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通訊痕跡與情報(bào)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法

2018-12-05 09:08:50趙宇闊
電腦與電信 2018年9期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘信息

趙宇闊

(錦州中學(xué),遼寧 錦州 121003)

[關(guān)鍵字] 通訊痕跡;服務(wù)號(hào)碼;技術(shù)偵察;數(shù)據(jù)挖掘;可信度

1 引言

在犯罪活動(dòng)中,犯罪嫌疑人一般都會(huì)留下不同程度的通訊痕跡。并且,這些通訊痕跡不僅包含犯罪嫌疑人的活動(dòng)軌跡,還對潛在的犯罪活動(dòng)具有一定程度的預(yù)判作用。那么,對目標(biāo)人員的通訊痕跡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析將是復(fù)原案情、確定偵查方向、追蹤目標(biāo)人員和收集犯罪證據(jù)的重要環(huán)節(jié)。因此,我們根據(jù)某些刑事犯罪的特點(diǎn),開發(fā)了通訊痕跡與情報(bào)分析系統(tǒng)。

在開發(fā)過程中,我們首先與某公安部門合作,依法獲取典型案例,并從中提取犯罪嫌疑人的通訊規(guī)律,以及通訊動(dòng)機(jī)。然后,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),挖掘犯罪活動(dòng)中的潛在規(guī)律,以及這些規(guī)律的適用范圍。并且,在試用過程中,目標(biāo)人軌跡分析的可信度為95%,潛在目標(biāo)人的犯罪活動(dòng)分析的成功率為72%。

2 分析模型

一般來說,在目標(biāo)人員的通訊痕跡中,將包含如下四類通訊記錄,即:

(1)正常的人際交往(包括具有血緣關(guān)系的親友、普通朋友、同事和陌生人等);

(2)特殊行業(yè)的客服通訊(包括物流公司和出租車公司等社會(huì)服務(wù)行業(yè));

(3)隱性目標(biāo)人員之間的通訊(包括共同犯罪人員);(4)顯性目標(biāo)人員之間的通訊(包括從事某項(xiàng)犯罪活動(dòng)中的人員聯(lián)系)。

其中,具有犯罪前科的人員,我們稱之為顯性目標(biāo)人。沒有犯罪前科,但卻與顯性目標(biāo)人員具有非正常性的接觸(包括通訊),從而具有某種犯罪嫌疑的人員,我們稱之為隱性目標(biāo)人員。并且,根據(jù)該四類通訊記錄的偵查特征,我們設(shè)計(jì)了一個(gè)如圖1所示的分析模型。

在圖1中,其它信息是指目標(biāo)人員的基本信息(包括姓名、證件號(hào)、年齡、性別、民族、學(xué)歷、住址)、社會(huì)信息(包括親友、同事、工作單位、職業(yè))、旅行信息(包括活動(dòng)區(qū)域、同住宿人員、通行人員)、網(wǎng)絡(luò)通信信息(包括QQ號(hào)、陌陌號(hào)、微博、郵箱)、基本資產(chǎn)信息(包括房產(chǎn)、車輛、投資、銀行卡)和治安處罰信息(包括涉毒處罰、刑事處罰、交通處罰、法律糾紛等)。

圖1 通訊痕跡與情報(bào)分析模型

3 相關(guān)指標(biāo)的設(shè)置

在犯罪網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域中,貝葉斯推理、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則是比較常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),如NETEST等網(wǎng)絡(luò)犯罪的分析工具。并且,在這些方法中,“有趣信息”的度量指標(biāo)設(shè)置則是數(shù)據(jù)挖掘的核心問題。所以,本文根據(jù)通訊痕跡與情報(bào)分析的特點(diǎn),從而在數(shù)據(jù)挖掘過程中采用了如下的指標(biāo)設(shè)置,即:

(1)活躍度

在人類的社會(huì)活動(dòng)中,由于個(gè)體的職業(yè)、學(xué)歷、性格、區(qū)域、性別、年齡等特征會(huì)形成一個(gè)相對固定的交際圈。并且,這種交際圈與社會(huì)活動(dòng)具有某種內(nèi)在的邏輯性。因此,我們設(shè)計(jì)了一個(gè)顯性活躍度與隱性活躍度指標(biāo),從而度量目標(biāo)人員從事犯罪活動(dòng)的可能性,以及偵查價(jià)值。也就是說,當(dāng)顯性活躍度和隱性活躍度越高,那么該目標(biāo)人員就越接近某項(xiàng)犯罪活動(dòng),即:他有可能是該項(xiàng)犯罪活動(dòng)的參與者,或者是知情者,或者是某種線索的提供者。

其中,在“對方號(hào)碼”中,包含顯性目標(biāo)人員的數(shù)量,我們稱之為顯性活躍度;包含隱性目標(biāo)人員的數(shù)量,我們則稱之為隱性活躍度。

(2)敏感地域

在有些案件中,會(huì)體現(xiàn)某些地域特征,即:根據(jù)案件統(tǒng)計(jì),某些地域的某類案件發(fā)生的概率要明顯大于其它區(qū)域。因此,在目標(biāo)人員的通訊痕跡中,我們對目標(biāo)人員的通話歸屬地進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),從而度量目標(biāo)人員與敏感地域的接觸程度。

(3)親密度

在目標(biāo)人員的交際圈中,有的個(gè)體與目標(biāo)人員比較親密,從而具有頻繁的通訊行為。有的個(gè)體與目標(biāo)人員比較疏遠(yuǎn),從而具有較少的通訊行為。為了度量這種情況,我們設(shè)計(jì)了一個(gè)親密度指標(biāo),即:目標(biāo)人員與某個(gè)“通訊號(hào)碼”的通訊頻率。

算法:

第一步:通過目標(biāo)人的通訊痕跡,獲得活躍度、敏感地域和親密度的度量值;

第二步:根據(jù)活躍度、敏感地域和親密度分別進(jìn)行聚類分析;

第三步:根據(jù)層次貝葉斯推理模型,從而對目標(biāo)人的行為特征進(jìn)行匹配;

第四步:對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度綜合評價(jià);

第五步:輸出結(jié)果。

4 功能

在JDT-1-2017.10版本中,我們主要設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)查詢、綜合分析、單人分析、群落分析等功能,如圖2所示。

圖2 部分功能界面

根據(jù)圖2,它將具有如下的分析功能:

(1)通過話單的數(shù)據(jù)挖掘,從而對犯罪嫌疑人的性格、特征、興趣、職業(yè)等特點(diǎn)進(jìn)行描述;

(2)通過話單的相關(guān)統(tǒng)計(jì),從而對目標(biāo)人的社會(huì)活動(dòng)范圍,以及相關(guān)的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行量化描述;

(3)根據(jù)異常數(shù)據(jù)的特點(diǎn),從而對某些可能存在的犯罪信息進(jìn)行預(yù)警,并為拓展案情提供數(shù)據(jù)支持。

5 結(jié)語

通過試用反饋,該分析模型和分析指標(biāo)的設(shè)計(jì)具有靈活性的特點(diǎn),在某些特定的犯罪活動(dòng)中,例如販毒活動(dòng),具有較好的案情預(yù)警、案情研判和線索收集等作用,應(yīng)用前景很好。

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