程科
- 作品数：10 被引量：73H指数：5
- 供职机构：江西警察学院更多>>
- 相关领域：政治法律文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 资金大数据证据化研究被引量：8
- 2021年
- 现阶段,网络犯罪持续高发,侦查活动离不开调取、分析各种网络支付手段形成的大量资金数据。大数据侦查背景下,智能算法的应用对资金数据分析结果会产生客观影响,继而影响审查起诉和审判结果。研究资金数据的来源,明确其证明作用,详细分析资金大数据从采集、算法应用、研判分析、取证直到成为定罪量刑的呈堂证供这一系列过程,有助于厘清大数据证据化的基本条件。司法实践中,要实现资金大数据的证据转化,除了适用电子取证的客观性、关联性、合法性等通用要求,还应注意其应用的间接性、算法的可解释性和数据处理过程中的保真性。为规范资金大数据的收集提取和审查判断,提高刑事案件办理质量和诉讼效率,应从数据来源入手,完善资金网络查控平台数据的技术标准;适当增加电子取证中参与侦查实验人员的范围,完善对应法律法规的侦查实验条款;构建基于区块链技术的资金大数据取证、存证体系;建立由公检法三机关认可的数据化刑事统一证据标准,进行规范化指引,实现证明标准的数据化和具体化。
- 程小白程科
- 关键词：大数据电子证据区块链
- 试论经济犯罪数据侦查的原理与方法被引量：2
- 2021年
- 现代经济犯罪呈现成因多元性、涉及区域广泛性、参与主体涉众性、风险传导快速性,犯罪团伙地域性、专业化、职业化,与新兴互联网技术高度结合等特点。经济犯罪数据侦查是为应对新时代经济犯罪形势,在传统侦查方式方法的基础上,以数据分析为核心创新发展出的一套经济犯罪侦查技术手段。经济犯罪数据侦查依赖数据分析、数据挖掘、机器学习等大数据技术,结合新型犯罪特征,建立类罪模型,拓展预警感知、研判分析、实战打击、协同防范、战略研究等侦查领域;其基本原理是采用描述性的数据分析方法解决回溯犯罪事实的问题,预测性的数据分析方法解决预测、预防犯罪的问题。经济犯罪数据侦查一般采取搜集涉案金融信息、调取涉案主体的情报数据、进行资金链穿透分析和多维度情报验证等方法步骤,并注意电子证据固定,完善证据链,注重沉淀办案数据,为数据的二次甚至多次开发和利用打好基础。
- 程科
- 关键词：数据分析
- 违法资金分析与查控技术专业化建设被引量：26
- 2018年
- 违法资金分析与查控是公安机关经济犯罪侦查中的重要侦查手段。近年来,通过部、省两级网络查控通道的建立,侦查机关实现了对涉案账户资金的网络管控。相比传统人力的资金分析与查控,引入计算机网络和数据处理的现代资金分析与查控技术,从体系构成、侦查机理和专业人才建设都面临着革新。为推进这一技术手段的专业化建设,必须准确界定其内涵和外延,探索资金分析与查控技术的机理,分析该技术的系统构成与实施程序,明晰进行资金分析与查控技术专业化建设的路径。违法犯罪资金分析与查控技术的机理包括资金数据印记律和资金流向律。金融信息数据库、专业查控平台、类罪模型和相关技战法、类罪证据规格、相关法律法规5大部分构成其体系。通过整合情报技术资源并建立专门违法资金数据分析部门,加大违法资金数据分析人才的培训与培养力度,推进违法资金分析与查控技术的教材建设,将违法资金分析与查控技术纳入警务专业技术职务序列等工作实现其专业化建设路径。
- 程小白程科
- 资金数据可视化分析的应用探索
- 2020年
- 资金数据可视化分析是指将涉案资金数据以图形图像的形式表示出来,并利用数据分析和开发工具进行统计、分析、研判并发掘其中的涉案线索,形成破案情报的技术处理过程。资金数据可视化分析的价值主要体现在数据观察、视觉美感、洞察问题、科学分析、决策支持等方面。资金数据可视化工具大致可以分为基于软件、基于网络平台和基于编程语言三大类,其可视化效果图形分为时间序列类、比例类、组织关系类、资金流向类和空间关系类图形五大类。在大数据时代的经济犯罪侦查中,资金数据可视化分析应用广泛,主要有资金数据检测、资金流向展示、重点嫌疑人/团伙画像、嫌疑人/嫌疑账户定位和预警监测辅助五大应用场景。
- 程科
- 关键词：数据可视化数据挖掘
- 违法犯罪资金查控系统的技术应用与优化路径被引量：14
- 2019年
- 随着大数据、人工智能、可视化分析技术等信息科学的发展,在经济犯罪侦查中,违法犯罪资金的网络查控和分析技术也日新月异,违法犯罪资金查控系统的设计和构建中,在宏观领域要应用云计算、数据挖掘、数据仓库、网络安全等新兴技术支持查控平台建设,在微观领域也要运用金融信息检索、电子数据调查与取证、数据清洗和可视化分析等各种技术手段进行情报研判。根据违法犯罪资金查控平台和资金分析技术的应用情况反馈,以及大数据、人工智能等新兴技术发展等因素来看,未来一段时间其主要的发展、优化路径聚焦于资金查控数据质量的升级、第三方支付平台数据的拓展,以及发展智能研判技术、增加人像识别辅助、推进专业技术创新等方面。提升数据质量标准,才能保障后续资金分析的可靠性;纳入第三方支付平台数据,才能有效打击移动互联网环境下的犯罪资金快速转移;引入人工智能,是案情分析研判的未来引擎;增加人像识别辅助,有利于提升大数据侦查的效率。推进以上专业技术的创新,可以使违法犯罪资金查控平台日臻完善,资金分析技术得以持续发展,实现大数据与经济犯罪侦查的完美融合。
- 程科
- 关键词：第三方支付人像识别
- 网络犯罪资金支付转移的查控与治理被引量：1
- 2022年
- 现代网络犯罪充分依赖非法网络支付手段进行资金结算,非法网络支付模式快速迭代发展,呈现出专业化、团伙化、智能化、国际化趋势。除传统卡对卡转账和第三方支付转账方式,网络犯罪资金新型转账方式包括通过非法第四方支付平台、“跑分”平台、虚拟货币充值等进行支付结算。网络犯罪黑色产业团伙利用互联网新兴技术与商业模式创新支付手段,逃避监管和风控,较典型的方式有限制资金交易时间、交易金额的化整为零、及时在支付方式上灵活调整,从而避开监管风头。针对非法支付结算乱象,公安机关在巩固对传统银行卡转账、第三方支付工具转账查控的同时,应根据各类非法网络支付手段,完善资金查控与预警监测;应严厉打击侵害公民个人信息犯罪;应推动相关部门协同治理,加强防范和监控;同时要加强网络犯罪危害的宣传,提高群众防范意识。
- 程科王佳旎
- 关键词：网络犯罪虚拟货币
- 关于建立经济犯罪数据学的思考被引量：8
- 2020年
- 经济犯罪数据学是在经侦领域如火如荼地进行信息化建设、数据化实战背景下提出的理论总结。经济犯罪数据学建立在双层空间理论和经济犯罪行为的数据化存在理论基础之上,它以经济违法犯罪的预警、预防与侦查、惩处为己任,围绕经济违法犯罪行为的数据特征、类罪模型、平台建设及分析研判等进行研究,解决数据在经济违法犯罪预警、预防与侦查活动中从何处来、如何采集、如何使用等问题,以维护社会主义市场经济秩序。经济犯罪数据学的建立是侦查学、犯罪学、数据科学与技术等学科交叉融合的产物,为大数据侦查实践提供理论支撑,促进侦查学的学科发展。
- 程小白程科
- 关键词：经济犯罪大数据电子证据区块链
- 数据可视化技术在违法资金分析中的应用被引量：4
- 2019年
- 数据可视化技术借助图论、计算机图形学理论,将大量枯燥的数据转换为生动的图形图像形式,清晰有效地传达数据背后的关联信息,便于分析人员在数据中发掘深层次的价值。数据可视化分析的步骤分为数据获取、数据过滤、映射、渲染和观察;可视化过程遵循准确、清晰、可拓展、美观四个原则。在经济犯罪侦查中,数据可视化分析技术得到了广泛应用。利用可视化分析的映射关系,可以将大量资金交易数据展现为可视化关系图、资金流向图,帮助侦查人员洞察犯罪嫌疑人之间的资金流向、关联关系,发掘核心团伙成员。针对大量资金交易记录,可以进行基于数理统计的简单分析和基于数据挖掘算法的复杂分析。复杂分析中的中心度算法和社区发现算法常用于挖掘犯罪团伙中的核心人物和核心团伙。中心度算法主要用于挖掘资金交易网络中的活跃分子、重要中间账户和隐秘中心人物;社区发现算法则主要用于筛选交易网络中的核心团伙。
- 程科
- 关键词：数据可视化映射
- 经济犯罪侦查中的大数据思维研究被引量：23
- 2018年
- 大数据思维是人类通过数据采集、处理、分析和可视化等大数据技术手段来解决客观问题时产生的一种思维态度和逻辑范畴。随着经济犯罪侦查和大数据技术的深度融合,经济犯罪侦查工作已经成为数据密集型科学发现的应用领域。第四代科学研究范式对当前的大数据侦查工作有极其重要的理论价值。数据驱动理念、相关性研究理论、从"未知"中发掘价值、数据核心主义都是大数据思维的重要内容。大数据侦查以数据精确反映客观世界为前提,印证了世界是普遍联系的哲学原理并在实践中还原联系的全貌。大数据侦查思维体现了唯物辩证法对事物客观、全面、整体、系统性的认识和把握。未来,大数据思维的应用体现在强大数据后台赋能地方经侦队伍;通过类罪模型的迭代优化使情报研判越来越智能化;大数据预测功能也能洞悉经济犯罪的发展趋势,服务地方经济建设。
- 程科
- 关键词：经济犯罪侦查
