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侦探案例

从“数字驱动”取证思维、基于数字赋能智慧取证三重路径寻求突破

□数字化赋能犯罪分子取证是利用数据算法技术对存储在网络和计算机系统中的海量数据进行收集、共享、清洗、比较和挖掘,将不同时空的犯罪信息数据进行转换转化为海量结构化数据,通过案件信息的关联分析,清晰勾勒网络犯罪的事实脉络。

□数字赋能犯罪分子取证应密切关注网络犯罪行为特征,从“数字驱动”取证思维、数字技术“主动”取证和数字赋能 能智慧取证寻求突破的三路。

随着互联网技术的发展,网络犯罪已成为新型犯罪的重要形式,尤其是以电信网络诈骗犯罪为代表的新型网络犯罪具有极大的社会危害性,案件数量逐年增加,成为打击犯罪的重点和难点。网络犯罪不仅具有智能技术和复杂因果关系的特点,而且由于打破了物理时空的限制,犯罪行为在网络虚拟空间中不断重叠,具有非接触行为的特点。真实空间。这种非接触式的犯罪行为没有直接的犯罪现场及相关的痕迹和物证,而是以电子数据的形式实时记录和保留,导致传统刑法以犯罪现场为依据。起点,在有限的数据范围内建立因果关系模型取证思维在衰退。

数字赋能与刑事司法的深度融合深圳正规寻人公司,为网络犯罪证据的获取和利用注入了新的活力。 《国务院关于加强数字政府建设的指导意见》明确指出,要坚持数字赋能,积极推动数字治理模式创新,推动社会治理模式由单向管理向双向互动,从线下到线上线下融合,努力改善社会。公安防控、公共安全、基层社会治理等领域的数字化治理能力。数字赋能打破了传统犯罪分子的一维时空限制取证,从现实空间延伸到虚拟空间,拓宽了对网络犯罪事实的认知路径。具体来说,犯罪数字化赋能取证就是利用数据算法技术,对存储在网络和计算机系统中的海量数据进行收集、共享、清洗、比较和挖掘,将不同时空的犯罪信息数据转化为海量结构化数据,通过对案件信息的关联分析,清晰地勾勒出网络犯罪的事实脉络。与传统的犯罪取证方法相比,数据赋能犯罪取证充分展示了从海量数据中挖掘“数据-行为”关联的事实认知效用,是网络犯罪事实的证明独特的优势。

基于此,对犯罪分子的数字赋能取证应密切关注网络犯罪的行为特征,从“数字驱动”取证思考,以数字为基础“主动”取证数字化赋能智慧取证寻求突破的三个途径。

“数据驱动”取证 思维。数据赋能犯罪取证强调以海量数据为驱动,以关联为核心,以大数据技术为支撑,重点发现和分析海量数据信息与行为事实之间的直接关系。换言之,数据赋能犯罪分子取证,这是由数据驱动的。案例事实证明,海量数据的抽象归纳是客观前提。这种以数据归纳结论为指导的认知范式称为“数据驱动”取证认为,海量数据的相关性已成为证明网络犯罪的关键。

“数据驱动”取证思维让侦查机构摆脱了对同行的依赖,海量数据的关联成为网络犯罪事实证明的关键。在小数据时代,侦查人员在案发现场获得的信息取证相对有限。为查明案件事实,侦查人员只能根据这些有限的、零散的信息之间的关系定位犯罪嫌疑人,从供述中获取有关事实证据的证据,完成对案情事实的追溯。通过因果关系验证案例。可见,传统的取证思维具有“忏悔中心”的特点。网络犯罪是通过网络空间对不特定对象实施犯罪,具有“去中心化”的属性。虽然这一属性使得传统的犯罪取证观点模糊或失去焦点,但它为“数据驱动”的取证思维提供了客观和现实的依据。在网络犯罪分子通过虚拟空间实施犯罪行为的过程中,以核心事实为中心、向外扩散的海量镜像数据被保留和生成。这些分散的镜像数据不仅包含结构化数据,还包含大量非结构化数据。关系总是一样的。因此,通过对数据“量”的积累和挖掘,可以利用数据之间相关性的拓扑联动,在海量信息点的基础上,绘制出事实信息图,从而客观地识别原因。以及行为和案件事实的影响。关系,然后完成犯罪取证任务。

基于数字的“主动”取证。传统的接触犯罪大多发生在现实空间中。由于时间和空间的不可逆性,侦查人员只能在犯罪发生后收集有限的证据和信息来追溯案件事实,显然是被动的。但是,从犯罪到进行调查之间存在时间差。在此期间,证据很容易因实际环境的影响而损坏或丢失。结果,事实的回溯变得更加困难。此外,从实体法的角度来看,社会危害性是犯罪行为的内在属性。当犯罪行为侵犯社会个人权利时,侦查机关通过对举报、控告等线索的研判,决定是否启动侦查程序。毫无疑问,这种“被动”取证 方法与网络犯罪不兼容。在网络犯罪中,加害者往往通过变相让受害人“主动配合”,而对行为的隐瞒,使得侦查机关更难以及时取证。大数据时代的相关性分析提供了一系列新视野和有用的预测,数字赋能使侦查机构主动开展网络犯罪调查成为现实。