及时采取相应的预防措施。
比如,通过分析特定区域的历史犯罪数据和人口流动情况,可以预测该地区将来发生犯罪的可能性,根据预测结果有针对性地调整警力分配,有效维护社会治安。
3. 指挥资源优化大数据分析可以在警务指挥中起到优化资源配置和指挥的作用。
通过对实时、快速的数据分析,警务人员可以及时了解社会犯罪状况,并精确判断警力的需求情况。
在警力调度时,可以根据大数据分析结果,合理安排警力分布,提高公共安全防控的效率和响应速度。
三、智慧防控中的挑战与应对尽管大数据分析在智慧防控中具有重要作用,但也面临一些挑战。
司法大数据专题报告之性侵类犯罪一、引言司法大数据在近年来成为了一个备受关注的话题,因为随着社会的发展,人们对于司法行业的要求也越来越高,需要司法机关在更短的时间内做出更准确的判断,而正是在这个背景下,司法机关逐渐开始应用司法大数据技术。
而在所有犯罪案件中,性侵类犯罪是一类特别需要司法大数据技术支持的案件,因为它不仅数量巨大,而且处理起来也十分复杂,如果不使用先进的数据处理手段,就很难在合理的时间内完成所有的判断和调查工作。
二、性侵类犯罪概述性侵类犯罪是指犯罪嫌疑人对被害人进行非法性行为的行为,包括强奸、猥亵等,这类犯罪对被害人的心理和身体都会造成不可逆转的损害,而且由于性侵案件通常都会在一定程度上影响到公共安全,因此这类案件的破案工作也是非常重要的。
目前,在我国,对于性侵类犯罪的判定主要会考虑到以下几方面因素:被害人的证言、现场勘验、DNA比对等。
但是,在具体的案件中,由于证据的稀缺性或者不存在等原因,有时候很难准确地判断刑事责任人的身份。
而此时,如果可以运用司法大数据技术,就可以更好地解决这个问题。
三、司法大数据技术在性侵类犯罪中的应用1、数据分析在性侵类犯罪的案件中,首先需要进行的工作就是对相关数据进行分析,通过分析数据,可以更好地了解案件中的一些重要信息,这些信息包括但不限于嫌疑人的犯罪专长、犯罪方式、作案地区等等。
而针对这些数据进行分析,需要使用到大数据分析平台。
这个平台会自动将所有的数据整合到一起,并且可以为不同的数据建立相应的模型,通过数据模型进行数据分析和应用,为审判人员提供指导意见。
而在这个过程中,就可以通过数据分析找出案件中的一些潜在线索,这些线索可以大大提高破案效率。
2、智能辅助判断在性侵类犯罪案件中,判断嫌疑人与被害人之间是否存在关系是非常重要的一步,而这个判断过程需要对证据进行逐一比对,需要审判人员具有较高的专业能力。
此时,如果可以应用智能辅助判断技术,就可以大大提高判断准确度。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经到来。
大数据作为一种新型的数据资源,其蕴含的价值逐渐被社会各界所重视。
在司法领域,大数据分析的应用为司法实践提供了新的思路和方法,有助于提高司法效率、保障司法公正。
本报告通过对相关案例的检索和分析,探讨大数据分析在司法领域的应用现状、优势及挑战。
二、案例检索与分析1. 案例背景近年来,我国司法领域大数据分析的应用案例不断涌现。
以下列举几个具有代表性的案例:案例一:某地法院利用大数据分析技术,对辖区内的刑事案件进行预测预警,有效预防和打击犯罪。
案例二:某地检察机关通过大数据分析,对涉案人员进行风险评估,提高公诉效率。
案例三:某地公安部门运用大数据分析,协助侦破一起重大经济犯罪案件。
2. 案例分析(1)案例一:该案例中,法院通过收集、整合辖区内的各类数据,运用大数据分析技术,对犯罪趋势进行预测预警。
具体做法如下:①数据收集:收集辖区内的人口、经济、治安等方面的数据。
②数据清洗:对收集到的数据进行清洗,确保数据质量。
③数据挖掘:运用大数据分析技术,对数据进行分析,挖掘犯罪规律。
④预测预警:根据分析结果,对犯罪趋势进行预测预警,为法院审判提供参考。
(2)案例二:该案例中,检察机关通过大数据分析,对涉案人员进行风险评估。
具体做法如下:①数据收集:收集涉案人员的个人信息、犯罪记录、社会关系等方面的数据。
②数据清洗:对收集到的数据进行清洗,确保数据质量。
③数据挖掘:运用大数据分析技术,对数据进行分析,评估涉案人员的风险等级。
④公诉决策:根据风险评估结果,对公诉案件进行决策。
(3)案例三:该案例中,公安部门运用大数据分析,协助侦破重大经济犯罪案件。
具体做法如下:①数据收集:收集涉案企业、人员、资金等方面的数据。
②数据清洗:对收集到的数据进行清洗,确保数据质量。
③数据挖掘:运用大数据分析技术,对数据进行分析,挖掘犯罪线索。
④案件侦破:根据分析结果,协助侦破重大经济犯罪案件。
Feb.2021No.l Ser.No.2022021年02月第1期总第202期湖北警官学院学扌艮Journal of Hubei University of Police老年人保健品诈骗犯罪侦查研究----基于大数据背景邓翠平(中南财经政法大学刑事司法学院,湖北武汉430000)【摘要】老年人保健品诈骗犯罪具有职业化、犯罪对象范围明确、犯罪手段多元、隐蔽且变异性强等特点。
传统侦查方法面临受害人不能及时报案失去破案先机、侦查投入成本 高、部门间协调机制不畅等困境。
大数据技术可以满足人民群众快侦快破的新期待,在提 供明确的侦查方向、实现犯罪深挖、助力控赃挽损等方面实现新突破。
在大数据背景下,建 立数据驱动侦查的大数据思维,加强警企合作并拓展整合数据来源,完善线上线下协同作 战模式,提升民警的大数据侦查专业素养,有助于老年人保健品诈骗犯罪案件侦查机制的 完善。
【关键词】大数据侦查;保健品诈骗;合成作战;控赃挽损;智慧警务【中图分类号】D91&2【文献标识码】A 【文章编号11673-2391(2021)01-0076-08[DOI] 10.19828/j ,issnl673-2391.2021.01.007诈骗罪在《刑法》第266条被界定为“以非法占有为目的,用虚构事实或隐瞒真相的方法,骗取数 额较大的公私财物的行为”严老年人保健品诈骗犯罪是近年来兴起的一种以保健品为犯罪媒介,用 虚构事实或隐瞒真相的方法骗取老年人财物的犯罪行为。
据预测,“十四五”期间,全国老年人口将突破3亿,我国将从轻度老龄化迈入中度老龄化社会。
随着中国人口年龄结构老龄化的逐步加深,各种慢性疾病的发病率明显上升。
同时,随着居民收入 增长,老年人“花钱买健康”的观念日趋普遍,其希望通过保健品的消费达到预防疾病和自我照顾的 目的,我国老年养生保健品消费大众化的趋势日益明显。
老年人是保健品消费的主力军,同时也成 为保健品诈骗的受害重灾区。
监狱学的犯罪统计与数据分析犯罪统计和数据分析是监狱学中至关重要的领域。
对于监狱系统来说,了解犯罪率和犯罪趋势是评估监狱管理效果、制定政策和安全措施的基础。
本文将介绍监狱学中的犯罪统计和数据分析的重要性,并探讨其在监狱管理中的应用。
第一部分:犯罪统计与数据分析的概述犯罪统计是指对犯罪事件和犯罪行为进行测量和记录的过程。
通过收集和分析犯罪数据,监狱管理人员可以了解犯罪率的变化趋势、不同类型犯罪之间的关联以及犯罪发生的地点和时间等重要信息。
数据分析是指利用统计和数学方法来解释和分析犯罪数据。
通过数据分析,监狱管理人员可以揭示隐藏在庞大数据背后的模式和关联,并为决策提供有力的依据。
第二部分:应用案例一 - 犯罪率趋势分析一项重要的监狱学应用是对犯罪率趋势的分析。
通过对历年犯罪数据的对比和分析,可以发现犯罪活动的增减情况。
这样的分析有助于制定适当的预防犯罪政策和安排警力资源。
举例来说,通过分析过去五年的犯罪数据,我们发现某地区的财产犯罪呈现上升趋势。
这就提示监狱管理人员需要加强对财产犯罪的预防工作,加大巡逻力度,并提升监狱内的安全设施。
第三部分:应用案例二 - 犯罪类型分析另一个重要的应用是对不同类型犯罪之间的关联进行分析。
通过对犯罪数据进行分类和对比,可以找出不同类型犯罪之间的联系和影响。
例如,通过分析统计数据,我们可以发现暴力犯罪和毒品犯罪之间存在一定的关联。
这就提示监狱管理人员需要加强对这两类犯罪的打击力度,并提供相应的康复和心理辅导服务。
第四部分:应用案例三 - 犯罪地点与时间分析犯罪地点和时间的分析是了解犯罪活动分布规律的重要手段。
通过对地理信息和时间戳等数据进行分析,可以找出犯罪活动的热点区域和高发时间。
例如,在某监狱中,通过对犯罪行为地点进行统计和地理信息系统分析,我们发现犯罪活动主要集中在监狱内的特定区域。
为了减少犯罪行为,监狱管理人员可以加强对该区域的巡逻和监控,并优化监狱布局以提高安全性。
大数据应用在法律行业的研究在信息时代的今天,大数据已经成为人们生活中不可或缺的一部分,涉及领域众多,其中之一就是法律行业。
随着技术的不断发展,大数据逐渐在法律行业中发挥着越来越重要的作用。
大数据应用在法律行业主要有以下几个方面。
一、司法预测司法预测是大数据在法律行业中应用的一个重要方向。
利用大数据技术,分析历史相关案件数据和审判文书,建立数据模型,对法官的事先行为进行预测,帮助法官更加高效地处理案件。
这种方法可以大幅降低司法错误率,提高法官的工作效率,缩短诉讼时间。
当然,这种方法也存在一定的误差率,但随着数据技术的不断发展和数据量的增加,误差率也将逐步降低。
二、刑侦破案大数据在刑侦破案方面的应用也十分广泛。
传统的刑侦破案往往需要依靠经验和直觉,效率低下。
而利用大数据技术,可以对大量犯罪案件数据进行分析,建立数据模型,发现犯罪背后的规律和趋势,提高刑侦部门破案效率。
大数据还可以帮助刑侦部门对嫌疑人的社交网络进行分析,找出关键的犯罪线索,提高破案的成功率。
三、法律风险控制大数据还可以应用在法律风险控制方面。
在企业经营中,法律纠纷成为了一个不可避免的问题。
利用大数据技术,企业可以对历史案例进行分析,预测可能出现的法律风险,提前采取应对措施,降低法律纠纷的发生概率,并且可以通过大数据技术对企业经营过程中的合规情况进行监督和管理,避免违法行为的发生。
四、司法决策支持在前期的司法预测和刑侦破案中产生的大数据,可以在后期的司法决策中充分发挥作用。
大数据技术可以帮助法官对案件进行更加全面的分析和判断,提高司法决策的公正性、准确性和科学性。
另外,利用大数据技术还可以对司法裁判进行监督,防范和纠正司法错误,保障公正司法的实现。
五、智慧司法大数据在法律行业中的应用不仅仅局限于预测和破案,还可以涉及到法院审判的全过程。
利用大数据技术,法院可以对案件的立案、庭审、判决等全过程进行全面监控,并对数据进行分析。
这些数据可以帮助法院实现智慧司法,提高司法效率和质量,保障公正和公平的司法结果。
大数据分析在犯罪侦查中的应用与案件破解犯罪行为一直以来都是社会安全和公共秩序的威胁。
为了保障社会的安宁,各国都对犯罪进行了持续的打击和侦查工作。
然而,随着科技的进步和大数据时代的到来,传统的侦查手段已经无法满足日益复杂和多变的犯罪形式。
在这种情况下,大数据分析应运而生,为犯罪侦查提供了新的思路和工具。
大数据分析是指通过收集、处理和分析大规模数据来发现潜在的模式、关联和趋势。
在犯罪侦查中,大数据分析可以通过收集、分析和整合各种数据来源,例如电话通话记录、社交媒体信息、银行交易记录等,从中挖掘犯罪嫌疑人的线索和证据。
首先,大数据分析可以帮助犯罪侦查人员建立庞大的数据集,包括各种与犯罪相关的信息。
通过收集这些数据,分析人员可以深入了解犯罪行为的模式和特征。
例如,通过分析银行交易记录,可以发现与洗钱活动有关的不寻常的资金流动。
通过分析电话通话记录,可以确定犯罪嫌疑人之间的联系和沟通方式。
通过分析社交媒体信息,可以了解犯罪嫌疑人的社会网络和个人背景。
这些数据的整合和分析可以为侦查提供宝贵的线索。
其次,大数据分析可以帮助犯罪侦查人员发现隐藏在大规模数据背后的模式和趋势。
传统的侦查手段常常受限于时间和人力资源的限制,无法全面地了解和分析所有的数据。
而大数据分析不仅可以处理大规模数据,还可以通过人工智能和机器学习等技术,识别和挖掘其中的潜在模式和关联。
例如,通过大数据分析,可以发现特定地区和特定时间段内的犯罪热点,进而提供有针对性的侦查措施。
通过分析犯罪嫌疑人的社会网络,可以揭示犯罪团伙的组织结构和成员关系。
这些信息对于破解案件和打击犯罪具有重要意义。
最后,大数据分析可以提高犯罪侦查的效率和准确性。
大规模数据的处理和分析通常需要耗费大量的时间和精力,但是通过运用大数据分析的技术,可以快速地提取出关键信息并进行分析。
这不仅可以减轻侦查人员的工作负担,还可以加快侦查进程。
同时,由于大数据分析是基于现有数据的分析,因此可以确保分析结果的准确性和客观性,减少主观判断的影响。
法律大数据在办案中的应用研究随着信息时代的到来,数据正在以喜人的速度增长,产生的数据量已经超过人类的处理能力,对大数据的处理和管理已经成为当今重点研究领域之一。
法律领域也开始逐渐重视大数据所带来的巨大价值,通过建设法律大数据平台,对其进行挖掘分析,促进了司法智能化的发展,进而为办案打下了坚实的基础。
一、法律大数据平台传统的法律系统的数据处理是各自独立,信息孤岛的状态,数据的重复采集、数据的无法共享是各自独立法律系统的通病。
而建设法律大数据平台可以通过数据共享和多样化的数据处理方式,将各个系统中的数据进行归集、管理,实现对数据的全面挖掘和管理。
这样的法律大数据平台可以结合大数据技术和人工智能技术,通过数据分析能够有效的提高司法决策的科学化和准确率。
同时还可以构建金融、电商、旅游、餐饮、医疗等多个行业领域的法律服务,对大数据的利用效果将大大超出我们的想象。
二、数据挖掘分析通过建立法律大数据平台,可以将各个系统中的数据进行整合处理,从中进行数据挖掘分析,对各个层面的数据进行精准分析。
1. 建模分析法律大数据平台可以通过建模分析,对大量的案例数据进行情报和判例分析。
通过对法律案件中的犯罪类型、地域分布、罪案进程、审判机构、判决结果等数据进行分析,研究犯罪行为的规律,制定合理的政策和法规。
2. 文本分析在处理大数据的时候,获取的数据往往都是非结构化的数据,需要经过文本分析进行处理。
法律领域同样也需要进行文本分析,对律师、法官以及其他司法人员涉及到的法规、文书、管辖、程序等信息进行提取。
通过文本分析,法律大数据平台可以为法律行业提供高质量的文本检索功能,在获取数据的同时可以建立出行业内领先的文本搜索引擎。
3. 关联分析法律大数据平台通过搜索大量的文档,然后利用数据挖掘技术中的关联规则挖掘算法,去发现其中蕴藏的知识。
对案件中的相关因素进行分析,例如被告人的职业、受害人的性别、案发时间等等,通过分析这些因素可以区分案件犯罪的类型和犯罪常流行的区域,这样可以方便警方快速锁定做案人员,减少犯罪的发生率和打击犯罪的效率。
大数据技术在毒品犯罪检测中的应用分析和数据分析毒品犯罪是一种严重影响社会稳定和人民安全的犯罪行为。
传统的毒品犯罪检测方法往往是靠警察的经验和勘查技术,在很大程度上仍有漏洞。
而随着大数据技术的快速发展,可以搜集大量的毒品犯罪相关的数据,将其进行分析处理,为毒品犯罪的检测和打击提供重要的支持和保障。
一、大数据技术在毒品犯罪检测中的应用分析大数据技术的应用范围很广,能在很多领域提供优质服务。
在毒品犯罪检测领域中,大数据技术的应用主要包括以下三个方面:1. 数据搜集网络上有很多平台和工具可以用于搜集毒品犯罪相关的数据,比如传统的数据爬虫和寻找数据关联性的工具,可以帮助警方快速有效地搜集相关数据。
还有一些社交平台可以让人们举报涉毒情况,增加警方搜集数据的来源。
2. 数据处理在搜集到大量毒品犯罪相关的数据后,需要对数据进行处理,包括数据去重、清洗、处理异常和垃圾数据等操作。
数据预处理完成后,再使用数据分析工具将数据进行分类、关联分析和建模。
3. 数据分析数据分析主要依靠机器学习和数据挖掘等技术,将分析出的数据进行分类、聚类、预测等操作,这样可以快速识别出潜在的犯罪嫌疑人和相关组织,并在早期对犯罪进行打击。
二、数据分析在毒品犯罪检测中的实际应用大数据技术在毒品犯罪检测中的实际应用非常丰富,主要体现在以下方面:1. 可视化分析可视化是大数据技术的一个重要应用,可以更直观地观察到数据的特征和分布。
比如,在分析毒品犯罪的地区分布时,可以使用地图数据将这些分布情况展示出来,进一步辅助警方的犯罪研判。
2. 模型分析数据分析可以使用机器学习算法用于模型建立和训练,通过ID3等算法的学习,来解决关联规则不清的问题。
并且可以根据这些数据,建立一个预测模型,对毒品犯罪行为进行预测以及对接下来的一系列行为进行跟踪和预警。
3. 交叉验证分析在数据分析过程中,交叉验证是一种有效的数据检验和评价的方式。
通过利用交叉验证方法,可以对模型的精确度和可信度进行评估,减小误判的风险,增加打击犯罪的命中率。
如何应用大数据分析提高犯罪侦查效率大数据分析在各个领域都有着广泛的应用,其中之一就是犯罪侦查。
随着科技的不断进步,犯罪分子也在不断更新他们的作案手段,因此,警方需要借助大数据分析来提高犯罪侦查的效率。
本文将探讨如何应用大数据分析来提高犯罪侦查效率。
首先,大数据分析可以帮助警方更好地了解犯罪模式和趋势。
通过收集和分析大量的犯罪数据,警方可以发现犯罪的规律和趋势,从而提前预防和打击犯罪行为。
例如,通过分析历史犯罪数据,警方可以发现某个地区在某个时间段内犯罪率较高,从而加强巡逻和警力部署,提高犯罪的预防和打击效果。
其次,大数据分析可以帮助警方建立犯罪嫌疑人的画像。
通过分析犯罪现场留下的物证和视频监控等数据,警方可以提取出嫌疑人的特征信息,如身高、体型、肤色等,进而建立嫌疑人的画像。
同时,结合其他数据,如嫌疑人的社交网络信息、通信记录等,警方可以了解嫌疑人的社会关系和行为模式,从而更好地追踪和抓捕嫌疑人。
再次,大数据分析可以帮助警方发现犯罪网络和团伙。
犯罪分子往往通过网络进行交流和组织犯罪活动,这使得犯罪网络变得复杂而隐蔽。
通过分析大数据,警方可以发现犯罪网络中的关键节点和联系,从而打击犯罪团伙的核心力量。
例如,通过分析电话通话记录和社交网络信息,警方可以发现犯罪团伙的组织结构和成员关系,从而有针对性地打击犯罪团伙。
此外,大数据分析还可以帮助警方预测犯罪发生的可能性。
通过分析历史犯罪数据和其他相关数据,警方可以建立犯罪预测模型,预测犯罪发生的时间、地点和类型。
这样,警方可以提前采取措施,加强巡逻和警力部署,提高犯罪的预防和打击效果。
同时,警方还可以利用预测结果,开展针对性的宣传和教育活动,提高公众的安全意识,减少犯罪的发生。
最后,大数据分析还可以帮助警方改进犯罪侦查的方法和手段。
通过分析犯罪侦查的历史案件和相关数据,警方可以发现犯罪侦查中的不足和问题,从而改进侦查方法和手段。
例如,通过分析侦查过程中的数据,警方可以发现侦查中的盲点和疏漏,进而加强对这些方面的重点关注,提高犯罪侦查的效率和准确性。
大数据分析技术在犯罪侦查中的应用
1. 犯罪侦查是警方工作中至关重要的一环,而随着科技的不断发展,大数据分析技术在犯罪侦查中的应用逐渐成为了一种趋势。
2. 大数据分析技术的应用可以帮助警方更准确、更快速地发现犯罪线索,从而提高犯罪侦查的效率和质量。
3. 首先,大数据分析技术可以帮助警方从海量数据中筛选出相关信息,节省大量的人力和时间成本。
4. 通过对视频监控数据、通讯录记录、社交媒体信息等数据进行分析,警方可以更加全面地了解犯罪嫌疑人的社会活动轨迹和人际关系,为侦查工作提供更多线索。
5. 此外,大数据分析技术还可以帮助警方建立犯罪模型,预测犯罪活动的可能发生地点和时间,有针对性地加强巡逻和布控工作。
6. 通过将传统侦查方法与大数据分析技术相结合,警方可以在犯罪侦查中更加科学、精准地开展工作。
7. 近年来,国内外许多警方部门已经开始使用大数据分析技术来辅助犯罪侦查工作,取得了显著的效果。
8. 在一起案件中,警方利用大数据分析技术成功破获了一起跨国网络诈骗案,涉案金额高达数千万元。
9. 通过对犯罪分子的通讯记录和资金流向进行网络分析,警方最终锁定了犯罪团伙的主要成员,并成功将其抓获归案。
10. 大数据分析技术的应用不仅提高了犯罪侦查的精准度和效率,还为警方提供了新的思路和方法,为打击犯罪提供了有力支持。
大数据在刑事司法中的应用随着互联网的快速发展和普及,数据量的不断增长已成为当今社会的一种现象。
而在现代社会中,电子设备和互联网技术已经如此普及,以至于几乎每个人都可以随时随地与互联网相连。
与此同时,各种行业也逐渐开始意识到利用大数据来优化业务流程和提高工作效率的重要性。
在这些行业中,刑事司法也不例外。
本文将探讨大数据在刑事司法中的应用,探索它能够发挥的重大作用以及对法律制度可能产生的影响。
一、大数据在司法中的应用现状随着科技的不断发展和对大数据分析方法的深入研究,越来越多的司法机构已经开始探索如何利用大数据的优势。
首先,在刑事司法系统中,大数据可以用来分析犯罪行为及其趋势,并在这些数据基础上指导公安工作。
其次,大数据分析还可以被用来建立根据犯罪几率进行分类预测的模型,并在此基础上制定更加智能化的犯罪预防策略。
同时,利用大数据技术甚至可以从千百个案例中提取出某些模式、规律性和趋势,从而为法官的裁决提供实质性帮助。
例如,浙江省杭州市密云镇2019年因侵害造成被害人死亡的交通肇事刑事案件,利用大数据技术实现了快速调查并成功侦破。
案发时,被告人一直否认撞人,但通过碎片鉴定和车辆颜色识别等技术,案件得到解决。
利用大数据技术,警方可以获取更多的信息来加速案件进程和快速制定应变策略。
二、大数据在司法中的应用发展趋势当前,大数据在刑事司法中的应用发展趋势可以总结为以下几点:首先,将数据的规模和多样性方面更多地整合到大数据分析系统中。
这将有助于进一步提高数据分析处理的效率和精度,从而确保更好的数据质量和实际应用效果。
其次,更多地通过互联网技术加深数据分析处理的技术含量。
这将有助于提高数据处理的精度和时效性,加速数据信息化化程度的发展。
最后,采用更加开放和互联网化的发布和交流方式。
这将让更多的司法工作者掌握与大数据分析相关的知识和技术,为司法事业的发展提供更好的支持和保障。
三、大数据在刑事司法中的应用优势大数据技术的应用在刑事司法领域中能够带来许多优势和方便,其中最显著的要素包括以下几点:1.优化本地犯罪预测模型和法律法规的建立在进行刑事司法活动时,类似犯罪行为和模式的案件可能具有许多相似之处。
公安数据案例分析报告范文一、案例概述本案例分析报告以一起网络诈骗案件为例,探讨了公安部门如何利用大数据技术进行案件侦破。
案件发生在2023年4月,受害人通过网络平台购买商品后,被诈骗团伙以退款为由骗取了大量资金。
接警后,公安部门迅速启动了案件侦查程序。
二、数据收集在案件侦查初期,公安部门收集了以下几类数据:1. 受害人信息:包括受害人的基本信息、交易记录、通讯记录等。
2. 资金流向:通过银行和第三方支付平台,追踪资金流向,确定诈骗资金的最终去向。
3. 网络行为数据:包括诈骗团伙使用的IP地址、域名、服务器位置等网络行为数据。
4. 社交媒体数据:分析诈骗团伙在社交媒体上的活动,寻找可能的线索。
三、数据分析1. 资金流向分析:通过对资金流向的追踪,发现资金最终流入了海外的多个账户,这些账户之间存在频繁的资金往来。
2. 网络行为分析:通过对IP地址的分析,确定了诈骗团伙可能的地理位置,并通过域名注册信息,找到了诈骗网站的注册者信息。
3. 行为模式识别:利用机器学习算法,对诈骗团伙的网络行为进行模式识别,发现了其特定的操作习惯和行为特征。
4. 社交网络分析:通过分析诈骗团伙在社交媒体上的互动,发现了其内部成员之间的关系网。
四、案件侦破1. 锁定嫌疑人:结合数据分析结果,公安部门锁定了主要嫌疑人,并对其进行了监视。
2. 跨区域协作:由于诈骗团伙成员分布在不同地区,公安部门启动了跨区域协作机制,协调多地警力进行同步行动。
3. 技术手段应用:在侦查过程中,公安部门运用了多种技术手段,如网络监控、通讯监听等,以获取更多线索。
4. 法律程序遵循:在侦查和抓捕过程中,严格遵循法律程序,确保行动的合法性。
五、案件反思1. 技术手段的局限性:虽然大数据技术在案件侦破中发挥了重要作用,但也存在一定的局限性,如数据的准确性、时效性等问题。
2. 跨部门协作的重要性:案件的成功侦破凸显了跨部门协作的重要性,特别是在资金追踪和法律程序方面。
建立大数据分析的犯罪预测模型随着社会的发展和日益加强的全球化趋势,犯罪活动也愈发猖獗。
为了更好地保护社会安全,法律界和政府机构一直研究如何最大程度地防止犯罪,甚至如何预测和阻止犯罪。
在这方面,建立大数据分析的犯罪预测模型是一种非常有效的方式。
本文将重点探讨如何建立这样的分析模型。
一、什么是大数据分析的犯罪预测模型大数据分析的犯罪预测模型是通过对历史数据和其他与犯罪相关的数据进行分析,识别出犯罪活动可能发生的地点、时间、方式和嫌疑人类型等关键信息,并预测犯罪事件的发生概率。
这种模型主要是建立在机器学习算法和数据挖掘技术的基础之上。
通过对大量的历史数据进行分析,模型能够识别出犯罪的模式和规律,从而预测未来可能发生的犯罪事件。
二、如何建立大数据分析的犯罪预测模型1、确定数据收集范围要建立大数据分析的犯罪预测模型,首先需要确定数据收集的范围。
这个范围可以包括各种与犯罪活动相关的数据,如犯罪历史数据、环境数据、人口数据和经济数据等。
针对不同的犯罪类型,需要收集不同类型的数据。
如对于网络犯罪,需要收集网络流量、网站访问数据等,而对于非法贸易活动,则需要收集商品进出口数据、交通运输数据等。
2、清理和整理数据在确定了数据收集范围之后,需要对收集到的数据进行清理和整理,以便更好地进行分析。
这个过程包括数据去重、数据缺失值处理和数据变换等,以保证数据的准确性和一致性。
3、选择机器学习算法选择适合这种分析模型的机器学习算法是至关重要的。
常见的机器学习算法包括聚类算法、决策树算法和神经网络算法等。
这些算法可以根据数据的特点和分析的需求进行选择。
4、建立预测模型通过机器学习算法建立预测模型,将历史数据与模型进行训练,识别出犯罪活动的模式和规律,并进行预测。
在这个过程中,需要对预测结果进行多次验证和调整,以确保预测模型的准确性和可靠性。
三、大数据分析的犯罪预测模型的应用1、提供决策支持大数据分析的犯罪预测模型可以帮助政府部门和执法机构更好地制定犯罪预防和打击策略。
大数据在金融犯罪侦查中的应用随着金融科技的发展和创新,金融犯罪也在不断地演变和升级。
从传统的假帐、洗钱等犯罪形式,到现在的网络黑产、虚拟货币等新型犯罪,金融犯罪可谓是与时俱进。
面对这样的形势,侦查机关和金融机构必须采取更加先进的技术手段。
而大数据技术正是其中最优秀的一种武器。
一、大数据介绍大数据是一种指标体量庞大、来源多样、速度快、处理难度高的数据集合。
这种数据集合可以在较短的时间内获取数据特征、分析数据关联等,从而探究出数据背后的价值。
随着技术不断的发展,大数据的应用范围也不断增加,如中医药研究、舆情分析、交通管理等多个领域。
二、大数据在金融犯罪侦查中的应用金融犯罪的侦查一直是一项十分复杂和困难的工作。
传统的侦查方法常常要花费大量的时间和人力成本,而且效果不是很好。
但是在大数据的支持下,金融犯罪的侦查变得更加高效和智能。
1. 依托大数据技术的反欺诈系统金融欺诈是一种常见的金融犯罪形式。
处理金融欺诈案件时,需要依托反欺诈系统。
这种系统通常采用大数据技术进行数据分析和建模,从而发现欺诈行为。
例如,信用卡立即授权、在线借款等欺诈行为是可以通过反欺诈系统及时识别的。
此外,反欺诈系统还可以将诈骗犯罪人员的行踪以及他们采取的欺诈手段进行分析。
2. 大数据技术优化金融监管大数据技术可通过数据挖掘和机器学习等方式对金融市场进行监管。
例如,监督机构可以基于大数据技术建立监控模型,对银行等金融机构的财务状况、风险管理等实时进行监测。
此外,大数据还可以协助监管部门追踪和定位虚假贷款、洗钱等犯罪行为,从而有效打击犯罪行为。
3. 大数据应用于KYC(“了解你的客户”)中金融机构在开展金融业务时必须进行KYC(“了解你的客户”)的程序,以了解客户是否存在反洗钱风险。
KYC通常是通过简单地比对身份证件和客户信息实施的。
而大数据技术为KYC提供了更先进的方法,如利用客户的社交媒体档案、行为轨迹、网络数据等途径收集数据,综合分析客户的个人特征、交易行为等,建立客户画像,识别出存在反洗钱风险的客户。
摘要:随着科技的快速发展,智能化的新型职务犯罪也层出不穷,由于犯罪主体和客体的特殊性,职务犯罪案件具有作案手段隐蔽、案件难以发现、犯罪嫌疑人的反侦察能力比较强以及案件证据比较单一等特点,因此传统的职务犯罪案件调查手段已经不能满足反腐败斗争的新时代要求,而运用大数据手段能够拓宽证据发现渠道,有效获取和固定犯罪证据并且有效预防职务犯罪的发生。
大数据证据在运用过程中也有其需要完善的地方,为确保案件证据的真实性和合法性,需建立规范的大数据证据调查机制。
关键词:大数据;证据;职务犯罪论大数据证据在职务犯罪案件中的运用天津师范大学韩梓昂随着计算机的普及以及互联网的快速发展,大数据作为一种分析工具、研究方法已经运用到了社会的各个领域。
人工智能、物联网、传感器、云存储等的快速发展,让社会进入到了一个数据记录的时代,从公民平时的网络购物到政府的远程视频会议都受到大数据的深刻影响。
在司法实践中,大数据技术也运用到了侦查活动中,侦查人员在互联网和手机等智能终端、监控摄像装置、定位器等海量数据中,通过数据的分析、对比、处理获取了丰富的侦查资源。
2017年,最高检察院印发的《检察大数据行动指南》指出要依托大数据及智能语音等前沿科技,打造“智慧检务”的任务。
如何把我国统一适用的证据标准与数据化的办案程序融合在一起,实现在职务犯罪中大数据技术的高效应用是作者简介:韩梓昂,女,1994年出生,甘肃省嘉峪关市人,研究生,研究方向:诉讼法学。
司法实践面临的全新挑战。
1职务犯罪案件调查的特点随着我国监察体制的改革,原检察院侦办的贪污、贿赂案件全部移交给监察委侦办,我国《监察法》也对职务犯罪的调查进行了明确的授权。
我国《监察法》第18条规定的监察机关对于监督、调查的行使,是法律规定的向有关单位和个人了解情况,收集、调取证据的一项职权。
通过法律规定可以看出,调查与侦查具有相同的含义,都属于我国刑事诉讼程序中的一个独立阶段,也是为了保证刑事诉讼顺利进行的一种行为模式,并且只能由法定机关进行调查、起诉、审判;针对的是职务犯罪的特定犯罪类型;在调查进行的过程中实施的强制措施以及对错误行为的救济途径是一致的,都必须严格按照法律规定进行。
《大数据时代背景下个人信息的刑法保护问题研究》一、引言随着互联网和数字化技术的快速发展,大数据已成为时代发展的重要驱动力。
然而,大数据的广泛应用也带来了个人信息泄露、滥用等风险。
在大数据时代背景下,如何有效保护个人信息已成为刑法领域的重要议题。
本文旨在研究大数据时代背景下个人信息的刑法保护问题,分析当前存在的问题及挑战,并提出相应的解决方案。
二、大数据时代背景下的个人信息保护现状1. 大数据时代的特征大数据时代,信息以爆炸式增长,数据的传输、存储和处理方式发生了深刻变革。
数据资源成为重要的生产要素,为各行业提供了巨大的商业价值。
然而,这也使得个人信息在大数据时代面临更大的泄露风险。
2. 个人信息保护的重要性个人信息是个人隐私的重要组成部分,关系到个人的尊严和权益。
在大数据时代,个人信息的泄露和滥用可能导致个人隐私被侵犯、财产损失等严重后果。
因此,加强个人信息保护具有重要的现实意义和法律意义。
三、个人信息保护的刑法挑战1. 法律体系不健全当前,我国在个人信息保护方面的法律体系尚不完善,缺乏系统性的法律规范。
这导致在处理个人信息泄露、滥用等案件时,往往存在法律依据不足、处罚力度不够等问题。
2. 执法难度大由于大数据技术的复杂性,执法机关在调查取证、追踪溯源等方面面临较大困难。
此外,跨区域、跨部门的个人信息犯罪也给执法工作带来了巨大挑战。
四、刑法保护个人信息的对策建议1. 完善法律体系(1)制定专门的个人信息保护法,明确个人信息的定义、范围、保护原则等,为个人信息保护提供法律依据。
(2)完善相关法律法规,加大对个人信息泄露、滥用等行为的处罚力度,提高违法成本。
2. 加强执法力度(1)加强执法机关的信息化建设,提高调查取证、追踪溯源等能力。
(2)加强跨区域、跨部门的协作,形成合力打击个人信息犯罪。
(3)加强对个人信息安全领域的监管和检查力度,及时发现和处理个人信息安全问题。
3. 提高公众法律意识(1)开展普法宣传活动,提高公众对个人信息保护的法律意识。
基于大数据的犯罪行为分析研究综述
作者:杨开鹏高冠东王鹏罗荣源郑俊峰王昕源
来源:《电脑知识与技术》2017年第16期
摘要:随着数据时代来临,目前大数据与云计算技术已经成为人们研究的热点。
医疗,经济,政治,文化等领域已经开始结合这些技术进行革新,并应用在各个行业。
将大数据技术运用至犯罪行为分析研究上,加速科技强警、精准出警的实现,是警力现代化的必要条件,但目前国内在此方面的研究较少。
文章从大数据系统的构建概况、大数据犯罪分析系统的研究、数据挖掘和分析方法研究、GIS犯罪热点技术介绍、犯罪行为模式分析介绍这几个方面较为详尽地对基于大数据技术的犯罪行为分析方法进行介绍与综述。
关键词:大数据;犯罪行为分析;数据挖掘;云计算平台;地理信息系统
随着科学技术的进步,如何应用新兴技术解决社会问题是人们一直思考的问题。
根据司法部颁布的《全国监狱信息化建设规划》,制定了信息化建设总体目标为构建能够覆盖全国,操作规范统一、信息资源共享、平台功能完备的现代化信息化体系。
而地方各项犯罪数据庞大、错综复杂,本文力图通过犯罪行为分析系统,对该系统内数据进行分析、整理,力图探索罪犯的犯罪规律,为社会治安总结规律并为提高出警效率提供有据参考。
基于大数据的犯罪行为分析,搭建云计算平台,采用带有地理信息的半结构化数据对犯罪行为进行分析,对警力部署效率的提高有很大作用。
Matthew a.teddy等人跟踪每周的暴力犯罪事件,利用叶斯半参数模型用于建立标记的泊松空间点的时间序列关系模型,从而实现犯罪热点的检测,提前部署警力预防犯罪。
张海文等人提出利用警用GIS平台,把地理信息系统(GIS)、遥感系统(RS)、全球定位系统(GPs),即3S有机地结合起来,为警力指挥调度提供了可视化的、便捷的辅助手段。
中国地质大学的陈叶一等人提出运用关联规则以及空间关联规则的数据挖掘技术,对大量而繁杂的警务人口、案件数据进行挖掘;利用GIS地图显示机制与空间分析技术在现有的警务系统的基础之上,建成网络化分布和联网运行的警情研判分析系统。
虽然国内外的研究者在不同的时期对犯罪行为分析领域做了较多研究,但目前对犯罪行为的分析还存在不少难点。
首先,犯罪行为的发生受较多外在不确定因素的影响,变量多而杂;其次,犯罪数据过于庞杂,主要为非结构化数据,为数据关联分析和挖掘带来很大的困难。
本文通过研究犯罪行为分析方法及系统的发展现状,介绍了基于大数据的犯罪行为分析方法和步骤,对数据挖掘和分析方法研究进行了比较和分析,总结概括了不同的分析与研究方法,并对未来云计算平台在司法行政领域的发展趋势进行了探索。
1基于大数据的犯罪行为分析综述
1.1大数据系统构架方案
如图1所示分类表示了大数据分析处理框架,数据源板块除了图中所示的思路外,还可以分为近似实时数据离线数据、线数据和实时数据。
图中的分类其实就是说明了数据存储的结构。
在根据往年某区域内犯罪时间的发生频率来预测当今或未来该区域犯罪发生热点地区的时候,需要借助如图2所示的犯罪概率预测平台。
该平台的大致原理为在Linux系统上利用Hadoop软件搭建云计算平台,然后将大量非结构化数据进行清理为半结构化数据,在将数据录入GIS。
最后将带有GIS信息的往年犯罪数据录入云计算平台,通过该平台来预测与推断某区域未来的犯罪事件发生热点地。
1.3大数据系统及分析技术研究
在国内,2013年山东农业大学农业大数据研究中心的崔文斌等分析了Hadoop集群的构造模块和组件,搭建了Hadoop集群,并进行了测试。
2013年首都师范大学的王慧m重点研究了Hadoop软件框架中的HDFS、MapReduce、HBase等组件的核心架构及其运行机制,并分析了框架的不足,如HDFS、MapRe—duce的单点故障及安全性等问题,提出了相应的解决方案,并基于此搭建了高可靠安全的Hadoop环境。
在高可靠安全的Hadoop平台上,结合传统分类聚类算法的特点给出了一种基于云计算的数据挖掘系统的设计方案,并对该系统的各层次的功能及该系统中的分类聚类模块进行了详细的阐述。
在国外的技术研究方面,2014年计算机科学部门的Dilpreet Singh等调查不同的硬件平台可用于大数据分析和评估的优点和缺点,使用星评级表,严格的定性比较不同平台的六大特点,讨论了对大数据分析的算法。
为了提供更多的洞察每个平台的有效性的大数据分析,具体的实现级别的细节在各种平台上广泛使用的k-means聚类算法也在伪代码的形式描述。
2016年Janez-Kranjc等提出了一个分布式计算平台平台,称为ClowdFlows,被实现为一个基于云的web应用程序的图形用户界面支持数据挖掘工作流程的建设和执行,包括web服务作为工作流组件。
1.4大数据犯罪分析系统的应用研究
在交通和智能城市领域,2016年广东工业大学的乐柏成提出用Hadoop大数据平台解决交通拥堵问题。
2016年吉林大学的赵卫丹针对上海交通大数据,基于Hadoop大数据平台对上海市民一卡通乘车数据进行处理。
在公安司法领域,2013年天津大学的魏婧楠深入剖析大数据内涵与特征的基础上,以天津公安信息化建设为研究对象,使用文献分析、案例分析等研究方法,基于大数据时代发展客观需求对存在的问题进行分析,进而提出针对性的解决方案与对策。
2014年广东省中山市公安局的冯冠筹结合公安工作实际和发展前景,提出科学运用大数据原理,着力推动公安工作的科学持续发展,并认为在实施预测警务中必须解决优化技术架构、全警采集信息、规范信息存储、搭建运用平台等问题。
在监狱应用这一板块,2015年湖北省孝感监狱信息化管理科的左
运国结合目前监狱的安防现状就目前热门的大数据分析技术在监狱的应用,监狱信息化建设现状及存在问题等做一探讨。
在实际应用方面,2012年6月末,美国洛杉矶警察局宣布扩大对犯罪预测软件的使用,它的原理是根据某地区过去一段时间内的犯罪活动所产生的数据,借助于特殊算法,计算出当地某种犯罪行为再次发生的概率,以及最有可能发生犯罪的时间。
它犯罪数据不仅仅能够利用来预防犯罪,还能够帮助从一个更高的角度理解犯罪发生的原因。
2GIS犯罪热点技术介绍
2.1GIS热点与犯罪制图
犯罪制图的过程主要包括寻找热点、分析热点稳定性、进行热点场所的缓冲区制图、基于制图做犯罪空间分布统计和影响因子分析,正所谓“一图胜千言”,一目了然。
第一步,制作热点图。
犯罪热点制图的种类很多,有散点图、密度图、色温图、网格图、路段色温图、克里金插值图、局部Gi指数图等。
第二步,分析热点稳定性,即探索持续热点区块。
随着时间的流逝,犯罪热点呈现出什么形态?第三步,评估热点场所的缓冲区。
2.2犯罪热点技术的应用
犯罪热点的分析结果相对精确地确定了犯罪的高发地区、高发时段或者高发类型等,为警方精确打击犯罪提供了直接的决策支持。
不仅如此在公安工作中,警方会依据历史发案情况、当前治安情况以及警力配备情况等进行巡逻路线、卡口位置以及其他防范设施的规划和调整,犯罪热点分析结果则为这种防范控制提供了参考,并可以用来评价其实际效应。
目前,各级公安机关陆续开通了网上公安局、网上警务室、警方论坛、警方微博等系列互联网应用,不仅发挥传统的对外宣传和公告等功能,更重要的是在公安机关和其他行业及群众之间建立了良好的互动关系,满足了公众网上办事、网上议政、网上监督、网上发布等实际应用需求。
2.3犯罪行为模式分析介绍
犯罪模式分析是犯罪情报分析的一种主要类型,同时也是一种常用的犯罪情报分析方法;类似于我国并案侦查中的串并案件。
在西方警务执法活动中,常见的犯罪模式分析方法主要有初步分析法与犯罪地图标注法。
在西方警务执法活动中,犯罪模式分析是犯罪情报分析的一种主要类型。
犯罪模式分析,就是指情报分析人员通过阅读犯罪报告,查询各种犯罪情报信息,以从大量犯罪案件中寻找那
些具有共同特性的犯罪案件,并采取初步分析法、犯罪地图标识法等方法,以确定这些犯罪是否为同一犯罪主体所实施的。
2.3.1因果关系法
就是利用事物间所固有的因果关系,由原因推导结果,或由结果探究原因的情报研究方法。
它是因果关系分析研究原理最直接的运用。
2.3.2综合分析研究法
所谓综合分析,就是把众多的丰富的犯罪情报进行归纳、综合,将犯罪情报或案件分解为部分,将构成案件的各个要素进行比较研究,了解案件的基本构成、要素之间的内在联系。
2.3.3抽象与概括法
抽象,就是通过对构成案件各个要素的分解从而抽象出案件的本质,而暂时不考虑这些因素。
概括,就是把抽象出来的案件属性,推广到具有这些相同属性的一切案件上,从而形成关于这一类案件的普遍概念。
这种研究方法也常见于刑事侦查的专题研究和一般性研究,如对刑事犯罪活动的规律、诱发刑事犯罪的原因及侦查工作的规律、机制、效益等的探究。
2.3.4归纳演绎法
归纳法是从个案人手经过分析生、发展存在许多共性即具有相似性。
演绎法是由侦查工作一般性的规律推广认识具体案件的方法。
例如从系列案到个案。
从性质相同的类案到具体案件的分析研究,或是反过来从个案、类案到一般性案件的分析研究运用的就是归纳演绎法。
3结束语
文章介绍了在当代大数据技术下,将其运用于犯罪行为分析研究中所用的技术。
通过大数据分析技术,可以获得各个区域的犯罪率、犯罪高发区、犯罪类型等暴力犯罪数据,利用时空序列分析法对数据进行深度分析,从而对各个区域内未来的犯罪情况进行预测。
再根据这些数据辅助公安、司法相关部门开展工作,使其在犯罪预测预防过程中能够有的放矢,获得更好的安全防范效果。